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腾讯云语音识别实时语音识别

SDK 获取 实时语音识别 Android SDK 及 Demo 下载地址:Android SDK。 接入须知 开发者在调用前请先查看实时语音识别的 接口说明,了解接口的使用要求和使用步骤。 开发环境 引入 .so 文件 libWXVoice.so: 腾讯云语音检测 so 库。 引入 aar 包 aai-2.1.5.aar: 腾讯云语音识别 SDK。

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Python实时语音识别

最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。 目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。 由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别语音识别 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术,微信中将语音消息转文字,以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令,都是语音识别的现实应用。 只要调用麦克风记录我们的语音信息存为wav格式的文件即可。而实时语音识别,即一直保持检测麦克风,只要有声音就生成wav文件向API发送请求;当识别不到语音信息时,自动停止。

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    为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用,外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。

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    TRTC 接入实时语音识别

    操作步骤 步骤1:创建新的应用 登录实时音视频控制台,选择【开发辅助】>【快速跑通Demo】。 单击【立即开始】,输入应用名称,例如TestTRTC,单击【创建应用】。 iOS:单击【Github】跳转至 Github(或单击【ZIP】) Mac:单击【Github】跳转至 Github(或单击【ZIP】) 下载完成后,返回实时音视频控制台,单击【我已下载,下一步 返回实时音视频控制台,单击【粘贴完成,下一步】。 单击【关闭指引,进入控制台管理应用】。 步骤4:编译运行 在终端窗口进入源码的 TRTCScenesDemo > Podfile 文件所在目录。 代码示例如下: #import<QCloudSDK/QCloudSDK.h> //1.使用第三方外部数据源传入语音数据,自定义 data source 需要实现 QCloudAudioDataSource 会调用 stop 方法,实现此协议的类需要停止提供数据 - (void)stop{ _recording = NO; _data = nil; } //SDK 会调用实现此协议的对象的此方法读取语音数据

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    腾讯云实时语音识别-iOS SDK

    接入准备 实时语音识别的 iOS SDK 以及 Demo 的下载地址:iOS SDK。 截屏2020-07-20 下午3.24.14.png 接入须知 开发者在调用前请先查看实时语音识别的 接口说明,了解接口的使用要求和使用步骤。 CoreTelephony.framework libWXVoiceSpeex.a 添加完后如下图所示: AppID、SecretID 和 SecretKey等个人信息填入,否则无法运行Demo(需要在语音识别控制台开通服务 密钥管理页面新建密钥,生成 AppID、SecretID 和 SecretKey) 截屏2020-07-20 下午4.02.28.png 准备工作到此结束 快速接入 开发流程及接入示例 使用内置录音器采集语音识别示例 截屏2020-07-20 下午4.20.34.png 点击开始后,调用[_realTimeRecognizer start]; 手机内置录音器实时采集外界的音频数据,进行实时语音识别,同时会实时检测外界音量

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    腾讯云API之实时语音识别

    接口描述 本接口服务对实时音频流进行识别,同步返回识别结果,达到“边说边出文字”的效果。 接口是 HTTP RESTful 形式,在使用该接口前,需要在语音识别控制台开通服务,并进入API 密钥管理页面新建密钥,生成 AppID、SecretID 和 SecretKey,用于 API 调用时生成签名 从接口描述中,同步返回识别结果。 HTTP RESTful 形式是什么意思? 腾讯云语音识别FAPI中的实时语音识别是怎么接入的呢? 实时语音识别中的实时就是一个难点,不过通过目前的效果来看,这个技术是已经很先进了。 image.png 通过这个控制台我没有找到进入帮助文档的链接。 那就先来实现一句话语音识别的内容好了。

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    TRTC接入实时语音识别-Android SDK

    概述 腾讯云实时音视频(TRTC)接入实时语音识别,主要是将TRTC中的音频数据传递到语音识别的音频数据源中进行实时识别。本篇讲述如何对TRTC本地和远端的音频流进行实时识别。 cloud.tencent.com/document/product/647/32175 ASR SDK接入:https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35722 TRTC接入实时语音识别 [初始化trtc.png] 2.初始化语音识别SDK,设置实时语音识别请求参数和音频数据源(mDataSource),mDataSource的实现方式请参考TRTC接入实时语音识别文档(https:// [初始化实时语音识别.png] 3.开始实时音视频的音视数据采集,开启实时语音识别。 [开始音频采集和实时语音识别.png] 4.TRTC音频回调方法中获取到音频数据并开始向实时语音识别的音频数据源中写入(PCM)音频流。

