在人工智能高速发展的今天,语音识别技术被带入到人们的工作和生活中,开始被越来越多的人关注和使用,今天,当各种在线客服被机器人客服代替,当速记翻译馆被语音识别代替,甚至当收银员.驾驶员.工厂工人.普通文书和律师都被人工智能代替时,人们也越来越焦虑.下面这篇文章分享Python用ctypes调用动态库的方式使用科大讯飞语音识别. ctypes 是 Python 的一个模块,它提供了C语言相关的数据类型,可以方便的调用C语言编写的DLL(Windows 动态链接库)和so(Linux动态链接库).科大

本示例的过程是: 1. 音频转文本 2. 利用文本获取情感倾向分析结果 3. 利用文本获取关键词提取 首先是讯飞的语音识别模块.在这里可以找到非实时语音转写的相关文档以及 Python 示例.我略作了改动,让它可以对不同人说话作区分,并且作了一些封装. 语音识别功能 weblfasr_python3_demo.py 文件: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 讯飞非实时转写调用demo(语音识别) "&

0.R的介绍 R是自由软件,不带不论什么担保.在某些条件下你能够将其自由散布,用'license()'或'licence()'来看散布的具体条件. R是个合作计划.有很多人为之做出了贡献,用'contributors()'来看合作者的具体情况,用'citation()'会告诉你怎样在出版物中正确地引用R或R程序包.用'demo()'来看一些示范程序,用'help()'来阅读在线帮助文件,或用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件. 用'q()'退出R. demo(graphi

@ 目录 0. 太长不看系列,直接使用 1. Python调用标贝科技语音识别websocket接口,实现语音转文字 1.1 环境准备: 1.2 获取权限 1.2.1 登录 1.2.2 创建新应用 1.2.3 选择服务 1.2.4 获取Key&Secret 2. 代码实现 2.1 获取access_token 2.2 准备数据 2.3 配置接口参数 2.4 建立websocket客户端 2.5 完整demo 2.5 执行 0. 太长不看系列,直接使用 在1.2官网注册后拿到APISecret和A

一:原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果音频长度是10秒,那么raw waveform中就有160000个值,值的大小通常表示的是振幅. 二:(线性)声谱图 (1)对原始信号进行分帧加窗后,可以得到很多帧,对每一帧做FFT(快速傅里叶变换),傅里叶变换的作用是把时域信号转为频域信号,把每一帧FFT后的频域信号(频谱图)在时间上堆叠起来就可

一:Emotion Recognition from Human Speech Using Temporal Information and Deep Learning(2018 InterSpeech) (1)分帧加窗,每一帧采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征,每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧,所以输入为20x512的矩阵.每个样本归一化到0均值1标准差(根据对应的说话人).使用的数据集为EmoDB. (2)准确率为88.9% 二:Speec

目前公司主要开发安卓平台的APP,平时测试经常需要使用monkey测试,所以尝试了下用python调用monkey,代码如下: import os apk = {'j': 'com.***.test1', 'h': 'com.***.test2'} print 'enter \'j\' to test test1' print 'enter \'h\' to test test2' #choose apk while True: test_apk = raw_input('which apk d

前言 python 这门语言,凭借着其极高的易学易用易读性和丰富的扩展带来的学习友好性和项目友好性,近年来迅速成为了越来越多的人们的首选.然而一旦拿python与传统的编程语言(C/C++)如来比较的话,人们往往会想到效率问题.本文不打算探讨语言之间的比较,然而python实际使用时确实会有能用更底层的C/C++更好的情况,因此本系列旨在介绍几种相对常见的 python环境下调用C/C++ 的方法.(挖坑:CTYPES,SWIG,BOOST.PYTHON,CYTHON) 阅读这篇文章需要什么?

要写这篇博客其实我的内心是纠结的,老实说,我对zabbix的了解实在不多.但新公司的需求不容置疑,当我顶着有两个头大的脑袋懵懵转入运维领域时,面前摆着两百多组.上千台机器等着写入zabbix监控的需求(这种心境你们随意感受下就好),也尝试从网上查各种现成的资料,希望能找到解救自我的一些蛛丝马迹,然而发现大家在使用zabbix的时候都局限在“主机.查询组.模板的增删改查上”,甚至还贴心的封装成“类”以供调用.却不符合我要对Action进行配置的需求.几经挣扎,还是结合官网解释+自我臆测得到了想要的

在C调用Python模块时需要初始化Python解释器,导入模块等,但Python调用C模块却比较简单,下面还是以helloWorld.c 和 main.py 做一说明:   (1)编写C代码,hello.c代码很简单,只是输出“Hello World!”:          (2)将编写的C代码编译成动态链接库的形式,具体命令:     此时在当前目录下就生成了libhello.so 的动态链接库:         (3)在main.py中导入动态链接库,并调用C函数           这里

python调用Shell脚本,有两种方法:os.system(cmd)或os.popen(cmd),前者返回值是脚本的退出状态码,后者的返回值是脚本执行过程中的输出内容.所以说一般我们认为popen更加强大 os.system(cmd): 该方法在调用完shell脚本后,返回一个16位的二进制 数,低位为杀死所调用脚本的信号号码,高位为脚本的退出状态码,即脚本中“exit 1”的代码执行后,os.system函数返回值的高位数则是1,如果低位数是0的情况下,则函数的返回值是0×100,换算为1

