做流媒体视频开发的团队都知道，目前很多开发团队的视频流解决方案都喜欢使用 HTTP Live Streaming (HLS) 来直播视频。 我们经常被问到的另一项技术是 WebRTC。 这两种技术都很棒，但应用却截然不同。 在这篇文章中，我们将研究两者的特性和优势，以及它们适合的主要应用场景。什么是HLS？HTTP Live Streaming (HLS) 由 Apple 开发，目前是当今网络上流
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2024-07-15 01:31:59
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人脸检测及识别python实现系列（6）——终篇：从实时视频流识别出“我”
人脸检测及识别python实现系列（6）——终篇：从实时视频流识别出“我” 终于到了最后一步，激动时刻就要来临了，先平复一下心情，把剩下的代码加上，首先是为Model类增加一个预测函数： 1 #识别人脸
2 def face_p
我正在努力实现以下目标：将我的Raspberry Pi相机中的视频写入磁盘，不受任何流式干扰通过网络流式传输相同的视频优化延迟重要的是流不会干扰正在写入磁盘的视频，因为网络连接可能不稳定，例如WiFi路由器可能超出范围等。要做到这一点，我尝试的第一件事是：#Receiver sideFPS="30"netcat -l -p 5000 | mplayer -vf scale -zoom -xy 12
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2024-08-01 16:44:36
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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks简介Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法，前面看了Selective Search以为在这里可以用到，但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框，而是采用了Edge Boxes方法
Faster-Whisper 实时识别电脑语音转文本是一种高效的语音转换技术，可以将实时语音流快速转为文本。这项技术特别适用于会议记录、语音助手和字幕生成等场景，依赖于不断发展的深度学习和自然语言处理（NLP）技术。本文将详细探讨其背景、核心维度、特性、实战对比、深度原理和选型指南。
### 背景定位
适用场景分析：
- **实时会议记录**：通过将语音即时转文本，帮助参与者及时获取信息。
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一, 读文件剖析Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(conf);FSDataInputStream in = fs.open(new Path(uri));客户端调用FileSystem的get()方法得到一个实例fs(即分布式文件系统DistributedFileSystem),然后fs调
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2024-07-25 17:46:25
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同时，Faster-Whisper还改进了原始的Whisper模型结构，包括减少模型的层数、减少参数量、简化模型结构等，从而减少了计算量和
原创
2024-10-11 17:08:48
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代码仅仅用了40多行即可实现实时语音转文本功能。
原创
2024-10-15 09:25:27
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问 1：dpp init是会自动生成的吗？需要自己预先touch 吗？答：自动生成的。问 2：请问一下，远程服务器docker启动了，本地如何前端访问？ 问 3：8k 16bit的wav，计算 cmvn 的时候每个frame是多长？10ms？答：帧长25ms，帧移10ms问 4：是不是目前基于aishell预训练的模型在给定的py脚本下里面是没办法流式的？尝试改了 encoder的初始化参数
GB28181流媒体服务国标流媒体服务，支持本地|内网部署，下载试用入口国标设备语音对讲支持语音对讲的设备，可以直接接入LiveGBS，这样就可以从控制中心和您关注的设备间，进行语音对讲第一步 服务端必备条件（注意）需配置开启https后访问（因为浏览器的音频数据采集需要开启HTTPS）如果本地测试 也可以通过 http://localhost:10000 访问LiveGBS如何开启HTTPS访问
