Распознаем речь используя SpeechRecognition
SpeechRecognition — это библиотека на Python, которая предоставляет возможность использовать API для распознаванияречи от различных компаний, таких как Google, Microsoft, IBM и другие. Кроме того, она поддерживает работу в офлайн-режиме.
Эта библиотека упрощаетпроцессинтеграции голосовых команд и обработки аудиоданных в ваших проектах. Благодаря широкому спектру возможностей, SpeechRecognitionподходит для создания приложений с голосовым управлением, интеллектуальных ассистентов и многого другого.
#python#speechrecognition
#python
I thought it was a trivial talk in the beginning.
But I quickly realized that I may know every each piece of the code mentioned in the video but the philosophy is what makes it exciting.
He talked about some fundamental ideas of Python, e.g., protocols.
After watching this video, an idea came to me. Pytorch lightning has implanted a lot of hooks in a very pythonic way. This is what makes pytorch lightning easy to use. (So if you do a lot of machine learning experiments, pytorch lightning is worth a try.)
https://youtu.be/cKPlPJyQrt4
Генерация облака слов☁️
Завершающий пост серии про анализ тг-канала⚡️ После сбора всех данных можно наконец-то приступить к визуализации. В данном случае разбираю создание облака слов с помощью библиотеки wordcloud, т.к. в базовом экселе / гугл-таблицах его не сделаешь😣
Файл ipynb с кодом и примечаниями на github:
https://github.com/alsosha/word_cloud_generator/blob/main/word_cloud_generator.ipynb
Предыдущие посты:
1. Парсинг тг-чата
2. Анализ текста
Примеры проектов с использованием кода из постов:
1. Дата-открытки для коллеги
2. Анализ новогодних открыток
3. Подборка инфографики с анализом текстов
💞
#python
Анализ текста
Второй пост из серии про анализ тг-чата. В первом показывала, как получить архив чата и вытащить из него сообщения. На этот раз разбираю, как посчитать частотность слов и определить части речи✒️
Файл ipynb с кодом и примечаниями выложила на github:
https://github.com/alsosha/text_analysis/blob/main/text_analysis.ipynb
Остается пост про генерацию облака слов, постараюсь с ним не затягивать😜
P.S. В карточках упомянула, что кроме pymorphy3 есть и другие подобные библиотеки. Например, spacy, natasha, nltk и т.д. Сравнение результатов лемматизации нашла вот тут, а общее сравнение библиотек тут. Можно попробовать разное и подобрать удобный вариант под себя💞
#python
Парсинг тг-чата
Показывала тут дата-открытки с облаками слов из всех сообщений коллеги и обещала рассказать о процессе парсинга тг-чата и анализе текста с помощью python. Рассказываю и делюсь кодом👾
Файл ipynb выложила на github. Внутри не только код, но и комментарии с объяснением алгоритма:
https://github.com/alsosha/tg_chat_parser/blob/main/tg_chat_parser.ipynb
Для наглядности также сделала карточки — изучайте и задавайте вопросы в комментариях, если будут💞
Впереди еще два поста: про анализ текста и генерацию облака слов в svg бесплатно и без регистрации😄
P.S. Еще недавно выложила код для анализа видео и рассказала про алгоритм в карточках.
#python
Закинула на github файл с кодом (python) для анализа цвета видео👾
https://github.com/alsosha/video_color_analysis/blob/main/video_analysis.ipynb
В прошлом году постила алгоритм и его описание тремя отдельными частями:
1. Подготовка данных
2. Анализ данных
3. Визуализация данных
Пример применения кода — мой небольшой проект про цвета трилогии "Матрица".
#python
🖥
Tip: You can use functools.reduce() in #Python to apply a function to all elements of the iterable set.
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#Python
🖥
Test your typing knowledge in Python
Cool free project Python Type Challenger is a quiz where you have to write code. A good way to remember the basics of type hints (dictionaries, variables, return) and drill into the depths of the typing ocean (recursive, decorators, constructors, etc.).
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----