Pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi pengecaman pertuturan di Jawa
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman pertuturan telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang Antaranya, Java, sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, terus berkembang dalam bidang ini. Artikel ini akan memperkenalkan pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi pengecaman pertuturan di Jawa.
1. Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi
Pemprosesan bahasa semula jadi ialah teknologi kecerdasan buatan yang digunakan untuk memproses bahasa semula jadi yang digunakan oleh manusia. Java menawarkan banyak kit pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk Stanford NLP, OpenNLP, Apache Lucene dan Apache OpenNLP.
Stanford NLP
Stanford NLP ialah kit alat pemprosesan bahasa semula jadi yang dibangunkan oleh Universiti Stanford. Ia menyokong pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan, pengecaman entiti, analisis sintaksis, analisis sentimen, dsb. Stanford NLP ialah perpustakaan Java dan boleh disepadukan terus ke dalam projek Java.
OpenNLP
OpenNLP ialah kit alat pemprosesan bahasa semula jadi yang dibangunkan oleh Yayasan Apache. Ia menyokong pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan, pengecaman entiti, klasifikasi teks dan analisis sintaksis. OpenNLP juga merupakan perpustakaan Java dan boleh disepadukan terus ke dalam projek Java.
Apache Lucene
Apache Lucene ialah rangka kerja enjin carian teks penuh yang menyokong carian teks yang pantas dan tepat. Lucene juga menyokong banyak tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti pembahagian perkataan dan penandaan sebahagian daripada pertuturan. Sebagai perpustakaan Java, Lucene boleh disepadukan ke dalam projek Java untuk membantu pembangun membina enjin carian yang berkuasa.
Apache OpenNLP
Apache OpenNLP ialah satu lagi kit pemprosesan bahasa semula jadi daripada Yayasan Apache. Ia menyokong pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk pembahagian perkataan, pengecaman entiti bernama, analisis sintaksis dan klasifikasi teks. OpenNLP juga merupakan perpustakaan Java dan boleh disepadukan terus ke dalam projek Java.
2. Teknologi pengecaman pertuturan
Pengecaman pertuturan ialah teknologi yang menukar pertuturan manusia kepada teks yang boleh difahami. Pengecaman pertuturan dalam Java boleh dilaksanakan menggunakan perpustakaan Sphinx4 dan java-speech-api.
Sphinx4
Sphinx4 ialah perpustakaan pengecaman pertuturan Java sumber terbuka percuma yang menyokong pelbagai tugas pengecaman pertuturan, termasuk pengecaman digit, pengecaman kata kunci dan imlak suara. Sphinx4 menyediakan API berkuasa yang membolehkan pembangun membangunkan pengecaman pertuturan dengan mudah.
java-speech-api
java-speech-api ialah standard rasmi untuk API pengecaman pertuturan Java. Ia menyokong pelbagai tugas pengecaman pertuturan, termasuk pengecaman digit, pengecaman kata kunci dan imlak suara. Java Speech API ialah sebahagian daripada Java SE, jadi tiada perpustakaan tambahan diperlukan untuk menggunakan Java Speech Recognition API.
3. Kesimpulan
Teknologi pemprosesan bahasa asli dan pengecaman pertuturan di Jawa menjadi bidang yang semakin penting. Java menyediakan banyak kit alat dan pustaka pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman pertuturan yang sangat baik yang boleh membantu pembangun dengan mudah membina pemprosesan bahasa semula jadi dan aplikasi pengecaman pertuturan. Oleh itu, pembangun Java boleh memainkan peranan yang besar dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi pengecaman pertuturan.
Atas ialah kandungan terperinci Pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi pengecaman pertuturan di Jawa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Bagaimanakah kami melaksanakan beberapa fungsi sari kata yang dijana suara pada platform ini Apabila kami membuat beberapa video, untuk mendapatkan lebih kualiti, atau semasa menceritakan beberapa cerita, kami perlu menambah sari kata kami, supaya semua orang dapat memahami dengan lebih baik maklumat sesetengahnya? daripada video di atas. Ia juga memainkan peranan dalam ekspresi, tetapi ramai pengguna tidak begitu biasa dengan pengecaman pertuturan automatik dan penjanaan sari kata Tidak kira di mana ia berada, kami boleh memudahkan anda membuat pelbagai pilihan , jika anda juga menyukainya mesti tidak ketinggalan. Kita perlu perlahan-lahan memahami beberapa kemahiran berfungsi, dll., jadi cepat dan lihat dengan editor, jangan ketinggalan. ,

Cara menggunakan WebSocket dan JavaScript untuk melaksanakan sistem pengecaman pertuturan dalam talian Pengenalan: Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, teknologi pengecaman pertuturan telah menjadi bahagian penting dalam bidang kecerdasan buatan. Sistem pengecaman pertuturan dalam talian berdasarkan WebSocket dan JavaScript mempunyai ciri kependaman rendah, masa nyata dan platform merentas, dan telah menjadi penyelesaian yang digunakan secara meluas. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan WebSocket dan JavaScript untuk melaksanakan sistem pengecaman pertuturan dalam talian.

