今天小编为大家推荐一个相当牛逼的项目，粗略估计，这个项目价值超过百万当前star 2.5k，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来Star数应该可以到10k甚至20k！着急的，可以Github直接去看源码传送门：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub啥也不说，带着大家看一些项目Readme 截图先看简介首先，“无需深度学习背景、无需数据与训练过程”，“共享
大学时期的你，有没有遇到过这样的作业，要求你们整个宿舍配音一篇英语文稿。但是总会出现各种原因，例如：舍友较为含蓄不好意思用自己的声音，或是自身英语基础较为不好，不会读这篇文章等情况的出现。如果你刚好遇到这样的问题，也不要担心，今天告诉你个好办法，你只要利用几个软件，就能够顺利完成老师要求的英语作业了。那么可能就有小伙伴想问了，英语配音软件有哪些呢？下面，我把我觉得还可以的配音软件分享给大家，有需要
随着以语音为交互渠道的产业不断升级，企业对语音合成有着越来越多的需求，比如智能语音助手、手机地图导航、有声书播报等场景都需要用到语音合成技术。通过语音合成技术想要得到一个新的音色，需要定制音库，但是定制音库所耗费的人力成本和时间成本巨大，成为产业升级的屏障。面对音库成本难题，PaddleSpeech语音合成技术再升级，开源多种降低定制音库成本方案。多种小样本合成方案：支持一句话合成和小数据集微调。
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2024-08-02 17:03:53
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一、简介Paddle Speech Demo 是一个以 PaddleSpeech 的语音交互功能为主体开发的 Demo 展示项目，用于帮助大家更好的上手 PaddleSpeech 以及使用 PaddleSpeech 构建自己的应用。智能语音交互部分使用 PaddleSpeech，对话以及信息抽取部分
文章目录文档背景安装环境Python版本pip环境安装模型需要的环境项目目录结构数据准备生成数据字典数据预处理训练模型创建模型构建模型的目的模型黑盒在模型中充当什么角色解码方法总结 文档背景学习AI的过程中，难免会出现各种各样的问题。比如，什么样的模型需要什么样的环境。依赖与Python版本不兼容时怎么办。数据集如何自定义。构建模型的目的是什么。原本模型黑盒是如何训练并得以优化的，等等等等。基于
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2024-05-28 09:48:44
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一句话语音合成全流程实践点击播放视频1 声音克隆介绍 & 语音合成基本概念回顾语音合成（Speech Sysnthesis），又称文本转语音（Text-to-Speech, TTS），指的是将一段文本按照一定需求转化成对应的音频的技术。1.1 声音克隆的应用场景随着以语音为交互渠道的产业不断升级，企业对语音合成有着越来越多的需求，比如智能语音助手、手机地图导航、有声书播报等场景都需要用到语
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2024-05-08 11:42:15
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上一次研究语音识别是21年年底的事情了，记得当时是先进行了语音识别的应用，然后操作了模型的再次训练；两年过去，关于ASR相关流程忘得差不多了，这次基于paddlespeech的代码，进行了流程的梳理，关于一些细节还在学习中，先记录于此：'zh:[conformer_wenetspeech-zh-16k], '
'en:[transformer_librispeech-en-16k], '
'zh_
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2024-09-25 10:22:26
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# 使用Docker安装PaddleSpeech实现语音合成
PaddleSpeech是基于百度PaddlePaddle深度学习框架的一个开源语音合成工具包。它不仅支持先进的语音合成技术，还提供了丰富的模型和API，方便用户的开发和集成。在这篇文章中，我们将介绍如何通过Docker安装PaddleSpeech并实现简单的语音合成，适合初学者和有一定基础的开发者。
## 环境准备
在开始之前，
一、简介PaddleHub是飞桨生态的预训练模型应用工具，开发者可以便捷地使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成模型迁移到部署的全流程工作。PaddleHub提供的预训练模型涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。更多详情可查看：https://github.com/PaddlePaddle/Pad
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2024-09-03 20:57:55
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汤博士和大家一起分享了关于口音与方言语音识别的研究进展，并介绍了口音或方言语音识别相关的数据、基准和竞赛，以及一些可行的研究方向。口音和方言问题回顾所谓的语音识别就是实现从语音到文本的转换，建模方式从过去常用的DNN-HMM结构转变到最近流行的端对端结构。这些模型的区别体现在建模单元的颗粒度，针对端对端的框架，目前比较流行的结构包括RNN-T、编码器-解码器、注意力机制等；而损失函数通常采用CTC
