Иногда очень хочется, чтобы искусственный интеллект вычитывал текст на грамматические ошибки за тебя. В посте разбираемся, как это возможно с новым инструментом.

В современном мире стремительно развиваются технологии синтеза речи и клонирования голоса. Вместе с этим открываются новые возможности для мошенничества. Для борьбы с ним необходимо разработать инструменты распознавания искусственной речи. В публикации рассмотрю несколько новейших разработок в этой области.

В лучших традициях «питоновского дзена» мы будем максимально красивы, явны, просты, в меру сложны, читаемы и даже попытаемся легко объяснить данную реализацию, что как всем известно является признаком хорошей идеи. Ах да, и это прямо сейчас, что не никогда, так сказать, все признаки хорошего материала уже на лицо, в путь.

Доброе утро, друзья! В этой статье рассмотрим, как довольно быстро и легко создать голосового ассистента, который будет полезным помощником во время тяжелых трудовых будней

Звуковой сигнал небольшой длительности, от пяти до 10 миллисекунд, возможно исследовать, как при стационарном процессе, выделив кепстральные коэффициенты. Эти коэффициенты, по сути, являются графиком зависимости мощности от частоты сигнала отображающегося на векторе действительных чисел. В основе систем распознавания речи стоит скрытая марковская модель, а результатом данной модели является последовательность этих векторов. О том, как распознавать и анализировать речь с помощью библиотеки Speech Recognition, pyAudio и librosa расскажем в статье.

Преобразование аудио в текст — популярная и повсеместно используемая технология. В этой статье я расскажу, как распознать речь из аудиофайла на своем ПК без использования онлайн сервисов

Доброе утро!
Их тысячи. Они собирают новости, данные о погоде, позволяют смотреть фильмы и слушать музыку, совершать покупки и путешествовать. Речь идет о ботах. Как создать простейший голосовой помощник и внедрить его в Telegram расскажем в нашей статье: