为了方便，写一个类完成所有的识别流程，开始编写人脸识别和人脸注册工具类，使用`insightface.app.FaceAnalysis()`可以获取模型对象，这里包含了三个模型，首先是人脸检测模型，然后是人脸特征提取模型，和最后的性别年龄识别模型。使用`model.prepare()`可以配置`ctx_id`指定使用哪一块GPU，如果是负数则是使用CPU执行预测，`det_thresh`配置的是人

目录目录数据集介绍生成图像列表读取数据定义神经网络使用PaddlePaddle开始训练导入依赖包初始化Paddle获取参数创建训练器开始训练使用PaddlePaddle预测所有代码项目代码参考资料数据集介绍如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可...

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。本文将介绍如何启动WebSocket服务和Android调用这个服务来实时识别，一边说话一边出结果。

前言PaddlePaddle，又名飞桨，前生是百度公司与 2013 年自主研发的深度学习框架，在 2016 年 9 月的百度世界大会上，百度首席科学家吴恩达首次宣布开源 PaddlePaddle 深度学习框架，也是我国首款深度学习开源框架。笔者是2017年开始接触PaddlePaddle的，那是由于开源时间较短，所以能接触到相关资料相当有限，为了更多开发者能够熟悉使用 PaddlePaddle 这

OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了

本章介绍使用Python实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。

主要介绍如何快速使用MASR语音识别框架训练和推理，本文将致力于最简单的方式去介绍使用。该框架支持多个语音识别模型，包含conformer等，每个模型都支持流式识别和非流式识别，以及多种解码器。更多功能等你发现。

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。下面就介绍如何使用MNN在Android设备上实现图像分类。

Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力，有效解决手机算力和内存限制等问题，致力于推动AI应用更广泛的落地。

使用PaddlePaddle轻松实现语音合成，提供了简单的示例代码，GUI界面操作，还有Flask的Web接口，可以给Android调用。