快速训练猫狗声音分类模型
2025-03-08 606 阅读 Pytorch 深度学习 人工智能 声音分类 分类 数据挖掘

本文介绍了如何使用PyTorch和macls库快速进行声音分类训练与推理。首先，通过Anaconda创建Python3.11虚拟环境，并安装PyTorch 2.5.1 GPU版本及macls库。接着，准备数据集，提供下载链接或自定义格式。训练部分仅需三行代码即可完成模型训练、优化和保存。推理环节则加载预训练模型并进行预测。框架支持多种声音分类模型，方便不同场景需求。

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快速使用MASR V3版部署语音识别框架
2025-03-08 498 阅读 语音 Pytorch 深度学习 人工智能 语音识别 Pytorch

这个框架看起来非常全面且易用，涵盖了从数据准备到模型训练再到推理等多个环节。为了帮助读者更好地理解和使用该框架，我会对每个部分进行详细解释，并提供一些示例代码。 ### 1. 环境搭建 首先需要安装必要的依赖包。假设你已经创建了一个虚拟环境并激活它： ```sh pip install paddlepaddle==2.4.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/

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快速使用PPASR V3版部署语音识别框架
2025-03-08 472 阅读 语音 PaddlePaddle 深度学习 人工智能 PaddlePaddle 语音识别

这个详细介绍展示了如何使用PaddleSpeech框架进行语音识别任务的开发与部署过程。以下是对你提供的信息的一些补充和建议： 1. **安装环境**：确保你的环境中已经安装了必要的依赖项，包括PaddlePaddle、PaddleSpeech等库。可以通过pip命令来安装这些库。 2. **数据预处理**： - 你可能需要对原始音频进行预处理步骤，如采样率调整、噪声去除等。

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基于大语言模型实现文本端点检测
2025-01-18 461 阅读 大语言模型 人工智能 语言模型 自然语言处理

本文介绍了使用大语言模型进行文本端点检测的方法，以改进语音对话中的语音活动检测（VAD）。通过训练一个微调后的模型来预测句子是否完整，可以更准确地判断用户的意图。具体步骤包括： 1. **原理与数据准备**：利用大语言模型的文本生成功能，基于预定义的数据集和特定格式进行微调。 2. **微调模型**：使用LLaMA-Factory工具进行训练，并选择合适的提示模板及优化后的数据格式。 3. **

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基于Pytorch实现的说话人日志（说话人分离）
2024-12-22 483 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
2024-08-29 544 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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Ubuntu安装Docker并支持使用GPU
2024-08-29 563 阅读 后端 Ubuntu Docker eureka

本文介绍了使用阿里云镜像源安装和配置Docker，并支持英伟达GPU使用。首先添加阿里云GPG密钥并设置仓库，更新apt源后安装Docker。接着在`/etc/docker/daemon.json`中添加国内镜像源地址并重启Docker服务进行配置。然后通过curl命令下载并安装nvidia-container-toolkit，并将其配置为Docker运行时，最后测试是否支持GPU使用。 主要步

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Ubuntu22.04使用/etc/rc.local开机启动程序
2024-07-02 516 阅读 后端 Ubuntu

本文介绍了在Ubuntu20.04或22.04系统中使用`/etc/rc.local`实现开机启动程序的方法。需编辑`/lib/systemd/system/rc-local.service`文件添加配置、创建并赋予执行权限于`/etc/rc.local`，创建服务的软链接，并启用相关服务。通过上述步骤后，重启设备可检测是否成功实现开机启动，若在指定路径下生成了包含“测试成功”的日志文件，则说明设

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夜雨飘零·千问：解答您无尽的疑问
2024-04-09 337 阅读 启动器 大语言模型 通义千问 一键启动 启动器

夜雨飘零·千问启动器是一款高效便捷的大语言模型启动工具。支持Windows系统，需NVIDIA显卡且驱动版本在516.01以上。启动器内置多种规格的模型，适用于不同场景需求，最小仅需1G显存。 界面分为三部分：启动页面、聊天页面和日志页面。启动页面用于选择并加载模型文件（本地无时自动下载），点击加载后无缝切换至聊天页面进行互动；聊天页面支持随时提问，模型即时回复提供智能对话体验；日志页面记录使用

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鸿蒙应用开发-录音保存并播放音频
2024-03-26 351 阅读 鸿蒙应用开发 HarmonyOS 音视频 华为 鸿蒙系统

