1.【专栏精选】实战：百度语音合成
2.ASRT：一个中文语音识别系统
3.手把手带你搭建一个语音对话机器人，语音源码语音源码5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
4.唇语识别源代码
5.我把中文识别能力最好的识别识别开源ASR模型封装为API服务了
【专栏精选】实战：百度语音合成
本文节选自大话Unity公众号技术专栏《大话Unity》，未经允许不可转载。语音源码语音源码
大话Unity公众号回复语音识别获取源码工程。识别识别
大话Unity，语音源码语音源码让你快人几步。识别识别思读pdf源码你好，语音源码语音源码我是识别识别大智。
大智：“昨天我们实战了语音识别，语音源码语音源码在人工智能的识别识别语音领域，还有很大一块是语音源码语音源码语音合成，也就是识别识别Text to Speech，文字转语音。语音源码语音源码” 小新：“是识别识别不是就是我们经常听到的siri或者智能音箱那种声音？” 大智：“没错，那些声音都是语音源码语音源码用语音合成的技术合成音频文件，然后播放出来的。” 小新：“我们今天就来搞这个？” 大智：“对，这就开始”
首先做些准备工作，和昨天的语音识别的流程很像，大致如下：
语音识别
大智：“看完文档了没？” 小新：“看完了” 大智：“那我们就开始了。”
语音合成主要有两个过程：1. 鉴权认证：从百度获取一个令牌(token)，请求的时候需要携带这个令牌，否则视为非法请求；2. 在Unity中请求语音合成接口。macd智能公式源码
第一步鉴权认证我们昨天已经实现了，可以拿来直接用。我们直接进入第二步，在Unity中请求语音合成接口。
REST API
小新：“我在文档中看到了这个词REST API，API我懂，就是应用程序接口嘛，这个REST是什么？休息接口么？” 大智：“哎嘿，什么休息接口！这个是Web开发中的一个技术，你不懂正常，我来简单解释一下。”
REST ( REpresentational State Transfer )，State Transfer 为 "状态传输" 或 "状态转移 "，Representational 中文有人翻译为"表征"、"具象"，合起来就是 "表征状态传输" 或 "具象状态传输" 或 "表述性状态转移"，不过，一般文章或技术文件都比较不会使用翻译后的中文来撰写，而是直接引用 REST 或 RESTful 来代表，因为 REST 一整个观念，想要只用六个中文字来完整表达真有难度。发卡博客源码
REST 本身是设计风格而不是标准。REST 谈论一件非常重要的事，如何正确地使用Web*标准*，例如，HTTP 和 URI。想要了解 REST 最好的方式就是思索与了解*Web*及其工作方式。如果你设计的应用程序能符合 REST 原则 (REST principles)，这些符合 REST 原则的 REST 服务可称为 "RESTful web service" 也称 "RESTful Web API"。"-ful" 字尾强调它们的设计完全符合 REST 论文里的建议内容。
如果你不需要做Web开发，了解到这就够了，否则建议你了解下REST的具体原则，RESTful的Web接口目前非常流程。
请求语音合成
百度语音合成支持两种方式请求：- POST方式；- GET方式
百度文档中推荐使用POST方式，但是由于Unity的WebRequest类中，获取音频的现成接口是使用Get方法，所以我们下面的代码还是使用Get方法去获取。
上面的代码写好以后，设置好APIKey和SecretKey就可以合成语音出来了。
大智：“我们这两天通过实战学习了UnityWebRequest的具体用法，在请求Http时，结合接口说明，互知站源码一般实现起来还是很容易的。”
思考题
大智：“上面的语音合成中很有多参数可以设置，试试不同的参数看看有什么效果吧！” 小新：“好嘞！” 大智：“收获别忘了分享出来！也别忘了分享给你学Unity的朋友，也许能够帮到他。”
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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。padding源码解析android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。
手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
想象一下，身边有一个随时待命、聪明过人的个人AI小助手，只需语音指令就能满足你的需求。那么，如何在5分钟内打造这样一款专属的AI呢？本文将带你从零开始，以新手友好的方式，一步步搭建语音对话机器人。语音对话系统的基础构建
一个语音对话机器人的核心由硬件和软件两部分组成，本文主要关注软件部分，它通常包括：快速搭建步骤
为了简化过程，我们将采用开源技术进行搭建。首先，使用阿里开源的FunASR进行语音识别，其中文识别效果优于OpenAI Whisper。你可以通过以下代码测试：...
大语言模型与个性化回答
利用大语言模型（LLM），如LLaMA3-8B，理解和生成回复。GitHub上已有中文微调的版本，部署教程如下：下载代码
下载模型
安装所需包
启动服务（注意内存优化）
通过人设提示词定制个性化回答
无GPU资源时，可选择调用云端API，后续文章会详细介绍。语音生成（TTS）
使用ChatTTS将文字转化为语音，同样采用FastAPI封装，具体步骤略。前端交互：Gradio
Gradio帮助我们快速构建用户界面，以下是WebUI的代码示例：...
系统搭建完毕与扩展
现在你已经拥有一个基础的语音对话系统，但可以进一步添加更多功能，提升用户体验。如果你觉得本文有帮助，记得点赞支持。 关注我的公众号，获取更多关于AI工具和自媒体知识的内容。如果你想获取源码，请私信关键词“机器人”。唇语识别源代码
唇语识别源代码的实现是一个相对复杂的过程，它涉及到计算机视觉、深度学习和自然语言处理等多个领域。下面我将详细解释唇语识别源代码的关键组成部分及其工作原理。 核心技术与模型 唇语识别的核心技术在于从视频中提取出说话者的口型变化，并将其映射到相应的文字或音素上。这通常通过深度学习模型来实现，如卷积神经网络（CNN）用于提取口型特征，循环神经网络（RNN）或Transformer模型用于处理时序信息并生成文本输出。这些模型需要大量的标记数据进行训练，以学习从口型到文本的映射关系。 数据预处理与特征提取 在源代码中，数据预处理是一个关键步骤。它包括对输入视频的预处理，如裁剪口型区域、归一化尺寸和颜色等，以减少背景和其他因素的干扰。接下来，通过特征提取技术，如使用CNN来捕捉口型的形状、纹理和动态变化，将这些特征转换为模型可以理解的数值形式。 模型训练与优化 模型训练是唇语识别源代码中的另一重要环节。通过使用大量的唇语视频和对应的文本数据，模型能够学习如何根据口型变化预测出正确的文本。训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化算法，以确保模型能够准确、高效地学习。此外，为了防止过拟合，还可以采用正则化技术，如dropout和权重衰减。 推理与后处理 在模型训练完成后，就可以将其用于实际的唇语识别任务中。推理阶段包括接收新的唇语视频输入，通过模型生成对应的文本预测。为了提高识别的准确性，还可以进行后处理操作，如使用语言模型对生成的文本进行校正，或者结合音频信息（如果可用）来进一步提升识别效果。 总的来说，唇语识别源代码的实现是一个多步骤、跨学科的工程，它要求深入理解计算机视觉、深度学习和自然语言处理等领域的知识。通过精心设计和优化各个环节，我们可以开发出高效、准确的唇语识别系统，为语音识别在噪音环境或静音场景下的应用提供有力支持。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。
