我正在尝试构建一个允许用户录制个人讲话的应用程序，然后将录音保存在设备上并在每条记录上标记讲话者的姓名。然后是检测模式，我记录某人，如果他在本地数据库中，可以告诉他他的名字是什么。
首先 - 这可能吗？我是 iOS 开发的新手，对可用的 API 不是很熟悉。
更重要的是，我应该使用哪个 API(最好是免费的)来关联传入的语音和我在本地数据库中的记录？这应该表现得像 Shazam，但更简单，因为我正在寻找匹配项的数据库要小得多。
最佳答案
如果您是 iOS 开发的新手，我会从核心应用程序开始录制音频，然后让人们手动选择一个配置文件/名称附加到它，然后再考虑说话人识别部分。
对于事物的识别方面，您显然有两种选择:您可以结合其他人的语音验证/说话人识别库(可能是用 C 或 C++ 编写的)，或者您可以尝试编写自己的库。
有多少人会使用您的应用？您也许可以自己创建一些基本的东西:如果这是男人和女人之间的区别，您可以通过对音频进行 FFT 频谱分析并找出频率峰值的位置来弄清楚这一点。显然，用于发音不同音素的频率会有所不同，因此解决两个听起来非常相似的人的一般情况可能很困难。您需要使用一堆文本来训练系统并构建某种频率分布模型。您可以尝试进行聚类或其他操作，但您很快就会遇到一些数学问题(gaussian mixture models 等)。有图书馆/项目可以做到这一点。您也许可以从 matlab 移植它，例如:https://github.com/codyaray/speaker-recognition
如果您想使用现成的东西，我会选择像 mistral 这样的直接 C 库，因为从 Objective-C 调用它应该相对容易。
SpeakHere示例代码应该可以帮助您开始录音和播放音频。
此外，用户可能需要更长的时间来训练您的应用程序识别他们，而不是仅仅从列表中选择他们的名字来节省时间。除非您想让他们的声音成为某种安全护照类型的东西，否则可能不值得为之操心。
关于ios - 用于 iPhone 语音识别的 Shazam，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12027710/
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我已经在Sinatra上创建了应用程序，它代表了一个简单的API。我想在生产和开发上进行部署。我想在部署时选择，是开发还是生产，一些方法的逻辑应该改变，这取决于部署类型。是否有任何想法，如何完成以及解决此问题的一些示例。例子:我有代码get'/api/test'doreturn"Itisdev"end但是在部署到生产环境之后我想在运行/api/test之后看到ItisPROD如何实现？ 最佳答案 根据SinatraDocumentation:EnvironmentscanbesetthroughtheRACK_ENVenvironm
这里有一个很好的答案解释了如何在Ruby中下载文件而不将其加载到内存中:https://stackoverflow.com/a/29743394/4852737require'open-uri'download=open('http://example.com/image.png')IO.copy_stream(download,'~/image.png')我如何验证下载文件的IO.copy_stream调用是否真的成功——这意味着下载的文件与我打算下载的文件完全相同，而不是下载一半的损坏文件？documentation说IO.copy_stream返回它复制的字节数，但是当我还没有下
我正在尝试解析一个文本文件，该文件每行包含可变数量的单词和数字，如下所示:foo4.500bar3.001.33foobar如何读取由空格而不是换行符分隔的文件？有什么方法可以设置File("file.txt").foreach方法以使用空格而不是换行符作为分隔符？ 最佳答案 接受的答案将slurp文件，这可能是大文本文件的问题。更好的解决方案是IO.foreach.它是惯用的，将按字符流式传输文件:File.foreach(filename,""){|string|putsstring}包含“thisisanexample”结果的
当我使用has_one时，它工作得很好，但在has_many上却不行。在这里您可以看到object_id不同，因为它运行了另一个SQL来再次获取它。ruby-1.9.2-p290:001>e=Employee.create(name:'rafael',active:false)ruby-1.9.2-p290:002>b=Badge.create(number:1,employee:e)ruby-1.9.2-p290:003>a=Address.create(street:"123MarketSt",city:"SanDiego",employee:e)ruby-1.9.2-p290
导读语言模型给我们的生产生活带来了极大便利，但同时不少人也利用他们从事作弊工作。如何规避这些难辨真伪的文字所产生的负面影响也成为一大难题。在3月9日智源Live第33期活动「DetectGPT：判断文本是否为机器生成的工具」中，主讲人Eric为我们讲解了DetectGPT工作背后的思路——一种基于概率曲率检测的用于检测模型生成文本的工具，它可以帮助我们更好地分辨文章的来源和可信度，对保护信息真实、防止欺诈等方面具有重要意义。本次报告主要围绕其功能，实现和效果等展开。（文末点击“阅读原文”，查看活动回放。）Ericmitchell斯坦福大学计算机系四年级博士生，由ChelseaFinn和Chri
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