你的代码示例展示了如何在鸿蒙系统中实现音频录制和播放功能。下面是对代码的总结和一些改进建议： ### 总结 1. **权限申请**： - 在启动录音之前，需要先请求用户授权。 - 使用 `requestPermissionsFromUser` 方法来获取用户的许可。 2. **录音功能**： - 使用 `startRecord` 开始录制音频，并将文件保存到指定路径。

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鸿蒙应用开发-录音并使用WebSocket实现实时语音识别
2024-03-26 307 阅读 鸿蒙应用开发 HarmonyOS websocket 语音识别 鸿蒙系统 华为

你的代码实现了一个使用WebSocket进行实时语音识别的完整示例。下面是对整个项目的一些补充和优化建议，以确保项目的健壮性和可维护性。 ### 1. 权限检查和提示 在请求权限时，可以提供更详细的提示信息，并且可以在用户拒绝授权后给出合理的操作建议或引导用户前往设置页面进行手动授权。 ```javascript reqPermissionsAndRecord(permissions: Ar

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鸿蒙应用开发-自定义可删除列表弹窗
2024-02-03 286 阅读 鸿蒙应用开发 HarmonyOS 华为 鸿蒙系统

该应用实现了自定义列表弹窗功能，支持添加、删除和确认任务。具体实现如下： 1. **实体类**：`Intention` 类用于定义任务项。 2. **数据源类** (`IntentionDataSource`) ：管理任务列表的数据操作，包括增删查改及通知监听器更新。 3. **自定义弹窗组件** (`AddIntentionDialog`) ：展示当前的任务列表，并提供删除和确认按钮。点击删除

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鸿蒙应用开发-仿微信聊天对话对话信息列表
2024-01-19 249 阅读 鸿蒙应用开发 HarmonyOS 微信 华为 鸿蒙系统

该示例展示了如何使用ArkTS创建一个类似微信的聊天应用界面。页面结构包括一个可滚动的消息列表和一个按钮，用于动态添加新消息。 核心代码如下： 1. `Msg` 类定义了消息类型（发送或接收）。 2. `MsgDataSource` 类实现了数据源接口，管理消息列表，并提供增删操作。 3. 页面中使用 `List` 控件显示消息列表，通过 `LazyForEach` 在用户滚动时动态加载新消息。

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鸿蒙应用开发-发送POST请求并获取结果
2024-01-19 281 阅读 鸿蒙应用开发 HarmonyOS 华为 鸿蒙系统

该代码用于通过POST请求向服务器发送数据并解析JSON响应。核心功能包括： 1. 使用`http.createHttp().request()`方法，以异步方式发送POST请求。 2. 设置请求头和发送的数据。 3. 获取响应结果，并将其解析为JSON格式。 4. 解析JSON数据，提取有效信息更新界面文本。 代码结构清晰地展示了如何在HarmonyOS应用中实现HTTP请求。通过设置状态变量

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鸿蒙应用开发-播放本地音频文件
2024-01-18 287 阅读 鸿蒙应用开发 HarmonyOS 华为 鸿蒙系统

本文档介绍了使用AVPlayer音视频播放器在HarmonyOS上实现音频播放功能。主要步骤包括：1. 创建`AVPlayer`实例并注册回调函数以处理状态变化和错误；2. 获取本地音频文件路径，通过文件系统操作打开音频文件获取文件描述符，并设置到`AVPlayer`中触发资源初始化；3. 实现状态机变化逻辑，从资源初始化到播放完成。此代码片段展示了如何在Stage模型下使用ArkTS语言实现音频

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鸿蒙应用开发-请求语音合成服务获取音频文件
2024-01-18 285 阅读 鸿蒙应用开发 HarmonyOS 华为 鸿蒙系统

本文档描述了一个使用HarmonyOS实现的语音合成服务，通过上传文本数据并请求服务器返回音频数据。关键步骤包括创建HTTP请求、设置请求头部和数据体、处理响应数据保存至本地文件等操作。代码示例展示了如何在Ability中集成该功能，具体实现了用户输入文本后触发下载并保存为.wav格式的语音文件。需注意服务响应类型必须为`application/octet-stream`以正确获取音频流，并且只适

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轻松识别几个小时的长音视频文件
2024-01-07 283 阅读 语音 Pytorch 音视频 语音识别 Pytorch 人工智能

