Waston+Python，6行代码实现音频转文字，轻松做字幕~-低调大师

Waston+Python，6行代码实现音频转文字，轻松做字幕~

2018-07-20 790

几行代码，抱上IBM爸爸大腿，实现音频快速转文字~用到了IBM Waston的Speech to text（目前还是个demo）

碎碎念的废话~

前几天工作中遇到需要把音频转为文字稿的任务，顺便学了个新词语：扒词。
扒词：根据视频信息获得文字信息，即根据录音或者台词，然后转字幕。

拿音频找导演联系扒词，结果导演居然说视频扒词可以，音频就算了吧，算了吧……！

我可是有30个音频，每个虽然才2-5分钟，但转成文字每个也有近千字吧，总和就是30000字！难道纯手打吗！踹翻导演啊！

科技这么发达，难道找不到音频转文字的软件吗！我于是搜了一下：

……天下没有免费的午餐。

感谢万能的知乎！让我找到了IBM 爸爸的Speech to text！

Speech to text官网在这里：
https://speech-to-text-demo.ng.bluemix.

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/617290

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.鼠标点击爱心特效的实现

关于这个鼠标点击的爱心的实现代码现在我就发给你们吧 <script type="text/javascript"> /* 鼠标特效 */ var a_idx = 0; jQuery(document).ready(function($) { $("body").click(function(e) { var a = new Array("富强","民主","文明","和谐","自由","平等","公正","法治","爱国","敬业","诚信","友善"); var $i = $("<span></span>").text(a[a_idx]); a_idx = (a_idx + 1) % a.length; var x = e.pageX, y = e.pageY; $i.css({ "z-index": 999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999, "top": y - 20, "left": x, "position": "absolute", "fon...

2018-07-20

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1.如果只划分测试集和训练集经验是75%作为训练集 sklearn中的train_test_split()默认这样划分from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split() 2.通常使用sklearn中的score方法计算结果的精度（正确预测比例） 3.KNN算法有两个重要参数：邻居个数和数据点之间距离的度量方法在实践中，选择较小的邻居个数（例如3或5个）效果较好，sklearn中默认使用欧氏距离构建KNN模型速度很快，若训练集很大（特征数多或样本数多），预测速度可能较慢对于稀疏数据集（大多数特征值为0），KNN效果很不好 4.普通最小二乘法，即要求预测值和真实值均方误差最小

2018-07-20

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