在是用freeswitch时利用ESL的python调用时传递字符串报错 TypeError: in method 'ESLconnection_api', argument 2 of type 'char const *' 是由于python传递的字符串为unicode,在c语言char使用的ascii码方式在SWIG中做一下转换,代码如下 修改文件esl_wrap.cpp ##### /* for C or C++ function pointers *///添加定义#define SWIG

一.c,ctypes和python的数据类型的对应关系 ctypes type ctype Python type c_char char 1-character string c_wchar wchar_t 1-character unicode string c_byte char int/long c_ubyte unsigned char int/long c_short short int/long c_ushort unsigned short int/long c_int int

篇2              安卓app自动化测试-初识python调用appium --lamecho辣么丑 1.1概要 大家好!我是lamecho(辣么丑),上一篇也是<安卓app自动化测试>的第一篇将使用appium的准备环境做了详细的阐述.在文章结尾也提到了本篇将会对appium的相关配置,到连接真机,最后实现一个python小demo,这样本篇就类似于编程的第一课HelloWorld.如何用python连接到appium,实现在手机上对app的操作呢?一切还是以实战为主,今天我将对

python 与 c可以相互调用,在做后台服务时底层服务用C/C++编写,通过python调用C库可以极大的提高开发效率. 下面对几种调用方式举例说明 1 python通过指针传递浮点型数组给C函数 bird = cdll.LoadLibrary("./bird.so") aList=[1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5] arrayMy = (c_float*len(aList)) a = arrayMy() for i in range(0, len(a)):

python 与 R 是当今数据分析的两大主流语言.作为一个统计系的学生,我最早接触的是R,后来才接触的python.python是通用编程语言,科学计算.数据分析是其重要的组成部分,但并非全部:而R则更偏重于统计分析,毕竟R是统计学家发明的,本身就是为统计而生.python的优势在于其全能性,几乎所有的领域都有python的身影,而R则在统计及其相关领域非常专业.二者各有优势.那么这么好的两个东西,能不能结合到一起呢?答案是肯定的.要想实现这种功能,一般必须要提供相应的调用接口.rpy2这个第

Python 调用图像融合API 本文记录使用Python,调用腾讯AI开放平台的图像融合API.官网给出的Demo用的是PHP,博主作为Python的粉丝,自然想用它来和『最好的』的语言一较高下,顺便加深对服务调用的理解 官网PHP实现 腾讯的官方文档应该写的非常详细了,可以直接运行的PHP代码如下: <?php // getReqSign :根据 接口请求参数 和 应用密钥 计算 请求签名 // 参数说明 // - $params:接口请求参数(特别注意:不同的接口,参数对一般不一样,请以具

对于已经训练完成的caffemodel,对于单个的图片预测,用python接口来调用是一件非常方便的事情,下面就来讲述如何用python调用已经训练完成的caffemodel,以及prototxt,网上关于这一方面的教程已经是比较多的了,但是我想针对我做的过程发现的一些问题做一个总结 ,先给出几个用python调用caffemodel的链接,链接1,链接2,链接3,主要是参考链接1的内容,整体代码如下, #coding=utf-8 import sys import numpy as np im

最近在做测试,公司的产品做成了exe,让我去测试,C++写的程序啊,我直接用python调用那个exe,也有个坑,必须要到exe在的那个目录下,然后才能调用: import os def main(): # 改变工作目录 os.chdir("D:\Model_V1.0\\") path_01 = r"model.exe %s %s %s %s" % ("参数1", "参数2") r_v = os.system(path_01)

一:LLDs特征和HSFs特征 (1)首先区分一下frame和utterance,frame就是一帧语音.utterance是一段语音,是比帧高一级的语音单位,通常指一句话,一个语音样本.utterance由多帧语音组成,通常对一个utterance做分帧来得到多帧信号. (2)LLDs(low level descriptors)LLDs指的是手工设计的一些低水平特征,一般是在一帧语音上进行的计算,是用来表示一帧语音的特征. (3)HSFs(high level statistics func

一:An Attention Pooling based Representation Learning Method for Speech Emotion Recognition(2018 InterSpeech) (1)论文的模型如下图,输入声谱图,CNN先用两个不同的卷积核分别提取时域特征和频域特征,concat后喂给后面的CNN,在最后一层使用attention pooling的技术,在IEMOCAP的四类情感上取得71.8% 的weighted accuracy (WA) 和68% 的