本文介绍了搭建一个长语音识别服务的方法，使其能够处理几十分钟甚至几个小时的音频或视频。首先，需要将文件夹上传至服务器并执行编译、权限修改和启动Docker容器命令来部署服务。测试显示服务可用后，可以使用WebSocket接口或HTTP服务进行交互。 HTTP服务提供了网页界面，支持多种格式音视频上传及录制识别功能，并返回包含每句话开始和结束时间戳的文本结果。此服务简化了长音频识别流程，提高了用户

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实时指令唤醒
2023-12-17 256 阅读 语音 Pytorch 人工智能 FunASR Pytorch 语音识别 语音唤醒

本文介绍了实时指令唤醒程序的开发与使用，包括安装环境、指令唤醒、微调模型等步骤。项目基于Anaconda 3和Python 3.11运行，并依赖PyTorch 2.1.0及CUDA 12.1。用户可通过调整`sec_time`和`last_len`参数来定制录音时间与长度，同时在`instruct.txt`添加指令进行个性化设置。 程序通过`infer_pytorch.py`或`infer_on

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语音指令控制坦克大战
2023-12-17 252 阅读 语音 Pytorch 语音识别 人工智能 Pytorch 语音指令

本文介绍了通过语音指令控制坦克大战游戏的程序开发过程，包括安装环境、启动游戏和微调指令模型等步骤。 首先，项目使用Anaconda 3、Windows 11、Python 3.11及相应库进行开发。用户可调整`main.py`中的参数，如录制时间和数据长度，并在`instruct.txt`添加新指令并编写处理函数启动游戏。 其次，通过运行`record_data.py`录制指令音频，并生成训练

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一键运行大语言模型服务，搭建聊天应用
2023-10-23 235 阅读 Pytorch 深度学习 语言模型 人工智能 自然语言处理 大语模型

本文介绍了一个基于Qwen-7B-Int4模型的本地大语言模型聊天服务搭建方法。首先，需安装GPU版本PyTorch及其他依赖库。接着，在终端执行`server.py`启动服务。该服务支持Windows和Linux系统，并在显存要求较低的情况下（8G显卡）可流畅运行。 此外，还提供了一个Android应用源码，通过修改服务地址并使用Android Studio打开其中的`AndroidClien

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轻松快速搭建一个本地的语音合成服务
2023-10-22 250 阅读 语音 Pytorch 深度学习 Pytorch 语音合成

本文介绍了一种快速搭建本地语音合成服务的方法，使用VITS模型结构。首先需要安装PyTorch环境和相关依赖库。启动服务时只需运行`server.py`程序。此外，还提供了Android应用源码，并需修改服务器地址以连接到你的本地服务。文章末尾提示扫码加入知识星球获取完整源码。整个过程简单高效，无需联网即可运行。

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识别准确率竟如此高，实时语音识别服务
2023-10-21 225 阅读 语音 Pytorch 语音识别 人工智能

本文介绍FunASR语音识别框架的安装配置和应用部署。首先，需安装Pytorch及相关依赖库，CPU版本可通过`conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch`命令完成；GPU版则使用`conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c p

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FunASR语音识别GUI界面应用
2023-10-08 267 阅读 语音 Pytorch 语音识别 人工智能 FunASR Pytorch

本文介绍了一个基于FunASR开发的语音识别GUI应用，支持本地音频、视频文件的识别及录音识别。该应用包含短音频、长音频（含无时间戳和带时间戳）识别功能，并能播放音频文件。 安装环境需PyTorch（CPU/GPU）、FFmpeg、pyaudio等依赖库。使用时执行`main.py`，界面提供四个选项：短语音识别、长语音识别、录音识别及播放功能。其中长语音识别分为两种模型，一种拼接输出，另一种显

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基于Pytorch实现的声纹识别系统
2023-08-20 546 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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基于PaddlePaddle实现的声纹识别系统
2023-08-20 304 阅读 语音 PaddlePaddle 深度学习 PaddlePaddle 人工智能 声纹识别 深度学习

这个项目展示了如何使用PaddlePaddle进行说话人识别（声纹识别），它包括了从数据准备、模型训练到实际应用的完整流程。项目的结构清晰，代码注释详尽，适合学习和参考。以下是对你提到的一些关键点的补充说明： ### 1. 环境配置 确保你已经安装了必要的依赖库。如果使用的是TensorFlow版本或PyTorch版本，请按照对应的教程进行环境配置。 ### 2. 数据准备 项目中的`data

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