This extension contributes the following settings: cursorless.showOnStart: Whether decorations should appear on workspace start cursorless.hatSizeAdjustment: Percentage to increase or decrease hat size; positive increases size cursorless.hatVerticalOffset: How much to vertically shift the hats as a percentage of font size; positive is up cursorless.hatEnablement.colors: Whether to enable particula
Zero-shot & Few-shot TTS: Input a 10 to 30-second vocal sample to generate high-quality TTS output. For detailed guidelines, see Voice Cloning Best Practices. Multilingual & Cross-lingual Support: Simply copy and paste multilingual text into the input box—no need to worry about the language. Currently supports English, Japanese, Korean, Chinese, French, German, Arabic, and Spanish. No Phoneme Depe
Launch VS Code Quick Open (Ctrl+P), paste the following command, and press enter. Speech extension for Visual Studio Code The Speech extension for Visual Studio Code adds speech-to-text and text-to-speech capabilities to Visual Studio Code. No internet connection is required, the voice audio data is processed locally on your computer. For example, you can use this extension anywhere VS Code offers
🌍 Transcribe almost every language 🔒 Ultimate privacy: fully offline transcription, no data ever leaves your device 🎨 User friendly design 🎙️ Transcribe audio / video 🎶 Option to transcribe audio from popular websites (YouTube, Vimeo, Facebook, Twitter and more!) 📂 Batch transcribe multiple files! 📝 Support SRT, VTT, TXT, HTML, PDF, JSON, DOCX formats 👀 Realtime preview ✨ Summarize transcr
superwhisperという、whisper.cppを使った音声入力ができるmacOSアプリケーションを最近使っています。 基本的にはggerganov/whisper.cppのモデルを使って、音声認識しながら文字入力ができるアプリケーションです。 特徴 Whisperの認識精度が高い かなり早く喋っても認識してくれる 日本語も認識してくれるモデルがある 日本語で喋って英語に翻訳してくれる機能もある オフライン対応 有料: サブスク と 買い切り の2種類のプランがある 無料で15分のトライアル、その後は選べるモデルが制限される 公式サイトのデモをみると、かなり早く喋っても認識してくれるのがわかります。 大抵の人にとっては、多分文字入力するよりしゃべったほうが早いぐらいの入力速度が出ると思います。 superwhisper 長文はそこまで得意じゃないけど、1行とか2行ぐらいの文章はかなり
はじめに：機械が人の発話を理解するためには意図・態度・感情の認識が必須 近年、流暢な会話調の文章を自動的に生成する技術が登場し、人と日常会話が可能な機械が実現することに期待が高まっています。テキストを入出力としたチャットでは、すでに機械が流暢な応答をしてくれるようになったのは皆さんも実感なさっていると思います。 一方で、人と機械が音声で対話することを考えてみましょう。音声には、テキスト（言語情報）では表現することができない、多種多様な声のニュアンス（パラ言語情報）が含まれています。テキストにすれば全く同じ内容であっても、例えば声色の違いによって、伝えている意味が正反対になることすらあるのです。そのため、音声で人と円滑に会話を行うことができる機械を実現するためには、音声に含まれる多様なパラ言語情報を機械が認識するための技術が欠かせません。 そこで本記事では、パラ言語情報の認識技術の中でも特に
はじめに「音声言語処理技術」と聞くと, 音声を文字に書き起こすための技術（音声認識）や, 書き起こした文字を機械で解析・解釈する技術を想像されるかもしれません. しかし音声には, 例えば話し手の声色や息づかいのような情報も含まれています. このような文字に書き起こせない情報は, 従来の音声言語処理技術ではあまり扱われてきませんでした. 実際のコミュニケーションの現場を考えてみると, 私たちは音声に加えてジャスチャーや表情などを使って, 多種多様な情報を意識的または無意識的にやりとりしています*1. 音声・非音声を問わず, これらの文字化できない情報のことを総称して「非言語」情報と呼びます. そして非言語情報の中でも, 話し手が音声を使って, 意識的に相手に伝えようとする情報のことを「パラ言語」情報と呼びます. 本記事では, このパラ言語情報について考察します. パラとは「周辺的な, 補足的
安心セキュリティ 音声ファイルをパソコンから外部にアップロードする事はありません。極秘の音声ファイルでも安心して使えます。
Stable: v1.7.5 / Roadmap High-performance inference of OpenAI's Whisper automatic speech recognition (ASR) model: Plain C/C++ implementation without dependencies Apple Silicon first-class citizen - optimized via ARM NEON, Accelerate framework, Metal and Core ML AVX intrinsics support for x86 architectures VSX intrinsics support for POWER architectures Mixed F16 / F32 precision Integer quantization
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