标签: Python

基于Pytorch实现的说话人日志（说话人分离）

2024-12-22 53 阅读语音 Pytorch Pytorch 人工智能 Python 声纹识别说话人日志说话人分离

本文介绍了基于Pytorch实现的声纹识别框架（`VoiceprintRecognition_Pytorch`）的说话人日志功能，支持多种先进的模型和数据预处理方法。通过执行`infer_speaker_diarization.py`脚本或使用GUI界面程序，可以对音频进行说话人分离并显示结果。输出包括每个说话人的起止时间和身份识别信息（需先注册）。此外，文章还提供了在Ubuntu系统中解决中文名

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YeAudio音频工具的介绍和使用

2024-08-29 58 阅读语音音视频语音识别 Python FFmpeg

这些类定义了各种音频数据增强技术。每个类都负责一种特定的数据增强操作，并且可以通过设置不同的参数来控制增强的程度和类型。以下是对每个类的详细描述： ### 1. **SpecAugmentor** - **功能**: 频域掩蔽和时域掩蔽 - **主要参数**: - `prob`: 数据增强的概率。 - `freq_mask_ratio`: 频域掩蔽的比例（例如0.15意味着在频谱上随机选

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基于Pytorch实现的声纹识别系统

2023-08-20 26 阅读语音 Pytorch 深度学习 Pytorch 人工智能 Python 声纹识别深度学习

这个项目提供了基于PaddlePaddle的声音识别实现，主要采用了EcapaTDNN模型，并集成了语音识别和声纹识别的功能。下面我会总结项目的结构、功能以及如何使用这些功能。 ## 项目结构 ### 目录结构 ``` VoiceprintRecognition-PaddlePaddle/ ├── docs/ # 文档 │ └── README.md # 项目说明文档

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使用VAD将长语音分割的多段短语音

2022-11-23 17 阅读语音深度学习 Python PaddlePaddle 语音识别人工智能

本文介绍了基于深度学习实现的语音活动检测（VAD）工具YeAudio。首先安装库命令为`python -m pip install yeaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U`，并使用如下代码片段进行语音分割： ```python from yeaaudio.audio import AudioSegment audio_seg

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基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别模型

2022-05-01 23 阅读 PaddlePaddle 语音 PaddlePaddle 深度学习 Python 声纹识别人工智能

这个项目是一个基于PaddlePaddle的声纹识别系统。它涵盖了从数据预处理、模型训练到声纹识别和对比的应用场景，适用于声纹登录等实际应用。以下是对该项目的详细解析： ### 1. 环境准备与依赖安装首先确保已经安装了PaddlePaddle以及其他的依赖库如`numpy`, `matplotlib`等。可以通过如下命令进行安装： ```bash pip install paddlepa

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给语音识别文本加上标点符号

2022-01-13 22 阅读 PaddlePaddle 深度学习 Python 深度学习 PaddlePaddle 语音识别自然语言处理

本文介绍了在语音识别文本中根据语法添加标点符号的方法，主要分四步：下载并解压模型、安装PaddleNLP和PPASR工具、导入PunctuationPredictor类，并使用该类对文本进行标点符号自动添加。具体步骤如下： 1. 下载模型并解压到`models/`目录。 2. 安装PaddleNLP和PPASR相关库。 3. 使用`PunctuationPredictor`类实例化预测器，传入预

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基于Pytorch实现的声音分类

2021-08-20 21 阅读深度学习 Pytorch 语音 Python 人工智能深度学习 Pytorch 声音分类

该代码主要基于PaddlePaddle框架，用于实现一个基于声学特征的语音识别系统。项目结构清晰，包含了训练、评估和预测等功能模块，并且提供了详细的命令行参数配置文件。以下是项目的详细分析及使用说明： ### 1. 项目结构 ``` . ├── configs # 配置文件目录 │ └── bi_lstm.yml ├── infer.py # 声学模型推理代码 ├── recor

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Python实现常见的排序算法

2020-05-16 23 阅读其他算法 Python 排序算法

非常感谢您分享了这些排序算法的实现。为了提供一个更加完善和易于理解的版本，我将对每种排序算法进行简要解释，并附上完整的代码片段。此外，我还将在每个函数中加入必要的导入语句和注释以提高代码的可读性。 ### 1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序方法，它重复地遍历要排序的列表，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把他们交换过来。遍历多次后，最大的元素就到了最后。 ```python def

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双目摄像头测量距离

2020-05-14 17 阅读深度学习计算机视觉人工智能 opencv Python

这个代码展示了如何使用OpenCV实现基于SGBM（Semiglobal Block Matching）算法的立体视觉深度估计，进而计算出图像中的三维坐标。以下是对代码中关键步骤和参数的详细解释： ### 1. 准备工作首先导入必要的库： ```python import cv2 import numpy as np ``` ### 2. 读取并预处理图像加载左眼和右眼的图像，并进行

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Python2实现简单的爬虫

2018-04-10 24 阅读其他爬虫 Python CSDN博客

这个项目是一个简单的网页爬虫，用于从CSDN博客中抓取相关内容，并将其保存为HTML文件。该项目包括了爬虫的基本流程：爬取、解析和存储。 ### 爬取过程 1. **调度器 (`spider_main.py`)**: - 这是整个项目的入口点。 - 调用 `HtmlOutputer` 来输出数据，调用 `Downloader` 下载网页内容，并调用 `HtmlParser` 解析下

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