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    依图做语音了!识别精度创中文语音识别新高点

    依图语音识别算法在全球最大开源中文数据库AISHELL-2上词错率仅3.71%,比原业内领先者提升约20%,大幅刷新现有纪录。比对各家语音识别算法,当今智能语音战场,英雄唯讯飞与依图尔? “作为语音行业的‘新生’,我们还是有很多向‘老生’学习的地方,但我们立志推动行业创新与发展,做世界最好的中文普通话语音识别技术。” 智能语音竞争还未开始,依图要做世界最好的中文语音识别 万物互联,语音为先。 语音识别是AI理解世界最重要的组成部分,也是AI能听会说善理解的必要条件。 此次依图科技在语音识别技术方面的突破,不仅意味着依图首次涉足语音识别领域便已经跻身中文语音识别第一阵营,同时也说明语音识别在技术层面还有足够的进化空间,远远没有达到“超越人类”。 一般认为,中文语音识别的字错率低于3%时不会影响可读性,而超过15%则毫无可读性。这是语音识别的两条红线,在不同场景下,不同算法的表现可能会有很大差异。

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    Windows 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

    https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话 16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别 首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫“中文语音识别”。 进入“中文语音识别”目录,然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256 dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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    PPASR中文语音识别(入门级)

    PPASR语音识别(入门级) 本项目将分三个阶段分支,分别是入门级、进阶级和应用级分支,当前为入门级,随着级别的提升,识别准确率也随之提升,也更适合实际项目使用,敬请关注! PPASR基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别,本项目最大的特点简单,在保证准确率不低的情况下,项目尽量做得浅显易懂,能够让每个想入门语音识别的开发者都能够轻松上手。 在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。 在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作,这种对齐非常浪费时间,而且对齐之后,模型预测出的label只是局部分类的结果,而无法给出整个序列的输出结果, 每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。

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    Linux 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

    前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。 模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic and Language Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话 16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别 首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫 “test”。 -dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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    微信小程序实时语音识别实践

    1.项目需求 将微信小程序移动端录音器采集到的音频流实时地翻译成文本 2.项目准备 微信小程序开发者账号 前往注册 微信开发者工具 前往下载 腾讯云语音识别-实时语音识别API说明文档 参考文档 腾讯云语音识别-实时语音识别 Node.js SDK 参考文档 3.项目演示 搭建nodejs服务端 任意安装一款Linux发行版系统(安装过程略) [root@zhang .nvm]# cat Now using node v10.6.0 (npm v6.1.0) [root@zhang iai]# node -v v10.6.0 安装实时语音识别Node.js SDK 检测node版本,需要在 rwxr-xr-x 1 root root 3.7K Apr 15 10:48 server.crt -rwxr-xr-x 1 root root 1.7K Apr 15 10:48 server.key 实现实时语音识别的服务端 请前往控制台获取后修改下方参数 let config = new Config("","",appid); //设置接口需要参数,具体请参考 实时语音识别接口说明

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    基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

    Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:基于Pytorch实现的MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。 每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。 infer_path.py,实时录音识别infer_record.py和提供HTTP接口识别infer_server.py,他们的公共参数model_path训练保存的模型路径,lm_path为语言模型路径 infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。 infer_record.py的参数record_time为录音时间。

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    基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

    技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:基于Pytorch实现的MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。 每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 infer_path.py,实时录音识别infer_record.py和提供HTTP接口识别infer_server.py,他们的公共参数model_path训练保存的模型路径,lm_path为语言模型路径 infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。 infer_record.py的参数record_time为录音时间。

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    腾讯云智能语音小程序插件实现实时语音识别

    1.项目需求 通过腾讯云语音识别官方提供的小程序插件时间实时语音识别 2.项目准备 微信小程序开发者账号 前往注册 微信开发者工具 前往下载 腾讯云语音识别小程序插件文档 参考文档 3.项目实践 openConsole是布尔值(true/false),为控制台打印日志开关 let manager = plugin.getRecordRecognitionManager(); //获取全局唯一的语音识别管理器 页面的初始数据 */ data: { time: 0, // 初始时间 duration: 600000, // 录音时长为10分钟 status: 0, // 语音识别管理器的状态 :1为开始,2为停止, voiceData:"" ,//语音识别阶段数据, resultNumber:1,//识别结果的段数 }, /** * 生命周期函数--监听页面加载 border-radius: 50%; border: 5rpx solid rgb(241, 244, 245); } pl.json { "navigationBarTitleText": "实时语音识别在线测试

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    基于Kersa实现的中文语音声纹识别

    源码地址:VoiceprintRecognition-Keras 使用环境: Python 3.7 Tensorflow 2.3.0 模型下载 数据集 类别数量 下载地址 中文语音语料数据集 3242 创建数据 本教程笔者使用的是中文语音语料数据集 ,这个数据集一共有3242个人的语音数据,有1130000+条语音数据。 在create_data.py写下以下代码,因为中文语音语料数据集 这个数据集是mp3格式的,作者发现这种格式读取速度很慢,所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式,在创建数据列表之后,可能有些数据的是错误的 首先必须要加载语音库中的语音语音库文件夹为audio_db,然后用户回车后录音3秒钟,然后程序会自动录音,并使用录音到的音频进行声纹识别,去匹配语音库中的语音,获取用户的信息。 通过这样方式,读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过声纹登录时,把录音到的语音发送到后端完成声纹识别,再把结果返回给APP,前提是用户已经使用语音注册

