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 #111 · 14.12
Поставил себе дома NAS-хранилище Synology DS220+, и весьма кайфую от его удобства. Вообще, изначально я был настроен скептически к таким устройствам. Хранить много данных у себя дома мне казалось ненадёжным: сколько бы вы RAID-массивов не ставили, условный пожар в доме уничтожает весь ваш фотоархив. Но даже если хочешь хранить, купи ещё пару винтов в компьютер, делов то. Мультимедийные возможности таких приставок тоже сильно уступали отдельно стоящему компьютеру. Помню, несколько лет назад смотрел, как друг безуспешно пытается запустить там видео, закодированное редким кодеком. Однако, с появлением коптера места в облаке перестало хватать. К тому же, я подсел на стриминги, это изменило мои привычки. Можно качать отсутствующий фильм с торрентов, но я всё ещё хочу смотреть кино, сидя на диване перед телевизором. Сейчас уже ни одно устройство не записывает видео, которое невозможно было бы воспроизвести средствами NAS. А местный софт позволяет просто с телефона кинуться в специальное приложение магнет-ссылкой или торрент-файлом, и хранилище автоматически скачает фильм в нужную папку, после чего он будет доступен на всех телевизорах, телефонах и планшетах в доме, а при должной настройке ещё и из внешнего интернета. То есть да — я сижу в Москве в отеле с не слишком быстрым вайфаем, даю команду девайсу, стоящему дома в другом городе, через 5 минут 10-гигабайтное кино уже доступно мне стримом на телефон или ноутбук (дома сеть 400 мегабит). Ну и хранение. Идеально именно для сырых материалов со всяких съёмок: ценность их не критически высока, а места занимают много. Покупать для такого облако жалко, но иметь к ним доступ иногда нужно весьма неожиданно. Чем это лучше просто компьютера, настроенного определённым образом: - Устройство спроектировано специально для того, чтобы быть непрерывно включенным. - Занимает мало места. - Не шумит, не греется, пыль в себя не втягивает. - Весь нужный софт сразу из коробки, без возни, настраивается элементарно, работает отлично. #gadgets
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