@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
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1219 · 27.02
В одном чате фантазировали на тему галочки «Я умный пользователь» в различных сервисах и приложениях. Я сам был по обе стороны этой баррикады. Как юзера, меня жутко бесят ограничения и упрощения, которые сервисы вводят для тупых. Когда мне не дают что-то сделать, либо скрывают информацию, ограничивают настройки и так далее. Нередко бизнесу это выгодно: скажем, «умные» ленты везде не только из-за того, что у среднестатистического юзера отсутствует информационная дисциплина, но и для продвижения более аддиктивного контента. А отсутствие возможности ставить приложения не из стора на айфон не имеет никакого отношения к защите юзеров, зато отлично позволяет диктовать владельцам приложений любые условия, в том числе политические. Но бывают и чисто foolproof-ограничения. 3D-принтеры Bambu Lab не показывают карту высот стола и не дают менять настройки компенсации резонанса, потому что массового потребителя само наличие этих опций в меню может в лучшем случае отпугнуть, а в худшем он наломает дров и получит негативный пользовательский опыт. Как разработчик же, я попадал в ситуации, когда сделал в каком-то проекте что-то слишком умное, и юзеры отваливались на первом же сценарии, потому что не могли сделать выбор и принять решение. И тут уже ничего не остаётся: ты тупо по метрикам видишь статистику, что 50% людей не прочитали два слова гигантскими буквами в середине экрана, и тебе нужно целиком убирать какую-то возможность. Оптимальным кажется вариант, при котором где-то в глубине настроек есть галочка, включающая все выборы и продвинутые функции. Логика в том, что массовый болван эту галочку не найдёт, а немассовый гик расскажет другим своим друзьям гикам о её существовании. Но так почему-то не делают. Почему? У меня две гипотезы. Первая такая: гиков слишком мало, и ради их положительного опыта бизнес не хочет и пальцем шевелить. Зачем делать удобную форму ввода текста под фото в телеграме, если и так сойдёт, а миллион арабов больше порадуется очередной криптоскам-доилке? Вторая сложнее. Я думаю, что гики в целом слишком замороченные, и создать универсально хорошее решение для всех сложно (не невозможно, но запарно). Встречал в интернете посылы от других людей в духе: «Как вообще возможно пользоваться музыкальным сервисом без эквалайзера?», хотя лично я сам два раза в жизни крутил эквалайзер чтобы поиграться, и было это в винампе. И вот тут уже функции, желанные для одних гиков, могут мешать другим гикам. Но если ещё когда-нибудь сделаю какой-то сервис, подумаю всё-таки над продвинутым режимом. #web@clockstackwheels
Hashtags
Търсене: #recognition
@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
@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 · 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 · 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 · 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 · 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