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    基于腾讯云智能语音实时语音识别微信小程序的开发

    本文就介绍一下使用 Wafer Node.js SDK 提供的腾讯云智能语音识别接口来实现录音转文字的功能。 请您先从 Github 下载语音识别 Demo,本文会根据 Demo 来介绍 SDK 中语音识别接口的使用。 使用语音识别需要开通腾讯云智能语音。 首先查阅 SDK API 文档可知,SDK 提供的语音识别接口是分片识别接口,原理是将语音文件切分成一个个分片,将每个分片以 buffer 格式传入接口,最后一个分片调用接口时需要将 isEnd 参数置为 true,最后会返回完整的识别结果,以此来流式识别语音。 第 46 行开始对音频文件进行处理,首先先生成了 voiceId,voiceId 告诉了语音识别接口每个语音分片属于哪个语音,每个语音的 voiceId 应当是唯一的。

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    智能云上手指南:实时流式语音识别 iOS SDK

    6月21日,腾讯云在2017「云+未来」峰会上推出了战略新品——智能云,宣布将腾讯积累近20年的AI能力向政府、企业和开发者开放,其中首批开放计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理的三大核心能力。 本文将为大家讲解如何上手腾讯云提供的智能语音识别服务中的实时流式语音识别,主要是 iOS 开发 SDK 的一些使用经验。 SDK 获取 实时流式语音识别的 iOS SDK 的下载地址:iOS SDK 更多示例可参考 Demo:iOS Demo 开发准备 只支持 iOS 8.0 及以上版本,不支持 bitcode 版本; 实时流式语音识别 *client= [[QCloudAAIClient alloc] initWithAppid:appid secretid:sid projectId:projectId]]; STEP2:开始语音识别 } }]; STEP3:停止语音识别 [client stop];

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    语音识别基础学习与录音笔实时转写测试

    一、引言 小编所在项目中,C1、C1Pro、C1Max录音笔,通过BLE和APP连接,音频文件实时传输到录音助手App端,具备实时录音转写的功能。 工欲善其事必先利其器,小编补习了语音识别相关基础知识,对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。 希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●) 二、语音识别基础概念 1、语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR) 语音识别,也被称自动语音识别,所要解决的问题是让机器能够 ,对用户实时语音进行自动识别识别过程通常又可以分为“前端”和“后端”两大模块。 四、搜狗录音助手—连接硬件的实时语音识别 ? 1、音频编码和解码 音频编码的目标就是尽可能压缩原始采样数据,节省带宽,方便文件存储和网络传输。音频编码大致可以分为两类:无损编码和有损编码。

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    腾讯云 实时语音识别介绍及其Android SDK Demo搭建

    实时语音识别API地址:https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35799 ---- 接口地址:http://asr.cloud.tencent.com voice_id=xxx& timeout=xxx 请求头部 请求头部,包括 Host,Authorization,Content-Type,Content-Length 四个参数 请求正文 请求正文主要包含实时语音识别的数据 注意事项 QPS:50qps 支持语种:中文普通话、英语、粤语。 音频格式:wav、pcm、opus、speex、silk、mp3。 单独的签名:https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35799#sign 数据包音频分片大小:不超过200kb ---- Android关于使用实时语音识别 ,用户可以调用该类来开始、停止以及取消语音识别

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    TextGrabber重大更新,识别文字并实时离线翻译,支持中文

    关键功能是使用智能手机相机即时捕捉和新型实时翻译功能。重要的是,它可以离线工作。 ABBYY的识别技术可以在任何颜色的背景下翻译文字。与其他类似的应用程序不同,它不要求用户下载语言以进行离线翻译。 改进后的TextGrabber捕捉文本中的61种语言,并实时将其在线转换为104种语言,如果是离线,则为10种语言。它基于2017年11月发布的ABBYY技术。 离线翻译适用于10种常用语言,包括英语,西班牙语,法语,德语,中文和日语。 ABBYY还宣布iOS的TextGrabber现在可以免费下载。 “ 该应用程序可以识别电子书,杂志,手册,屏幕,菜单,海报和路牌。文本识别完全在设备上执行。捕获的文本可以通过VoiceOver进行复制,编辑,共享,翻译或朗读。 例如,未来,您可能能够扫描合同并立即识别潜在风险和疑点,或将血液检测结果上传到医疗系统。” 从今日起, ABBYY的TextGrabber新版本可用于iOS设备。

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