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Unity语音识别 Offline Whisper AI Voice Recognition v1.3.1

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简介：
Unity语音识别Offline Whisper AI Voice Recognition v1.3.1是一款在本地运行的高效语音转文本插件，采用Whisper AI模型，支持多种语言，在保证隐私安全的同时提供快速准确的语音识别服务。 Undertone 支持 99 种语言的模型文件，使您的游戏能够面向全球玩家。该软件体积小巧仅77MB，在不牺牲性能的前提下非常高效，并且可以在电脑或手机上完全离线运行，确保语音识别功能在任何情况下都能使用而无需依赖互联网连接。 Undertone 提供一流的语音识别准确度，以实现更好的用户交互体验。它采用 C++ 编写，具有出色的执行效率和快速响应能力。此外，它可以翻译成英文来帮助您更好地适应内容需求，并通过时间戳和标点符号增强对话质量，使您的对话更加生动有趣。 无论是在何种平台或设备上使用，Undertone 都能提供无缝的工作体验。

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  • Unity语音识别 Offline Whisper AI Voice Recognition v1.3.1
    优质
    Unity语音识别Offline Whisper AI Voice Recognition v1.3.1是一款在本地运行的高效语音转文本插件，采用Whisper AI模型，支持多种语言，在保证隐私安全的同时提供快速准确的语音识别服务。 Undertone 支持 99 种语言的模型文件，使您的游戏能够面向全球玩家。该软件体积小巧仅77MB，在不牺牲性能的前提下非常高效，并且可以在电脑或手机上完全离线运行，确保语音识别功能在任何情况下都能使用而无需依赖互联网连接。 Undertone 提供一流的语音识别准确度，以实现更好的用户交互体验。它采用 C++ 编写，具有出色的执行效率和快速响应能力。此外，它可以翻译成英文来帮助您更好地适应内容需求，并通过时间戳和标点符号增强对话质量，使您的对话更加生动有趣。 无论是在何种平台或设备上使用，Undertone 都能提供无缝的工作体验。
     
  • 离线耳语AI语音识别（Undertone Whisper）
    优质
    离线耳语AI语音识别（Undertone Whisper）是一款创新技术应用，能够在低音量和复杂环境中准确捕捉并转译用户的声音指令，无需网络连接。该系统专为保护隐私及提升用户体验而设计。 Undertone Offline Whisper AI Voice是一款离线耳语AI语音识别工具。
     
  • Game Voice Control Offline Speech Recognition Version 2.0
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    Game Voice Control Offline Speech Recognition Version 2.0是一款离线语音识别软件，它允许用户在无网络环境下通过声音进行游戏控制，提升操作便捷性和私密性。 游戏语音控制插件具备离线识别多种语言的语音命令功能。 特点包括： - 不需要互联网连接； - 支持九种不同语言； - 能够识别虚构单词（如“FUS RO DAH”）； - 可用于Oculus Quest设备上； - 通过关键字激活语音识别，类似于「Ok Google！」或「Siri」的触发方式； - 允许调整语音活动检测级别以适应不同的使用场景； - 支持多平台运行； - 集成简便。 支持的语言有： - 英语 - 俄语 - 德语 - 法语 - 西班牙语 - 意大利语 - 印地语 - 葡萄牙语 - 荷兰语 兼容的平台包括： - Windows 10 和 Windows 7 Service Pack 1； - 安卓系统（支持 arm64-v8a 或 armeabi-v7a 架构）。
     
  • Unity插件：Speech Recognition System（语音识别）
    优质
    Speech Recognition System是一款基于Unity引擎开发的高效语音识别插件，适用于多种平台，为游戏和应用提供流畅自然的人机交互体验。 Speech Recognition System是一款语音识别插件，无需互联网连接；具有高质量、快速的语音识别功能；支持24种语言；适用于多个平台（Windows, iOS, Android, macOS, Linux）；易于集成。支持的语言包括：英语、印度英语、中文、俄语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、希腊语、土耳其语、越南语、意大利语、荷兰语、加泰罗尼亚语、阿拉伯语、波斯语（即伊朗的官方语言）、菲律宾语言（如塔加洛语）、哈萨克斯坦语言（主要为哈萨克族的语言，也有俄语使用者）、瑞典语、日语、乌克兰语、捷克语、印地语和波兰语。
     
