前言 本文将介绍一个基于FunASR开发的语音识别界面应用,这个应用可以选择本地音频,也可以录音识别。支持多种音频格式和视频格式,可以对识别的结果加上时间戳做成字幕。
【框架地址】 https://github.com/modelscope/FunASR 【简单介绍】 FunASR是一个功能全面的语音识别工具包,支持多种预训练模型的推理和微调,提供高精度和高效能的语音识别服务 随后,使用FunASR中的实时语音识别模型(如Paraformer-zh-streaming)对预处理后的音频数据进行处理。这些模型能够实时地将音频数据转换为文本信息,支持中文等多语言识别。 在识别过程中,FunASR还提供了语音端点检测(VAD)功能,自动检测语音片段的开始和结束,以提高识别效率。同时,还可以添加标点恢复(PR)功能,为识别结果添加标点符号,提升可读性。 【测试环境】 anaconda3+python3.9 torch==2.0.1+cu117 funasr==1.1.4 modelscope==1.16.1 PyAudio ==0.2.14 【调用代码 from FunasrManager import * fm = FunasrManager() fm.start() while True: time.sleep(0.2) 【视频演示】 基于funasr
我基于FunASR制作的实时语音识别转文字软件当前更新到V5版本。软件可以实时识别麦克风声音和电脑内播放声音转为文字。 下载链接在文章末尾FunASR软件介绍FunASR 是一款基础语音识别工具包和开源 SOTA 预训练模型,支持语音识别、语音活动检测、文本后处理等。 我使用FunASR制作了一款实时语音识别转文字软件,当前版本为V4版本,由于前几天分享过另一个音视频识别转文字软件faster-whisper《音频视频转文字软件faster-whisper 1.1.1 FunASR在2月5日刚更新过,我基于最新版制作了当前版本实时语音识别软件整合包如果需要同时有识别文件和实时识别功能的话,请用V3版本,链接《实时语音识别转文字软件V3版,批量音频视频录音转文字提取工具 》FunASR实时语音识别整合包V5软件使用说明软件下载解压后直接双击【启动软件.exe】即可启动。
成本低廉且易获得组件(<15€) 可以使用 3D 打印的 snap-fit 外壳 在输出端实现完全电气隔离 兼容 Linux、macOS 和 Windows 操作系统 alibaba-damo-academy/FunASR [3] Stars: 2.0k License: NOASSERTION FunASR 是一个基础的语音识别工具包,提供了多种功能,包括语音识别(ASR)、语音活动检测(VAD)、标点还原、语言模型、 cypress-io/cypress [2] hrvach/deskhop: https://github.com/hrvach/deskhop [3] alibaba-damo-academy/FunASR : https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR [4] iusztinpaul/hands-on-llms: https://github.com/iusztinpaul
参考地址: Whisper: https://github.com/openai/whisper FunASR: https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR 我们也可以使用 Whisper 模型或 FunASR 模型来搭建自己的智能语音助手。 Whisper 和 FunASR 都提供了良好的 API 接口,使我们能够快速搭建系统。 以下是关于 Whisper 和 FunASR 的两个演示,只需安装相应的环境,即可快速使用这些强大的开源语音识别模型。 ''' Reference: https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR pip install funasr pip install modelscope pip install -U rotary_embedding_torch ''' from funasr import AutoModel class FunASR: def __init_
该工具使用了阿里巴巴语音识别模型 FunASR Paraformer-Large 确保了剪辑的精准性。 你可以根据识别结果选择文本片段或说话人进行视频裁剪。这样的方式使得视频剪辑变得非常方便。 1.2k 项目地址:https://github.com/alibaba-damo-academy/FunClip 魔搭平台体验地址:https://modelscope.cn/studios/iic/funasr_app_clipvideo /summary 主要功能特征: • 高精度语音识别:采用阿里巴巴语音识别模型 FunASR Paraformer-Large 确保了剪辑的精准性。
alibaba-damo-academy/FunASRhttps://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR Stars: 2.0k License: NOASSERTION FunASR 是一个基础的语音识别工具包,提供了多种功能,包括语音识别(ASR)、语音活动检测(VAD)、标点还原、语言模型、说话人验证、说话人分离和多讲者 ASR。
数字人表情驱动轻量化本地部署硬件配置运行效果i5 CPU+8G内存基础版对话(纯文字)GTX1060显卡流畅语音+基础表情RTX3060显卡4K级数字人+实时表情反馈智能语音管家# 语音交互配置示例(config.toml)[ASR_Funasr 支持定制专属声线跨场景应用支持在线教育:AI老师自动批改作业智能客服:7x24小时情绪稳定的服务代表虚拟主播:直播间永不疲倦的带货达人医疗陪护:记忆超群的健康管家项目效果技术架构解密模块技术方案性能指标语音识别FunASR
前言 本文将介绍一个准确率非常高的语音识别框架,那就是FunASR,这个框架的模型训练数据超过几万个小时,经过测试,准确率非常高。
该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括: 使用阿里巴巴通义实验室开源的 FunASR Paraformer 系列模型进行视频语音识别。
实时识别+自动粘贴:本地FunASR实时转写,等AI处理完文本,会自动粘贴到你当前光标所在位置,感觉像多了个“语音键盘”。
在根目录的models目录下,复制微调后的模型文件夹,并命名为paraformer-large-onnx-finetune,接着执行命令: python -m funasr.export.export_model
OpenCvSharp部署yolov8-pose姿态识别,使用C#部署yolov8的目标检测tensorrt模型,基于C#实现winform版yolov8-onnx+bytetrack目标追踪的算法结果演示,基于funasr
歌词:对于音乐内容,通过 FunASR(一种以中文为核心的强大 ASR 工具包)提取并转录歌词,提供精确的帧级时间戳和标点符号,以促进后续对齐和生成过程。
简单的音频处理可以通过一些低通滤波函数,还可以使用一些开源的语音增强工具,例如:FunASR 是阿里巴巴达摩院开源的语音增强工具,复杂的可能需要使用到 RNN 循环卷积神经网络。