1. Masukkan panel kawalan, cari pilihan [Pengecaman Pertuturan] dan hidupkannya. 2. Apabila halaman pengecaman pertuturan muncul, pilih [Pilihan Suara Lanjutan]. 3. Akhir sekali, nyahtanda [Run speech recognition at startup] dalam lajur Tetapan Pengguna dalam tetingkap Voice Properties.

Isu kualiti audio dalam pengecaman pertuturan suara memerlukan contoh kod khusus Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pengecaman pertuturan suara (Pengecaman Pertuturan Automatik, dirujuk sebagai ASR) telah digunakan dan diselidik secara meluas. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, kami sering menghadapi masalah kualiti audio, yang secara langsung menjejaskan ketepatan dan prestasi algoritma ASR. Artikel ini akan menumpukan pada isu kualiti audio dalam pengecaman pertuturan suara dan memberikan contoh kod khusus. kualiti audio untuk pertuturan suara

Masalah variasi pembesar suara dalam pengecaman jantina suara memerlukan contoh kod khusus Dengan perkembangan pesat teknologi pertuturan, pengecaman jantina suara telah menjadi bidang yang semakin penting. Ia digunakan secara meluas dalam banyak senario aplikasi, seperti perkhidmatan pelanggan telefon, pembantu suara, dll. Walau bagaimanapun, dalam pengecaman jantina suara, kita sering menghadapi cabaran, iaitu, kebolehubahan pembesar suara. Variasi pembesar suara merujuk kepada perbezaan ciri fonetik suara individu yang berbeza. Kerana ciri suara individu dipengaruhi oleh banyak faktor, seperti jantina, umur, suara, dsb.

Hello semua, saya Kite Dua tahun lalu, keperluan untuk menukar fail audio dan video kepada kandungan teks adalah sukar dicapai, tetapi kini ia boleh diselesaikan dengan mudah dalam beberapa minit sahaja. Dikatakan bahawa untuk mendapatkan data latihan, beberapa syarikat telah merangkak sepenuhnya video pada platform video pendek seperti Douyin dan Kuaishou, dan kemudian mengekstrak audio daripada video dan menukarnya ke dalam bentuk teks untuk digunakan sebagai korpus latihan untuk data besar. model. Jika anda perlu menukar fail video atau audio kepada teks, anda boleh mencuba penyelesaian sumber terbuka yang tersedia hari ini. Sebagai contoh, anda boleh mencari titik masa tertentu apabila dialog dalam filem dan rancangan televisyen muncul. Tanpa berlengah lagi, mari kita ke intinya. Whisper ialah Whisper sumber terbuka OpenAI Sudah tentu ia ditulis dalam Python Ia hanya memerlukan beberapa pakej pemasangan yang mudah.

Bagaimana untuk menulis penjana laporan prestasi pelajar yang mudah menggunakan Java? Penjana Laporan Prestasi Pelajar ialah alat yang membantu guru atau pendidik menjana laporan prestasi pelajar dengan cepat. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Java untuk menulis penjana laporan prestasi pelajar yang mudah. Pertama, kita perlu menentukan objek pelajar dan objek gred pelajar. Objek pelajar mengandungi maklumat asas seperti nama pelajar dan nombor pelajar, manakala objek skor pelajar mengandungi maklumat seperti skor mata pelajaran pelajar dan gred purata. Berikut ialah definisi objek pelajar mudah: awam

Bagaimana untuk menulis sistem pengurusan kehadiran pelajar yang mudah menggunakan Java? Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, sistem pengurusan sekolah juga sentiasa dikemas kini dan dinaik taraf. Sistem pengurusan kehadiran pelajar adalah bahagian penting daripadanya. Ia boleh membantu sekolah mengesan kehadiran pelajar dan menyediakan analisis data dan laporan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menulis sistem pengurusan kehadiran pelajar yang mudah menggunakan Java. 1. Analisis Keperluan Sebelum mula menulis, kita perlu menentukan fungsi dan keperluan sistem. Fungsi asas termasuk pendaftaran dan pengurusan maklumat pelajar, merekod data kehadiran pelajar dan
