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 #374 · 6.06
Много новых людей пришло, расскажу ещё историю из бытия фрилансером. Делали мы как-то с другом проект для одной большой конторы (в своей области самой крупной в городе, миллиардные обороты). И вот там на старте нужно было подписаться в техзадании. А техзадание это такая увесистая папка страниц на сто. И подписаться мне, как руководителю проекта, нужно было на каждой странице. Когда проект запустился, ядро мы собрали быстро. Полный план был что-то типа полгода, но в конечном итоге заняло полтора, потому что после сборки ядра мы практически непрерывно занимались правками и замечаниями. Каждый месяц мы приезжали к заказчику и показывали, что сделали. А нам составляли список из 10-20 новых пунктов. За доработки доплачивали, но в какой то момент стало понятно, что мы в некотором смысле работаем на аутсорсе, хотя подписывались на один конкретный проект. А оставались мы работать, потому что проект не был введён в эксплуатацию, и бросать его без запуска не хотелось. Заказчик в итоге не переставал заваливать правками, шли месяцы. Впоследствии директор компании сменился, новому проект был без надобности, он заплатил нам остаток, который должен был, и проект остался навечно похоронен. Как так вышло: огромное и очень подробное техзадание, но всё равно непрерывные правки и замечания? Я позже рефлексировал этот момент и пришёл к таким выводам: 1. Заказчик описал в техзадании конечную систему, которую хотел бы видеть. Нам была нарисована практически каждая кнопка будущей софтины: очень детально и подробно. При этом результат, который требовался заказчику, был описан только в общих чертах (ещё и менялся по ходу дела). ТРИЗ учит нас обращать внимание на результат, а не на способ его достижения. 2. Заказчик не был готов ничего менять со своей стороны. Представьте, я прихожу в спортзал к тренеру и говорю, что вот вам деньги, а я хочу мускулистое тело. Мне тренер предлагает программу занятий. Но я заявляю, что нет, мне некогда, у меня нет времени и возможности ходить. Вообще для меня слишком дорого будет перестроить процессы в своей жизни. Так что нет, никаких походов на занятия. Я же плачу деньги, в конце-концов. Давайте, заплачу ещё больше, если требуется. Дам тренеру больше времени. Так же и тут: в компании были не готовы перестраивать процессы, обновлять софт и железо, обучать персонал. Поэтому новую систему пытались интегрировать со старой, а в интерфейсе использовать не лучшие решения, а привычные. #dev#freelance
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