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【C#】Whisper 离线语音识别(微软晓晓语音合成的音频)(带时间戳、srt字幕)...

语音合成&语音识别用微软语音合成功能生成xiaoxiao的语音。用Whisper离线识别合成的语音输出srt字幕。一、语音合成参考这个网址:https://www.bilibili.com/read/cv19064633合成的音频:晓晓朗读-温柔二、Whisper语音识别下载模型后放入程序目录下:请注意,主要示例目前仅使用16位WAV文件运行,因此请确保在运行该工具之前转换您的输入。例如,您可以像这样使用ffmpeg:./ffmpeg.exe-i女孩向男孩表白话-温柔.mp3-ar16000-ac1-c:apcm_s16le女孩向男孩表白话-温柔.wav修改示例代码的默认设置:运行程序,识别结

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解决ffmpeg读取视频流时,报错“Segmentation fault (core dumped)“,avformat_open_input 返回 -1330794744

错误现象:ffmpeg读取视频流时,直接报错返回“Segmentationfault(coredumped)”;排查中发现是avformat_open_input函数错误,返回的是-1330794744,而不是代表正确的0。这个问题困扰了我很久,网上也搜了很久,但解决办法中都没提及ffmpeg的版本,在试错很多次后,发现了问题的所在,是代码与ffmpeg的版本有些不兼容的问题,那就直接切入主题。这次我试了ffmpeg的两个大版本:(一定对照自己的版本来看)ffmpeg-n4.4-latest-linux64-gpl-shared-4.4.tar.xz(这是github上别人编译好的)(在ubu

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c++ - 调试讨厌的 SIGILL 崩溃 : Text Segment corruption

我们的是基于PowerPC的嵌入式系统,运行Linux。我们遇到了一个随机的SIGILL崩溃,这种崩溃在各种应用程序中都会出现。崩溃的根本原因是要执行的指令归零。这表明驻留在内存中的文本段已损坏。由于文本段以只读方式加载,因此应用程序无法破坏它。所以我怀疑是某些常见的子系统(DMA?)导致了这种损坏。由于问题需要几天时间才能重现(由于SIGILL而导致崩溃),因此调查变得越来越困难。因此,首先我想知道任何应用程序的文本段是否以及何时已损坏。我查看了堆栈跟踪和所有指针、寄存器都是正确的。你们有什么建议吗?一些信息:Linux3.12.19-rt30#1SMPFriMar1101:31:2

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【SAM-Segment Anything】推荐一款非常好用的数据自动化标注工具Anylabeling

github地址:https://github.com/vietanhdev/anylabeling在 YOLO 和 SegmentAnything 的AI支持下轻松进行数据标记!AnyLabeling=LabelImg+Labelme+ImprovedUI+Auto-labeling任何标签=标签Img+标签我+改进的用户界面+自动标签油管演示:https://www.youtube.com/watch?v=xLVz-f6OeUY文档:https://anylabeling.comI.安装和运行1.下载并运行可执行文件从版本下载并运行最新版本。对于MacOS:安装后,转到“应用程序”文件夹右

php - 使用 Laravel 4 的 URL 片段

我如何在laravel4中实现基于段的url?我尝试在laravel3中使用它,如URI::segment(1)并且它有效。我使用laravel4转换了我的网站,但URI::segment(1)出现错误。有什么帮助吗? 最佳答案 您需要使用LarvelRequestsegmentRequest::segment(1); 关于php-使用Laravel4的URL片段,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflo

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【论文精读 | 细节分析 | 代码实现】PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

文章目录声明引文1.点云数据格式2.点云的特点2.1.1点云的置换不变性2.1.2点云的相互关系2.1.3点云的旋转不变性3.传统处理方式Abstract点云数据的特性补充1.Introduction2.RelatedWork3.ProblemStatement4.DeepLearningonPointSets4.2.PointNetArchitecture4.3TheoreticalAnalysis(理论分析)5.2ArchitectureDesignAnalysis结构设计分析6.Conclusion7.附个人总结1.motivation2.PointNetArchitecture3.Th