@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 #925 · 10.12
Я вам уже писал про цикл Азимова "Основание". Не так давно на русском языке вышли аудиокниги остальных романов серии: два приквела, начинающиеся с "Прелюдии к Основанию", и два сиквела — "Кризис Основания" и далее. Я все купил и прослушал. Сначала давайте про последние. Азимов писал сиквелы под давлением фанатов спустя почти 40 лет после завершения основной серии, и это, к сожалению, очень заметно. Дело даже не в том, что в сюжете появляется слишком много странных допущений, начиная от местной формы магии и заканчивая совершенно буквальным Богом из Машины. Главная беда в том, что вообще весь основной замысел и идея первоначальной трилогии ломается и переворачивается с ног на голову в худшем смысле этого слова. То, что было подано, как важное и сюжетообразующее — перестаёт таким быть. Персонажи, которые на протяжении многих книг являлись ключевыми, отодвигаются на десятый план — их роль в происходящем фактически обесценивается. Что удивительно, ещё через два года после сиквелов Исаак Юдович написал приквелы, которые, внезапно, возвращают всё на свои места: персонажи обратно становятся важными, первоначальная сюжетная линия ценной и значимой. Лично меня это сбило с толку. Если никогда не читать сиквелы, то приквелы + основная трилогия формируют хорошую устойчивую научно-фантастическую вселенную без особых передёргиваний. Моя теория такая: фанаты задолбали Азимова, и он написал "Кризис..." и следующий роман, в которых просто низвёл до нуля любимых всеми персонажей и сюжет. Но через какое-то время опомнился, и такой "Блин, как я мог поступить подобным образом с одним из главных трудов своей жизни?", поэтому выпустил нормальные каноничные "Прелюдия..." и "Путь...". Но даже с учётом значительных косяков я дослушал с удовольствием. Всё такие же хорошие дипломатичные диалоги, всё такие же интересно описанные миры и планеты. Книги создавались почти сразу после холодной войны, порадовала планета, которая явно отсылается к СССР в представлении типичного американца того времени: снежная, с полувоенным строем и ханжеской социальной дисциплиной, ограничением на базовые блага и так далее. Не то что святая капиталистическая демократия в США. При этом у автора человечество будущего всё равно пришло к имперской форме правления. #fiction
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