  • OpenAI Whisper AI语音识别工具的音频测试体验
    优质
    本文分享了使用OpenAI的Whisper进行语音识别的详细体验，通过实际音频文件测试其准确性和功能表现。 OpenAI的Whisper是一款强大的人工智能语音识别工具，专门用于理解和转录多语言、多场景的音频内容，在语音识别领域表现出色。它可以准确地将各种复杂环境下的语音转化为文字。 在技术层面，Whisper采用深度学习方法，特别是端到端模型架构如Transformer或Conformer网络。通过大量多样化的训练数据（包括不同语言、口音和背景噪声等），这些模型能够学会声音特征与对应文本之间的复杂映射关系。 Whisper的核心优势在于其跨语言能力。它不仅能识别单一语言的语音，还支持多种语言转换，这对于全球化交流尤为重要。此外，无论音频源是电话对话、会议录音还是嘈杂环境中的讲话声，Whisper都能高效处理并提供清晰的文字输出。 在实际应用中，Whisper可以用于多个场景：作为实时翻译工具帮助用户理解不同语言的对话；转录教育内容方便学生复习；分析商业环境中客户的反馈信息；以及辅助智能家居设备更好地理解和执行用户的语音指令。 测试音频文件如4.mp3、2.mp3等可用于评估Whisper在各种条件下的识别精度，通过比较模型输出文本与实际内容来计算错误率或使用其他指标（例如Word Error Rate）进行评价。为了提升性能，开发者可能会针对特定任务对预训练模型进行微调，并持续收集多样化数据以优化模型。 总之，OpenAI的Whisper展示了人工智能在处理语音数据方面的巨大潜力，随着技术进步和应用拓展，未来将带来更多创新改进。
     
  • Unity插件Undertone离线语言识别V1.3.1
    优质
    Undertone离线语言识别插件V1.3.1专为Unity引擎设计，提供精准且高效的离线语音识别功能。适用于需要语音交互但无网络条件的项目场景。 这是一款可以离线对语音进行识别的插件，支持99种语言，默认为英文，需要使用不同语言的话需下载不同的模型。亲测版本为2021.3.16。
     
  • Speech Recognition：中文语音识别
    优质
    中文语音识别致力于研究将人类的口语信息转化为文本的技术。该领域结合了信号处理、模式识别及人工智能等多学科知识，旨在提高机器对于汉语的理解和转换能力，使人机交互更加自然流畅。 中文语音识别 1. 环境设置：Python 3.5, TensorFlow 1.5.0 2. 训练数据下载清华大学中文语料库（thchs30） 3. 在conf目录下的conf.ini文件中进行训练配置，然后运行python train.py开始训练。也可以在终端运行python test.py进行测试或者使用PyCharm打开项目。 4. 测试效果
     
  • 语音情感识别：Speech-Emotion-Recognition
    优质
    《语音情感识别》（Speech-Emotion-Recognition）系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态，广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。 语音情感识别麦克风的安装需求：在命令提示符下移动到项目的根文件夹，并运行以下命令： ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。 正在运行的项目步骤如下： 1. 在命令提示符中，进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用： ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。 注意事项： - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务，因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。
     
  • 语音与语音分析中的性别识别：Voice-Gender项目
    优质
    《Voice-Gender项目》致力于研究和开发在语音及语音分析中准确识别性别技术的方法，旨在提升人机交互系统的个性化体验。 该项目旨在开发一种计算机程序，能够根据语音的声学特性将声音识别为男性或女性。该模型使用一个包含3168个来自男性和女性说话者的录音样本的数据集进行训练。 在R中对这些语音样本进行了预处理和声学分析，并通过人工智能/机器学习算法进一步解析以提取性别特定特征，从而实现分类目的。经过优化后，最佳模型在训练数据上达到了100%的准确率，在测试数据上的表现则为89%的精确度。 此外，当将频率范围缩小至0Hz到280Hz时，可以提升该算法的最佳精度达到100%/99%，这表明特定声学特征对于性别识别的重要性。预处理的数据集可作为CSV文件下载，并包含以下字段：“meanfreq”，“sd”，“median”，“Q25”，“Q75”，“IQR”，“skew”，“kurt”， “sp.ent”，“sfm”和“mode”。
     
  • 在MATLAB中实现语音识别（使用Whisper）
    优质
    本项目介绍如何利用MATLAB平台和开源模型Whisper实现高效的语音识别系统。通过代码示例指导用户完成从音频预处理到模型部署的全过程。 我刚完成了毕业设计。语音采样使用的是CoolEdit软件，端点检测采用双门限法，特征参数包括MFCC和LPcc，模型则采用了HMM（隐马尔可夫模型）。