很多同学以为语音识别是非常难的，其实并不然，起初我也是这么认为，但后来发现语音识别是最简单的，因为同学们可能不知道Python有一个音频处理库Librosa，这个库非常的强大，可以进行音频处理、频谱表示、幅度转换、时频转换、特征提取（音色、音高提取）等等，关于Librosa的更多介绍或者应用需要大家去官网或者查看其他博客资料，这里我就简单安装，然后进行语音识别的讲解。第一步：在终端安装Libros
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2023-08-22 12:33:10
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# Python根据语音时间切分wav文件
## 引言
在语音处理领域，经常需要将长时间的语音文件按照一定的时间间隔切分成多个较短的片段，以便进行后续的处理或分析。本文将介绍如何使用Python对wav文件进行时间切分的方法和步骤。对于刚入行的小白来说，可以按照以下步骤进行操作。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个处理过程的步骤和流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-12-07 13:18:02
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1.本方案的核心是利用ffmpeg音频转换程序，思路是直接通过python调用cmd命令启动ffmpeg程序对音频进行格式转换。首先我们需要到ffmpeg官网下载压缩包，下载地址为：http://ffmpeg.zeranoe.com/builds/。下载完毕解压后的目录结构如下图： 2、把E:/ffmpeg/bin目录加到环境变量path中3、利用cmd窗口执行命令ffmpe
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2023-06-21 16:41:53
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作者：AI柠檬博主 语音识别目前已经广泛应用于各种领域，那么你会想做一个自己的语音识别系统吗？这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统，读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型，或直接使用预训练模型测试效果。所以对于那些对语音识别感兴趣的读者而言，这是一个学习如何搭建 ASR 系统的极好资料。 ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto
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2023-12-04 15:35:35
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Python代码import os
from pyPdf import PdfFileWriter, PdfFileReader
def split(pdf_file, delta, output_dir):
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
if not os.path.exist
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2023-06-26 11:16:12
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准备我测试使用的Python版本为2.7.10，如果你的版本是Python3.5的话，这里就不太适合了。使用Speech API原理我们的想法是借助微软的语音接口，所以我们肯定是要进行调用 相关的接口。所以我们需要安装pywin32来帮助我们完成这一个底层的交互。示例代码import win32com.client
speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.
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2023-09-06 10:40:04
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文章目录0. 安装sounddevice库0.1 导入包0.2 代码1. 录音1.1 确认当前默认设备可用1.2 进行录音1.3 显示图像1.4 播放音频 0. 安装sounddevice库首先, 我们需要安装sounddevice库, 利用pip 可以很简单的完成 打开命令行输入pip3 install sounddevice0.1 导入包安装完之后, 我们将其导入import soundde
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2023-09-20 16:47:40
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脚本后续更新及迭代将由kkitDeploy项目代替
https://github.com/luckman666/kkitdeploy_server
请大家持续关注kkitDeploy波哥的麦克风线依然没到。。。我们都知道ELK用来处理分析一些非结构化数据，比如日志分析、中文检索之类的。今天波哥就花了点时间来写个小例子，还是五十行的代码来给大家简单演示一下分词及索引。并且这个例子可以结合我们上一个聊
简易语音助手—python需求拆分API调用一、语音转文字——百度AI开放平台用FFmpeg转换音频格式二、聊天接口——图灵机器人三、文字转语音——讯飞开放平台pyaudio录音及播放模块整合完整项目代码 需求拆分语音助手首先要能得到人的说话的音频，然后根据内容进行回复，再将回复播放出来。这个过程也就是语音转文字，获得回复文字，再将回复转语音。看起来是一个复杂的过程，但是好在这三个过程都有对应的
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2023-09-22 20:05:58
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# Python 实现按照段落进行切分
在文本处理的过程中，常常需要将长文本按照段落进行切分，以便于分析、处理和展示。Python 作为一门强大的编程语言，提供了多种方法来帮助开发者实现这一功能。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 来按照段落切分文本，并提供相应的代码示例。
## 什么是段落切分
段落切分是指将一段文本分割成多个小段落的过程。通常，一个段落的标识符可以是换行符（`\n