WeNet：面向工业落地的E2E语音识别工具 文章目录WeNet：面向工业落地的E2E语音识别工具一、WeNet语音识别平台搭建1、参考资料2、快速搭建WeNet平台二、WeNet实现推理（暂时无法使用onnx cpu版本进行推理）1、搭建WeNet环境2、模型训练3、基于libTorch模型的推理4、WeNet导出onnx模型5、使用`recognize_onnx`进行推理（未解决） 一、WeN
谷歌发布了一篇被ICASSP 2020收录的论文《Transformer Transducer: A Streamable Speech Recognition Model with Transformer Encoders and RNN-T Loss》。论文提出了一种新的语音识别方法，它结合了Transformer和RNN-T，并用mask控制上下文的范围，实现了流式语音识别，提
C++流文件操作开发工具与关键技术： Visual Studio / C++
作者：何文涛
撰写时间：2019-7-05流文件操作： 流文件的基本操作 1.打开文件 2.进行读或者写的操作 3.关闭文件计算机中各种应用系统都把一些信息组织起来放在外部存储器，这种组织被称为文件，并用文件名作为标识。 C++中文件作为无结构的字节流 编码方式：文本方式 二进制方式 存取方式：顺序存取 随机存取 类if
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2024-08-12 10:21:46
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如何实现“whisper 实时识别 python”
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实时识别 whisper。如果你是一名刚入行的开发者，不用担心，我将逐步指导你完成整个过程。首先，让我们了解一下整个流程。
## 流程概述
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备环境] --> B[导入所需库]
B -->
原创
2024-01-17 22:20:07
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Adaptive Decision Fusion for Audio-Visual Speech Recognition（2008）视听语音识别中的自适应决策融合研究内容自动语音识别技术的其中一个问题是识别性能的噪声鲁棒性；虽然语音识别系统可以在安静的环境下产生较高的识别精度，但在大多数实际应用中，背景噪声的存在往往会显著降低其性能。近年来，视听语音识别（AVSR）作为解决这一问题的一种方法受到了
假期之不务正业——Qt+FFmpeg+百度api进行视频的语音识别 一、前言二、FFmpeg进行音频提取和重采样三、对音频分段四、百度api调用五、Qt编程的一些补充六、结语 一、前言现在语音识别技术逐渐发展，先有siri开个好头，现在有各种小度小爱什么的轮番上阵。王者荣耀有语音识别以后，祖安起来也省事多了。我看一些视频教程的时候，对一些讲的不错的，也有记笔记的习惯。可是每次都是把视频暂停，然后
# Whisper 实时识别 Python
## 介绍
Whisper 是一个实时语音识别系统，可以识别多种语言，包括 Python。它基于深度学习技术，使用长短时记忆网络（LSTM）来提取语音特征并进行语音识别。本文将介绍如何使用 Whisper 实时识别 Python。
## 安装 Whisper
首先，你需要安装 Whisper。可以使用以下命令来安装 Whisper:
```ma
原创
2024-01-18 17:59:28
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目录1. 打开/关闭流操作2. 读写操作2.1 文本文件读写2.2 二进制文件读写C++对文件的操作以流为基础，使用stream类的派生类fstream实现，使用时需要增加头文件<fstream.h>。fstream可以通过构造函数指定某一个文件。C++流文件操作由三种读写类型：ofstream：给一个特定文件写入数据，只能写入文件 ifstream：从一个特定文件读出数据，只能读取文
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2024-04-01 18:54:03
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一、Twisted基本模型Twisted 网络编程框架是一种基于事件的网络编程框架，用户需要继承特定的类，并重载其中的方法来处理网络通信中可能出现的各种情况。Twisted的网络通信模型最基本的也要由三部分组成：反应器(reactor)、协议(protocol)、工厂(factory)。其中反应器用来执行事件循环，分发事件处理等等，每个应用程序中一般只能启动一个reactor。协议用来完成与一个已
AbstractGPUs牛逼.我们的工作首先回顾了非极大值抑制(non-maxima suppression的问题, 特别是在GPUs上.然后提出了一个选择局部响应最大的特征检测, 强制了空间特征分布, 同时同步检测特征.我们的第二个贡献介绍了一个加强的FAST特征检测, 他应用了之前提到的非极大值抑制方法.我们将我们的方法和其他CPU和GPU版本的比较, 我们的总是比他们牛逼.1. Introd
