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
本示例的主要流程如下：准备环境：使用PaddleSeg的软件环境准备数据：用户如何准备、整理自定义数据集模型训练：训练配置和启动训练命令可视化训练过程：使用VDL展示训练过程模型评估：评估模型效果模型预测与可视化：使用训练好的模型进行预测，同时对结果进行可视化模型导出：如何导出可进行部署的模型模型部署：快速使用Python实现高效部署1 环境安装# 克隆PaddleSeg仓库，国内可以
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
写在前面本问题于 2021-07-08 解决，后续的版本可能出现新的变化，请慎重参考。问题描述与心路历程根据百度paddlepaddle官网的下载方式一通操作。 结果到最终验证了，一个paddle.utils.run_check()下去，直接报错：Running verify PaddlePaddle program ...
W0708 22:16:42.470225 3684 device_c
# 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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Paddle复现RetinaFace详细解析RetinaFace前向推理分析主要分以下部分：1，网络主干结构2，网络的后处理3, 网络前向推理1，网络的主干结构复现网络结构图如下：这里复现部分做了精简，5层FPN删减为3层，主干为mobilinetIn [10]# 专干网络所用的模块
# View dataset directory.
import paddle
import paddle.nn
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2024-03-27 09:00:04
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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
目录概述旋转台设备运动机构介绍旋转台设备模型导入与安装旋转台设备操作创建机器人控制旋转台设备离线程序命令添加仿真运行概述旋转台也是工业机器人生产线中常用的外围设备，工件安装在旋转台的夹紧机构上，旋转台通过旋转实现工作位置的旋入与旋出切换，这种工作模式大大提高了机器人生产线的工作效率。在PDPS软件的机器人生产线虚拟仿真中，旋转台设备同样会经常使用到，本期就来介绍一下机器人控制旋转台的虚拟仿真操作方
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2024-09-27 19:52:45
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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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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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遍历每一个文件，将它们分别送入ASRExecutor进行识别，所有识别文本集中保存到列表words里，最终写入result.csv文件
翻译自Docker官方文档https://docs.docker.com/engine/installation/linux/ubuntulinux/之前因为看不懂官方文档，卡在某个步骤无法完成安装。翻译一下安装部分，给自己也希望能给一些同学做参考。我的英语水平很菜，不足之处请各位斧正。国内从Docker官方下载文件会很慢，耐心等待，有时还会连不上，重试可能会成功。 UbuntuDocker 在支
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2024-10-23 17:02:49
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2021SC@SDUSC经过阅读paddle的源码，我理解了动态图下的Transformer encoder源码实现，由于这个实现比较复杂，因此我将通过两个博客来对Transformer encoder的源码实现进行说明。Transformer的每个Encoder子层（bert_base中包含12个encoder子层）包含 2 个小子层 ：Multi-Head AttentionFeed Forw
自从上次发布了新版本的朗读女有相当长的一段时间没有新版本了，今天作者给我们带来了全新的5.0版，那么有哪些重要的更新呢？5.0版相对于之前本版做了以下修改与更新：增加当前被朗读文本高亮显示。增加朗读列表记录功能。增加断点续读功能，之前没读完的文本文件，再次朗读时将会在退出之前处继续朗读。增加朗读进度条，可通过调节进度条来选择朗读起点，或快进，后退。增加停顿符号设置，可通过设置停顿符号与设置停顿符号
http://www.macrumors.com/how-to/siri-iphone-ipad/ How to Use Siri on iPhone and iPad Monday May 18, 2015 3:15 PM PDT by Lory Gil
Siri is a workhorse of a virtual assistant for iOS, but I rarely
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2024-08-15 13:42:36
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一、介绍 以前做过讯飞语音识别，比较简单，识别率很不错，但是它的识别时间是有限制的，最多60秒。可是有的时候我们需要更长的识别时间，例如朗诵古诗等功能。当然讯飞语音也是可以通过曲线救国来实现，就是每达到60秒时识别停止就立即重新开启，每次结束拼接录音。这么做，显然是麻烦的，百度语音解决了这个问题，它最近上线了长语音识别技术，可以不受时间限制，还是非常棒的。这次，我就专门抽成一个工具类使用，包括语音
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2024-06-08 18:18:25
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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
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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现在语音识别很火，但从笔者的实际经验来看，目前的语音识别技术还远没有到大规模使用的阶段，语音识别现在无论是在线的还是离线的都在相对安静的环境下识别率比较高，但一旦有噪音，或者多人对话，现在语音识别技术都没有办法准确识别。 国内使用的比较多的是科大讯飞的识别技术，而且在线识别的准确率比较高，笔者本也打算集成科大讯飞的，但从其网站下载的SDK来发现，其对Linux只支持x86,x64的计算机，对于树莓
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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