यह स्पीच रिकॉग्निशन नाम का लिनक्स ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को संस्करण 3.10.0.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
ऑनवर्क्स के साथ स्पीच रिकॉग्निशन नाम के इस ऐप को ऑनलाइन डाउनलोड करें और चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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वाक् पहचान
वर्णन
ऑनलाइन और ऑफलाइन कई इंजनों और एपीआई के समर्थन के साथ वाक् पहचान करने के लिए पुस्तकालय। माइक्रोफ़ोन से वाक् इनपुट को पहचानें, ऑडियो फ़ाइल को ट्रांसक्राइब करें, ऑडियो डेटा को ऑडियो फ़ाइल में सहेजें। विस्तारित पहचान परिणाम दिखाएं, परिवेशी शोर स्तरों के लिए पहचानकर्ता ऊर्जा सीमा को कैलिब्रेट करें (विवरण के लिए पहचानकर्ता_इंस्टेंस.ऊर्जा_थ्रेशोल्ड देखें)। पृष्ठभूमि में एक माइक्रोफ़ोन को सुनना, विभिन्न अन्य उपयोगी पहचानकर्ता सुविधाएँ। इसे स्थापित करने का सबसे आसान तरीका है pip install स्पीच रिकॉग्निशन का उपयोग करना। पहली सॉफ़्टवेयर आवश्यकता Python 2.6, 2.7, या Python 3.3+ है। पुस्तकालय का उपयोग करने के लिए यह आवश्यक है। यदि आप माइक्रोफ़ोन इनपुट (माइक्रोफ़ोन) का उपयोग करना चाहते हैं तो केवल तभी PyAudio की आवश्यकता होती है। PyAudio संस्करण 0.2.11+ की आवश्यकता है, क्योंकि पहले के संस्करणों में कुछ स्थितियों में माइक्रोफ़ोन से रिकॉर्डिंग करते समय मेमोरी प्रबंधन बग ज्ञात होते हैं। इस लाइब्रेरी को हैक करने के लिए, पहले सुनिश्चित करें कि आपके पास "आवश्यकताएं" अनुभाग में सूचीबद्ध सभी आवश्यकताएं हैं।
विशेषताएं
- Google वाक् पहचान का समर्थन करता है
- पाठ के लिए आईबीएम भाषण समर्थित
- Google क्लाउड स्पीच एपीआई का समर्थन करता है
- सीएमयू स्फिंक्स का समर्थन करता है (ऑफ़लाइन काम करता है)
- Houndify API समर्थित
- उपयोग के उदाहरणों के लिए रिपोजिटरी रूट में उदाहरण/निर्देशिका देखें
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/speechrecognition.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है ताकि इसे हमारे एक फ्री ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाया जा सके।
