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2.LD3320语音识别模块：LDV7模块使用详解
3.我把中文识别能力最好的湖北开源ASR模型封装为API服务了
4.ASRT：一个中文语音识别系统
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OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper，以其出色的语音源码语音源代语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的识别识别语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，湖北实用价值极高。语音源码语音源代市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，识别识别天火源码而Whisper作为开源选择，湖北无疑是语音源码语音源代一个经济实惠且性能强大的解决方案。
想在本地体验Whisper，识别识别首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。湖北ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，语音源码语音源代而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。识别识别接着，湖北创建一个python虚拟环境，语音源码语音源代安装Whisper所需的识别识别源码模型数据依赖库。
运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。
如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是分价源码一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。
标签推荐：#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用
LD语音识别模块：LDV7模块使用详解
LD语音识别模块：深入解析LDV7的实用指南 LD是一款专为非特定人语音控制设计的高效芯片，内置条指令，提供三种工作模式：普通、按键和口令。其中，口令模式是推荐选择，它有助于降低误触发的可能性。这款模块在家居智能控制领域大显身手，通过串口连接，赋予设备语音操控的便捷性。 其识别原理基于拼音匹配，尽管有时可能会出现误识别，成品源码开发但通过增加“垃圾关键词”列表，我们可以有效地降低误识别率。在实际应用中，语音识别过程如下：关键词集成：首先，需要将定制的指令关键词添加至模块中，确保语音指令的精确匹配。
结果处理：当接收到一级口令，如“现在几点了”，系统会智能地播报当前时间。MCU收到识别结果后，会根据不同的指令代码执行相应动作，如VoiceCommandCode=1时打印指令。
JSON通信：MCU解析收到的JSON数据，解析出指令并执行相应的ECShop appcan源码操作，确保指令的准确执行。
在硬件开发过程中，如需对LDV7模块进行固件更新，需按以下步骤操作：打开.hex文件，选择正确的串口和型号，执行下载或编程操作，然后上电或复位进行测试。从六月开始，我们每月都会在公众号上分享DIY作品的进度，包括模块组合、功能点介绍、线路板设计和硬件搭建，最终在月底开源源码和PCB文件，让技术分享更深入。 作品的选取过程也十分互动，每月日开始投票，日截止，由读者留言中的热门选项决定下月的主题，这样的设置旨在激发创意并保持内容的连贯性。 如果您对嵌入式技术充满热情，别忘了加入我们的微信公众号“嵌入式从0到1”，分享您的探索心得，一起学习和成长。期待您的参与和互动！我把中文识别能力最好的开源ASR模型封装为API服务了
当我沉醉于优质的播客内容，总是渴望将其文字版记录下来便于学习，但市面上的大多数语音识别（ASR）服务要么是封闭源代码，要么收费高昂。这启发了我一个想法：为何不亲手打造一个开源且易用的ASR API？现在，我荣幸地分享，我已经将性能卓越的中文识别开源ASR模型封装成了API服务。
面对开发者和小型企业可能面临的成本问题，以及对定制开发和研究的限制，我选择开发一个开源解决方案。它的目标是为所有人提供一个强大、友好且价格亲民的语音转文字工具。
使用起来极其简便：首先，确保你安装了必要的Python库，然后运行app.py即可。服务在0.0.0.0的端口运行。如果你偏爱Docker，我提供了相应的镜像和部署指南，让部署变得轻而易举。
为了提升用户体验，我还在研发一个简洁的前端界面，尽管它尚在发展中，但未来将逐步完善。一旦完成，我将同步分享给大家，敬请期待。
我开源这个项目，旨在让更多人受益于中文语音识别技术的普及。相信有了这个开源API，这个领域将得到更广泛的推动和创新。
ASRT：一个中文语音识别系统
ASRT是AI柠檬博主开发的中文语音识别系统，基于深度学习，采用CNN和CTC方法训练，具有高准确率。系统包含声学模型、语言模型，提供基于ASRT的语音识别应用软件，支持Windows UWP和.Net平台。深度学习在语音识别领域的影响深远，ASRT采用深层全卷积神经网络，结合VGG网络配置，实现端到端训练，将语音波形转录为中文拼音，再通过最大熵隐含马尔可夫模型转换为文本。项目使用Python的HTTP协议基础服务器包，提供网络HTTP协议的语音识别API。系统流程包括特征提取、声学模型、CTC解码和语言模型，基于HTTP协议的API接口支持语音识别功能。客户端分为UWP和WPF两种，通过自动控制录音和异步请求实现长时间连续语音识别。未来，ASRT将加入说话人识别系统，实现AI实际应用中的“认主”行为。项目源码在GitHub上开源。
