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语音识别 | Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能

说到语音识别语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于语音识别 语音识别场景 1:语音翻译 2:语音辨别、语音记事本 3:智能终端 语音识别原理 技术应用: 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理 、人工智能等等。 用语音识别来辨认身份是非常复杂的,所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。 语音识别系统得益于廉价的硬件设备,大多数的计算机都有声卡和麦克风,也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点的。 倒频谱的计算-->识别方法-->压缩训练-->语音质量-->硬件设备 JAVA语音识别示例 需求:java实现语音识别--语音音频文件的识别 技术:Java、jdk1.8、maven、百度云、mp3、

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语音识别-人工智能的重要手段

如今人工智能大热,不管什么行业都会联想到人工智能,当年的PC时代,到现在的移动时代,主要还是靠文字搜索,显然,文字搜索的效率和局限性相比语音差了很多。 所以,在人工智能时代来临之际,语音识别技术将成为先驱。 ? 语音识别技术,也被称为自动语音识别,其目标是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。 语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性,听懂人说什么,并做出相应的动作。 现在越来越多的APP搜索支持语音,而且准确率也越来越高。 ? 从互联网诞生之日起,搜索框便成为人们进入互联网的重要入口,但语音识别一经出现,搜索框的地位受到动摇,在未来或将逐步被取代。 另外,哪里的方言最考验语音识别技术呢?

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    测试人工智能自动语音识别系统

    ASR 自动语音识别(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 据说是基于人工智能的,大数据的。反正就是很牛的,让我来测试,供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间,至于准不准,不在此次范围内(噪音,精度等)。 开发将ASR的SDK集成在一个demo里面,我来人工测试,也不是调用接口。就是模拟用户反复使用测试,来判断反应时间是否能达到要求。 先给了一个Android版本。 开始手工感受了一下,如果完全人工测试,太浪费时间了。 后面定了一个策略:就是用我录制的样本,每台机器跑4个样本,每个样本跑30遍,记录反应时间。 然后我用UI自动化的形式来完全模拟人工

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    测试人工智能自动语音识别系统

    ASR 自动语音识别(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 据说是基于人工智能的,大数据的。反正就是很牛的,让我来测试,供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间,至于准不准,不在此次范围内(噪音,精度等)。 开发将ASR的SDK集成在一个demo里面,我来人工测试,也不是调用接口。就是模拟用户反复使用测试,来判断反应时间是否能达到要求。 先给了一个Android版本。 开始手工感受了一下,如果完全人工测试,太浪费时间了。 后面定了一个策略:就是用我录制的样本,每台机器跑4个样本,每个样本跑30遍,记录反应时间。 然后我用UI自动化的形式来完全模拟人工

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    腾讯云语音识别之实时语音识别

    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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    人工智能 - 语音识别的技术原理是什么

    汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集,另外汉语识别还分有调无调,不详述。 状态:这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音素划分成3个状态。 语音识别是怎么工作的呢? 基于神经网络的语音识别的入门必读。从神经网络的基本结构、BP算法等介绍到 LSTM、CTC。 5. 俞栋, 邓力. 解析深度学习——语音识别实践, 电子工业出版社, 2016. 语音识别的第一个特点是要识别语音的内容(比声韵母等)是不定长时序,也就是说,在识别以前你不可能知道当前的 声韵母有多长,这样在构建统计模型输入语音特征的时候无法简单判定到底该输入0.0到0.5秒还是0.2 隐式马尔科夫模型的转移概率密度以几何分布最为常见,但语音合成中也常用高斯分布;观测概率密度函数传统上通常使用 高斯混合模型,也有人使用人工神经网络等,近年来随着深度学习的发展,使用各种深层神经网络的情况 语音识别任务通常有不同的分类,最困难的问题是所谓大词表连续语音识别,即对可能由数万种日常用词组成的发音自然的语句(比如我们日常随意对话中的语句)进行识别,这样的 问题中通常要 将声学模型同概率语言模型联合使用

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    使用人工神经网络和人工蜂群优化进行语音识别

    编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 在过去的十年左右的时间里,机器学习的进步为开发越来越先进的语音识别工具铺平了道路。 通过分析人类语音的音频文件,这些工具可以学习识别不同语言的单词和短语,并将其转换为机器可读格式。 尽管几种基于机器学习的模型在语音识别任务上已经取得了可喜的成果,但它们并非总是在所有语言中都表现良好。 例如,当一种语言的词汇表中包含许多发音相似的单词时,语音识别系统的准确性会大大下降。 印度杰比信息技术学院的研究人员已经开发出一种语音识别系统来解决这个问题。 他们在Springer Link的国际语音技术杂志上发表的一篇论文中介绍了这个新系统,该系统将人工神经网络(ANN)与称为对立人工蜂群(OABC)的优化技术相结合。 在大型音频文件数据库上进行训练后,人工神经网络学会预测新的人类语音样本中的孤立词。 研究人员在一系列人类语音音频片段上测试了他们的系统,并将其与更传统的语音识别技术进行了比较。

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    语音识别内容

    PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别,一句话识别,在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的,实时音频流。 接口要求 集成实时语音识别 API 时,需按照以下要求。 统一采用 JSON 格式 开发语言 任意,只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数: ChannelNum 是 Integer 语音声道数 Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3. 输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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    测试人工智能自动语音识别系统之IOS

    前面写过Android的测试情况,今天来讲讲IOS如何来测。 其实IOS跟Android区别不大。在Android里面,很多参数是可以用ADB来获取的,但是IO...

