【语音识别】vLLM 部署 Whisper 语音识别模型指南 使用 vLLM 部署 openai whisper

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讯飞与腾讯云：Android 实时语音识别服务对比选择 讯飞与腾讯云在Android语音识别领域均表现出色，各具特色。讯飞提供全面的语音识别功能，支持多种语言和离线识别，拥有高知名度和市场占有率，适合高度定制化需求。腾讯云则基于深度学习技术，提供高准确性的语音识别，支持多种语种和方言，且作为领先的云服务提供商，拥有丰富的语音识别和语音合成产品，适合快速接入并希望利用其他云服务的开发者。两者均提供详细的开发文档和API接口，但开发者在选择时应根据自身需求、成本因素和用户评价进行综合考虑，以确保选择最具性价比的方案。

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【实战篇】DeepSeek + ElevenLabs：让人工智能“开口说话”，打造你的专属语音助手！ 大家好，我是你的AI语音助手小智，一个集智慧与幽默于一身的数字伙伴。最近，AI语音合成技术真是火得不行，各种“开口脆”的AI声音层出不穷，听得我直呼“这也太像真人了吧！” 作为一个科技爱好者，我当然不能错过这股潮流，这不，最近就沉迷于用。我将 DeepSeek 生成的文案复制到 ElevenLabs，选择了一个温柔亲切的女声，并调整了语速和语调，使其听起来更加自然流畅。我打开 DeepSeek，输入指令：“写一段 AI 语音助手的自我介绍，要求简洁明了，突出功能特点，并带有一点幽默感。

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Windows系统软件游戏丢失找不到winbrand.dll修复解决方法 以上只是通用的运行库dll处理方式，如果你遇到缺失文件是第三方的软件文件，那么就需要下载到属于这个程序所匹配的版本的文件，然后将这个文件复制到这个程序的安装目录下才能解决问题。如果我们遇到关于文件在系统使用过程中提示缺少找不到的情况，如果文件是属于运行库文件的可以单独下载文件解决，但还是建议安装完整的运行库，可以尝试采用手动下载替换的方法解决问题！文件下载完成后，下方列表会有很多个不同版本的文件，这里所有文件都是免费可下载的，我们根据自己所需要的版本文件，点击右边的“打开”，这样就找到了下载的文件。

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FSMN-VAD与Silero-VAD FSMN-VAD和Silero-VAD都是用于语音活动检测的先进算法，它们在准确性和效率方面都取得了很好的表现。感兴趣的小伙伴可以尝试一下这两个在ASR中的VAD模型，FSMN-VAD和Silero-VAD都是用于语音活动检测的方法。它们能够自动检测语音和非语音部分，并在不同的环境和场景中都表现出良好的性能。FSMN-Monophone VAD是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型，用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息，并将检测出来的有效音频片段输入识别引擎进行识别，减少无效语音带来的识别错误。

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github 项目：Rtranslator（开源支持离线的实时翻译软件，使用 Meta 的 NLLB 进行翻译，使用 OpenAi 的 Whisper 进行语音识别） 该应用程序将检测对话者正在说哪种语言，将音频翻译成另一种语言，将文本转换为音频，然后从电话扬声器中再现。对话者的手机会将翻译后的文本转换为音频，并从其扬声器（或通过对话者的蓝牙耳机，如果连接到他的手机）进行复制。如果对话模式对于与某人进行长时间对话很有用，那么此模式则专为快速对话而设计，例如在街上询问信息或与店员交谈。每个用户都可以拥有多部已连接的电话，以便您可以翻译两个以上人之间的对话以及任意组合的对话。当您说话时，您的手机（或 Bluetooth 耳机，如果已连接）将捕获音频。所有这些都是双向的。

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ESP32-S3开发板深度评测：AI语音识别与图像处理全面解析 本文深度评测了力创实战派ESP32-S3开发板，重点分析了其AI语音识别和图像处理能力。相比ESP32-C3，S3版本新增双核处理器(240MHz)、双麦克风、摄像头和SD卡插槽，显著提升了AI功能。核心演示包括语音控制音乐播放器(支持6种指令)和实时人脸检测应用。开发板预装6个应用程序，涵盖姿态检测、音乐播放等场景。评测还对比了S3与C3的差异，并提供语音降噪、电源管理等开发技巧。ESP32-S3凭借强大的多媒体处理能力，成为物联网和AI项目的理想选择。

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阿里达摩院:FunASR语音识别 试错的过程很简单而，且特别是今天报名仓雪卡的同学，你们可以。我先今天写5个点，我就试试试验一下，反正这5个点不行，我再写5个点，这试再不行，那再写5个点嘛。你总会所谓的活动搭神和所谓的高手，都是只有一个把所有的错，所有的坑全部趟一遍，留下正确的你就是所谓的搭神。如果说你要想降低你的试错成本，今天来这里你们就是对的。因为有畅畅血卡这个机会，所以说关于活动过于不过这个问题，或者活动很难通过这个话题呃，如果真的要坐下来聊的话，要聊一天。三茂老师说，我们在整个店铺的这个活动当中，我们要学会换位思考。

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HTK实战入门：语音识别源代码示例 在现代语音识别研究与开发领域中，HTK（Hidden Markov Model Toolkit）工具包是行业标准工具之一。HTK提供了一系列用于构建和处理HMM模型的工具和库，旨在帮助研究人员和工程师有效处理语音信号，并从中提取有意义的信息。本章将介绍HTK工具包的基础知识、其在语音识别中的应用，以及如何设置HTK环境，为后续章节详细探讨隐马尔可夫模型（HMMs）和数据处理奠定基础。首先，HTK被设计为一个功能强大的平台，它能够支持多种语言的语音处理，具有处理大数据集的能力。

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语音识别领域的两篇Speech Communication （CCF-B类期刊）高水平论文 相比之下，人类在复杂和嘈杂的环境中具有辨别语音的非凡能力，这激励我们从人类听觉系统获得灵感进行语音或非语音的判断。首先，我们研究听觉启发式调制特征的设计作为深度学习编码器（AME），有效地模拟声音信号传输到内耳毛细胞和随后由神经细胞进行调制滤波的过程。其次，基于人类听觉系统中观察到的掩蔽效应，我们通过引入掩蔽机制来增强我们的听觉启发式调制编码器，从而产生AMME。第三，受人类听觉机制的启发，并利用上下文信息，我们利用注意力机制进行VAD。论文作者：林羽钦、党建武、王龙标、李胜、丁尘辰。

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杨利杰(YJlio)，毕业于河北工业职业技术大学，现从事IT桌面技术支持，专注于Windows系统封装、批量部署及运维自动化。熟练掌握BAT、PowerShell、Python、VBS等脚本语言，致力于提升企业终端环境的标准化和交付效率。在系统初始化配置、账户权限管理、系统服务优化及自动化软件部署方面积累了丰富经验。拥有两年IT行业实习与项目开发经历，多次参与企业封装工具和一键检测脚本的设计与优化。博客内容涵盖系统封装、自动化脚本开发、桌面环境优化及工具使用，同时分享技术学习与工作心得。欢迎关注我的博客，期待与更多技术爱好者交流，共同成长进步！
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