Libreware
@libreware · Post #1085 · 04.05.2022 г., 09:32
Wenet Automatic #Speech#Recognition toolkit. https://github.com/wenet-e2e/wenet https://wenet.org.cn/wenet/
Hashtags
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1020 · 12.09
На недавнем тимбилдинге было "бинго" для знакомств с коллегами. "Бинго" это листок с 24 ячейками, в которых написаны утверждения о людях, например: "Попадал в телевизор", "Любит экзотическую еду" и так далее. Задачей было заполнить все ячейки фамилиями коллег без повторений. Я один из двух людей (среди ~300), кому это удалось, хочу поделиться алгоритмом. Вообще, знание игровых механик и алгоритмическое мышление могут пригодиться вам в самых неожиданных ситуациях. Во-первых, я взял несколько разных листов с "бинго". Всего было 5-6 версий с немного разными ячейками, логично было пытаться заполнять тот, где меньше редких утверждений, под которые сложно найти человека. Во-вторых, и это основное, половина листа заполнилась после рассадки за столы. Я предложил соседям по столу такой подход: 1. Каждому присваивается число 2. Все листы с бинго собираем в стопку и передаём стопку от одного края стола до другого по часовой стрелке 3. Когда к тебе попали листы, ты на каждом, кроме своих, ставишь свой номер в углу тех ячеек, которые содержат верные для тебя утверждения 4. Когда стопку все заполнили, возвращаем каждому его листы 5. Получив лист, ты выбираешь в нём ячейки с самым маленьким ненулевым количеством номеров в них (обычно это один номер) и вносишь в одну из них фамилию вместо номера 6. Номер внесённого человека зачёркивается во всех ячейках этого листа 7. Пункты 5 и 6 повторяются, пока незачёркнутых номеров не осталось Быстро выяснилось, что вообще все варианты листов без проблем заполняются на N-1 ячеек, где N — количество людей за столом (потому что себя вносить нельзя). Оставалось только дозаполнить остатки, половина из которых опять же закрывалась теми коллегами, кого я знаю, потому что столы были сформированы так, чтобы вы с меньшей вероятностью сели со своими прямыми знакомыми. Профит. Я принёс листок сдавать, но выяснилось, что чуть раньше полностью готовое бинго сдал мой коллега Дмитрий, который, представляете, ходил и общался с людьми ради этого. Вот прямо разговаривал! Ужас какой. #life
Hashtags
Резултати
Намерени 6 подобни публикации
Търсене: #recognition
当前筛选 #recognition清除筛选
Libreware
@libreware · Post #1084 · 04.05.2022 г., 09:32
Vosk Speech Recognition Toolkit Vosk is an offline open source #speech#recognition toolkit. It enables speech recognition for 20+ languages and dialects - English, Indian English, German, French, Spanish, Portuguese, Chinese, Russian, Turkish, Vietnamese, Italian, Dutch, Catalan, Arabic, Greek, Farsi, Filipino, Ukrainian, Kazakh, Swedish, Japanese, Esperanto, Hindi, Czech. More to come. Vosk models are small (50 Mb) but provide continuous large vocabulary transcription, zero-latency response with streaming API, reconfigurable vocabulary and speaker identification. Speech recognition bindings implemented for various programming languages like Python, Java, Node.JS, C#, C++ and others. Vosk supplies speech recognition for chatbots, smart home appliances, virtual assistants. It can also create subtitles for movies, transcription for lectures and interviews. Vosk scales from small devices like Raspberry Pi or Android smartphone to big clusters. https://t.me/speech_recognition https://alphacephei.com/vosk https://github.com/alphacep/vosk-api
Hashtags
Libreware
@libreware · Post #1021 · 09.01.2022 г., 14:56
SongRec An open-source Shazam client for Linux, written in Rust. Features: • Recognize audio from an audio file. • Recognize audio from the microphone. • Usage from both GUI and command line. • Provide an history of the recognized songs. • Continuous song detection. • Ability to recognize songs from your speakers rather than your microphone. Download: https://github.com/marin-m/SongRec#installation https://github.com/marin-m/SongRec @foss_desktop #music#shazam#recognition
Hashtags
Libreware
@libreware · Post #1192 · 06.10.2023 г., 11:18
#Linux Desktop application that provides live #captioning FUTO Fellowship program interview; linux captions software 👉 Live Captions github: https://github.com/abb128/LiveCaptions 🔵 Q&A w/ billionaire alt-tech investor/philanthropist Eron Wolf https://www.youtube.com/watch?v=OJPmbcU-Vzo 🔵 FUTO Fellows program: https://futo.org/fellows/ 🔵 FUTO Youtube channel - @futotech ⚠️ Google's breaches of privacy have gone TOO FAR! https://www.youtube.com/watch?v=_vWAF13KigI #speech#recognition#stt#voice
djangoproject
@djangoproject · Post #448 · 18.09.2017 г., 11:30
https://medium.com/@GalarnykMichael/logistic-regression-using-python-sklearn-numpy-mnist-handwriting-recognition-matplotlib-a6b31e2b166a Logistic Regression using Python (#Sklearn, #NumPy, #MNIST, Handwriting #Recognition, #Matplotlib) #machine_learning.
Libreware
@libreware · Post #1114 · 09.03.2023 г., 22:58
https://writeout.ai #Transcribe and #translate any #audio file. 100% free to use. This website with source code available (it can be hosted locally) allows you to upload any audio file and receive a transcription and/or text translation. It uses OpenAI's Whisper API on the back end. Source on GitHub: https://github.com/beyondcode/writeout.ai #writeout#ai#speech#recognition