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    python语音识别

    语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。 我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别语音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 语音包名,选择不需要。 接下来,需要进行语音识别,看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。 除了使用jieba.cut以外,还有一个方法jieba.cut_for_search 该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 图灵机器人是以语义技术为核心驱动力的人工智能公司,致力于“让机器理解世界 (text, 'zh', 1, {         'spd':5,         'vol': 5,         'pit':5,         'per':0     })     # 识别正确返回语音二进制

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    Android语音识别

    语音识别 - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity extends savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 初始化语音引擎 int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { /** * 语音识别结果 background="@drawable/btn_selector" android:onClick="startListen" android:text="点击开始语音识别 SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始语音识别

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    语音识别揭秘,它与人工智能是什么关系?

    从我们的电话,计算机,手表甚至冰箱,生活中的每一个新的语音交互设备都会加深我们对人工智能(AI)和机器学习的依赖。从语音识别来看,真正的人工智能距离我们还有多远? 简单了解语音识别 ? 大规模的语音识别研究始于70年代,并在单个词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后,语音识别研究的重点逐渐转向更通用的大词汇量、非特定人的连续语音识别语音识别人工智能 ? 人工智能由约翰·麦卡锡于1956年首次提出,可以定义为“机器展示的人类智能”。在最初用于分析和快速计算数据的地方,人工智能现在允许计算机执行通常只有人类才能执行的任务。 语音识别作为常见的人工智能应用,它可以将口语单词转换为文本,对文本进行处理以得出其含义。由于人类经常以口语,缩写和首字母缩写讲话,因此需要对自然语言进行大量的计算机分析才能产生准确的转录。 随着人工智能的发展以及可以轻松挖掘用于机器学习目的的大量语音数据,它成为下一个主要交互界面也不足为奇了。

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    语音识别API - 实现文字转语音

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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。 语音识别API 百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言,只要可以对百度语音服务器发起http请求,均可使用此接口来实现语音识别

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    语音识别云函数

    payloadType=product image.png 第二步,搜索并添加 image.png 第三步, image.png 然后就在这里关联配置成功了 image.png 然后去建立cos,用于存储语音 image.png image.png 选择的结果是 image.png image.png 高级设置部分 image.png 其实,我上面的这篇教程都是来自这篇文章的 使用云函数方式的录音文件识别

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    使用深度学习技术和推理语音统计进行人工智能合成语音识别

    另一方面,它也带来了更大的威胁,如语音克隆和深度造假,这些都可能不被察觉。为了解决这些令人担忧的情况,迫切需要提出一些模型,以帮助区分合成的语音和实际的人类语音,同时识别这种合成的来源。 使用Bidirectional RNN和CNN对人工智能合成的语音中存在的时间依赖性进行了利用。 该模型通过对人工智能合成的音频与真实人类语音进行分类,误差率为1.9%,并以97%的准确率检测出基础架构,从而超越了最先进的方法。 最近人工智能领域的进步已经产生了非常现实和自然类型的人工智能合成语音和音频[2], [4]。大多数合成的演讲都是利用强大的人工智能算法和深度神经网络的训练产生的。 主要的合成语音检测工作都集中在著名的文本到语音(TTS)系统上。其他不太出名的方法却没有被注意到,它们有可能产生相当好的合成语音质量。

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    语音识别WAV To String

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    JavaScript的语音识别

    有没有想过给您的网站增添语音识别的功能?比如您的用户不用点鼠标,仅仅通过电脑或者手机的麦克风发布命令,比如"下拉到页面底部”,或者“跳转到下一页”,您的网站就会执行对应命令。听起来很酷对么? 然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够识别到这些语音输入。 [1240] 这里介绍一个开源的JavaScript语言输入库,名叫annyang。 下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过麦克风说话的声音是如何被这个JavaScript库文件识别到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。 我在响应“Bye”这个语音的函数设置了一个断点,大家通过调用栈也可以观察到annyang的处理逻辑。 [1240] 从annyang的github上能看出,中文也在支持的语音之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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    语音识别——ANN加餐

    昨天学习了语音识别的基础知识,早上起床马不停蹄写了BP网络后,把语音识别的相关方法也写出来咯。 自己也在科大讯飞的语音识别组工作过将近2个月,语音识别是个很苦很酷的事情,讯飞的日子很丰富,依稀记得那个价值30万的讯飞听见产品抱在自己手上的“恐怖感觉”和“紧张刺激”。 纪念一下: 讯飞18岁,bingo~ 接下来说一下语音识别,从以下几个方向展开(注意只是简单科普,具体写代码左转去Google): 语音识别的基本原理 语音识别基本原理 声学模型 语言模型 语音转写技术路线 基本分类 第三代语音识别框架 口语化和篇章语言模型技术 远场语音识别问题及其解决方案 语音转写后处理 语音转写个性化方案(未来) 我就非常粗暴的简单介绍: ———— 语音识别基本原理 ———— 语音识别是门多学科的技术 按照学术界的分类方法: 语音听写(Dictation):实时地语音识别 语音转写(Transcription):非实时地语音识别 按照工业界的分类方法: 语音听写:面向人机对话的系统,比如语音输入法 语音转写

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