原创
2024-08-25 06:57:42
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> '好好 学习 天天 向上'7. 语音转文本(英文识别)8. 语音转文本(中文识别)4. 通过麦克风输入并识别。1. 首先安装依赖库。5. 文本转语音播放。
原创
2023-09-08 11:07:56
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# Python实现语音唤醒
语音唤醒是一种通过语音命令来唤醒设备并执行相应操作的技术。它通常用于智能助手、智能家居等领域，为用户提供便利的交互方式。本文将介绍如何使用Python实现语音唤醒，并提供相应的代码示例。
## 1. 语音唤醒原理
语音唤醒的原理主要分为两个步骤：语音采集和语音识别。
### 1.1 语音采集
语音采集是指通过麦克风等设备获取用户的语音输入。在Python中，
原创
2023-09-17 10:15:29
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语音识别 MFCC 隐马尔科夫模型声音合成
声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。
通过傅里叶变换，可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。
案例：画出语音信号的波形和频率分布，（freq.wav数据地址）
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2019-09-20 15:29:00
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语音识别 MFCC 隐马尔科夫模型声音合成声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。通过傅里叶变换，可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。案例：画出语音信号的波形和频率分布，（freq.wav数据地址）# -*- encodi
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2020-04-13 12:41:00
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声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。通过傅里叶变换，可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。案例：画出语音信号的波形和频率分布# -*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport numpy.fft as nfimport scipy.io.wavfile as wfimport matplo
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2021-07-21 17:52:21
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# Python实现智能语音助手的科普之旅
随着科技的不断进步，智能语音助手逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从Siri到Alexa，这些语音助手的背后都是复杂的技术体系，而Python作为一种灵活的编程语言，常常被用来实现这些功能。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现一个简单的智能语音助手，并提供一些相关的代码示例。
## 语音识别的原理
智能语音助手的核心功能之一是语音
原创
2024-09-13 03:20:09
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python编程100例_ 1.3实例3 对文本进行分词编程要点： 字符串的分隔和排序功能(1) 使用split()函数实现一个分隔符来分隔一个字符串字符串.split(参数)
功能：实现一个分隔符来分隔字符串的功能
字符串：需要分隔的字符串
参数：一个分隔符
split()函数把传入的参数（字符串）当作一个整体的分隔符代码实现：# 需要分隔的字符串
vstring = '人生苦短，我用pytho
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2023-09-23 20:22:18
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Python拆分Excel工作表测试环境：py3+win10，不同环境可能会有些许差异。实现功能： 对于文本字段，可以按照不同字段将一张sheet切分为不同工作簿，切分工作簿导出路径，默认为读取excel目录，如需指定，请设置out_dir参数，SheetSplit.mkfile方法可以生成测试文件，生成测试文件请指定out_dir输出目录参数。需要用到的模块:pandas：文件读取，记录抽取，文
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2023-11-23 20:15:33
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前言语音合成技术能将用户输入的文字，转换成流畅自然的语音输出，并且可以支持语速、音调、音量设置，打破传统文字式人机交互的方式，让人机沟通更自然。应用场景将游戏场景中的公告、任务或派单信息通过语音播报，让玩家玩游戏或配送员送货的同时，也可接听新任务。文学小说类软件，可以利用百度语音合成技术将文学小说作品进行高质量的朗读，流畅清晰，解放双眼，畅听世界。软件架构Python3.7.2、Django2.1
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2023-09-18 11:07:06
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在处理数值计算与数据分析时，矩阵的切分成为了一个重要的操作。尤其是在图像处理、机器学习等领域，矩阵的切分能够提高程序的性能并优化资源的使用。本文将详细探讨如何使用 Python 切分矩阵，并从多个维度分析该过程。
### 适用场景分析
在实际应用中，矩阵切分的场景包含图像处理、自然语言处理、数据挖掘等。下面的 Mermaid 四象限图展示了不同场景下的矩阵切分匹配度。
```mermaid
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