ASRT 是一套基于深度学习实现的系统，全称为 Auto Speech Recognition Tool，由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源（GPL 3.0 协议）。本项目声学模型通过采用（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过，将拼音序列转换为中文文本。基于该模型，作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT
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2023-09-04 16:46:24
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# Python语音合成训练音色的探索
语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术近年来迅速发展，借助深度学习的强大能力，合成的声音越来越自然。若你有意实践并深度理解如何训练语音合成模型，Python将是一个绝佳的选择。本文将介绍如何使用Python进行语音合成音色的训练，并附带代码示例，帮助你快速上手。
## 语音合成的基本概念
在语音合成中，我们的目标是生成自然的声音，让计算
原创
2024-09-07 05:44:24
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【PaddleSpeech-学习笔记】第七章：声音合成人类通过听觉获取的信息大概占所有感知信息的20%~30%。 声音储存了丰富的语义与时序信息，由专门负责听觉的器官接收信号，产生一系列连锁刺激后，在人类大脑的皮层听区进行处理分析，获取语义和知识。近年来，随着深度学习算法上的进步以及不断丰富的硬件资源条件，文本转语音技术(Text-to-Speech,TTS)在移动、虚拟娱乐等领域得到了广泛的应用
神经网络架构性能参数和预备知识一.监督学习与非监督学习二.IOU三.非极大抑制（Non-maximum suppression） 一.监督学习与非监督学习非监督预训练(Unsupervised pre-training) 无监督预训练这个名词我们比较熟悉，栈式自编码、DBM采用的都是采用无监督预训练。因为预训练阶段的样本不需要人工标注数据，所以就叫做无监督预训练。监督预训练(Supervised
快递单ocr检测1.总结2.需求3.方案4.面单定位4.1反转图片扩充数据集4.2新的标注方式4.3json2yolo4.4yolov5推理5.paddleocr5.1 数据标注5.2 文本检测训练5.3 文本识别训练检测结果 1.总结按照惯例，先吐槽一下。反正也没人看我比比歪歪。做事全部藏着掖着，真有你们的。如果需求都不对技术开放，那还要技术干嘛，自己玩不是更好？？一天天的耍猴一样的耍我玩，真
# 实现“paddlespeech android 直接使用字符串合成语音”教程
## 整体流程
首先，我们来看一下整个实现过程的步骤，可以用以下表格展示：
```mermaid
erDiagram
step1 --> step2: 导入PaddleSpeech库
step2 --> step3: 初始化PaddleSpeech引擎
step3 --> step4:
原创
2024-06-22 04:50:43
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『听』和『说』人类通过听觉获取的信息大约占所有感知信息的 20% ~ 30%。声音存储了丰富的语义以及时序信息，由专门负责听觉的器官接收信号，产生一系列连锁刺激后，在人类大脑的皮层听区进行处理分析，获取语义和知识。近年来，随着深度学习算法上的进步以及不断丰厚的硬件资源条件，文本转语音（Text-to-Speech, TTS） 技术在移动、虚拟娱乐等领域得到了广泛的应用。"听"书使用 PaddleO
在很小的时候就特别喜欢搞怪，模仿别人的声音，尤其是老头老太太模仿的那是一个出神入化。今天小编就带大家模仿一下个性化的声音，不过不是用小编的嘴，而是用程序，看它们都是怎么被模仿出来的。1、gtts模块这是一款语音模块，它可以将任意文字转换为音频文件，格式为mp3。下面我们一起来看看它的用法：一、安装并导入：pip install gttsfrom gtts import gTTS二、配置gtts客户
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2023-08-13 14:45:13
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# 使用 PaddleSpeech 实现男生语音 Docker 部署指南
在AI语音生成领域，PaddleSpeech 是一个强大的工具，能够帮助开发者实现快速且高质量的语音合成。而使用 Docker 部署 PaddleSpeech，可以使我们的环境更加简洁和易于维护。如果你是一名刚入行的小白，本文将为你详细介绍如何通过 Docker 搭建 PaddleSpeech 的男生语音合成。
## 流
原创
2024-10-27 03:55:32
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本文介绍利用合成语音数据训练端到端语音识别模型的技术方案。通过TTS模型生成多样化语音样本，结合持续学习技术防止灾难性遗忘，在新词汇识别上错误率降低65%，同时保持原有词汇识别性能。详细解析了数据增强和四阶段微调方法。
