录音文件识别API介绍地址：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37822 ---- Action : CreateRecTask 获取结果方式 录音文件识别在线API具备2种方式获取识别结果，均为异步 回调 通过设置请求参数CallbackUrl开启回调获取结果，轮循此参数不填。 -- 录音的权限 --> <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" /> 录音文件识别功能代码文件 FileRecognizeActivity.java ，通过data参数传递本地录音文件数据请求录音文件识别接口 findViewById(R.id.recognize_ur_data).setOnClickListener(new View.OnClickListener * @param recognizer 录音文件识别实例 * @param requestId 请求唯一标识别 * @param result 识别文本 * @
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特别强调的是，声纹鉴别目前已经是公安部的标准，是可以作为证据进行鉴定的。 相较于声纹识别，大众可能对语音识别更为熟悉，但二者有本质的区别。语音识别是“说什么”，声纹识别是“谁在说”。 语音场景下要解决身份识别的问题，需要基于声纹生物信息ID的声纹识别技术支持。 声纹识别的生物学基础 ? 声纹识别的理论基础是每一个声音都具有独特的特征，通过该特征能将不同人的声音进行有效的区分。 第二个决定声音特征的因素是发声器官被操纵的方式，发声器官包括唇、齿、舌、软腭及腭肌肉等，他们之间相互作用就会产生清晰的语音。而他们之间的协作方式是人通过后天与周围人的交流中随机学习到的。 主要抽取说话人声音的基音频谱及包络、基音帧的能量、基音共振峰的出现频率及其轨迹等参数表征，然后再与模式识别等传统匹配方法结合进行声纹识别。 声纹识别的优势 ? 此外，物联网正在蓬勃发展，对于没有屏幕和键盘或是屏幕非常小的硬件，语音是目前最合理的操作入口，因此声纹识别也是最适合大范围在物联网场景下使用的验证方式和服务入口。 声纹识别的应用场景 （1）信息领域。
抽空，实现了一份云知声 语音转写的python版本。 使用python通过调用动态库实现。 云知声官网: http://dev.hivoice.cn/sdk_download/schema_sdk.jsp 调用方法: python3 unisound_asr.py 音频文件 例: python3 若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨。 邮箱地址是: gaozhihan@vip.qq.com
VIN码又叫车架号也叫车辆识别代码，是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN码的数字和英文字母是不断切换，共有十七个数字及字母组成的编码。 现在，通过自主研发的OCR技术，研发出VIN识别码OCR识别技术颠覆了手工录入VIN码信息的传统方式，解决了录入中容易出现问题的痛点，VIN识别码OCR识别技术是采用视频流识别的形式，只需用手机扫一扫， VIN识别码OCR识别软件特点如下： 1、秒速识别车架号，彻底解决手工输入痛点 2、视频预览识别VIN码 3、适应性强，白天晚上均可准确识别车架号 VIN识别码OCR识别技术参数： (1)支持平台：Android2.3 以上、iOS6.0以上； (2)支持二次开发：提供Android开发JAR包，IOS平台.a静态库开发包； (3)识别模式：视频预览模式ocr识别； VIN识别码OCR识别使用时需要注意事项： 1、手机有自动对焦功能 ，识别时保持手机对焦清晰； 2、避免强光，如反光可换个角度识别； 3、识别时，软件识别区对准完整的VIN码部位； 4、如在夜间识别，光线比较暗的情况下，可打开闪光灯进行VIN码的识别。
库识别声音 我导入了一些非常有用的库，Tensorflow、Keras和scikit，以便能构建一个声音识别管道。我喜欢的一个特定于声音的库是librosa，它可以帮助我加载和分析数据。 用Python加载声音数据 在数据标签notebook中，我们键入标签，并将soundbytes（一款影音图像类软件）保存到我们键入的文件夹中。 通过加载这些文件夹，我可以得到蝙蝠声音和非蝙蝠声音的文件。这个数据加载过程可能需要很长时间，取决于声音文件的数量。 我把所有的文件都上传到了Google云平台上。 不幸的是，我的传感器把它当成噪音超过了所有的频率。在声谱图上，你仍然可以看到声音和噪音之间的明显区别。我的第一个尝试是使用这个谱图作为卷积神经网络的输入。 我们定义了从声音文件中获取“元数据”的函数: 我们可以制作音频的声谱图，并简单地在音频数据中获取多个元特性的样本。下一步是将我们的预处理函数映射到训练和测试数据上。
编辑导语 近日，腾讯云正式上线智能语音服务。智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术，可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 同时，腾讯云智能语音服务在语音识别过程中将对用户的语音进行自学习，从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“校正”，进一步提高识别的准确率。 以下是微信语音技术组组长卢鲤的解读 语音技术的实现人机交互的新体验 腾讯云推出的智能语音服务包括语音识别、语音合成、声纹识别、语言识别、性别识别、情绪识别等。 其中以语音识别算法最为复杂，可谓是语音技术皇冠上的一颗明珠。 人认知语音的三个过程，是由声音到发音单元，发音单元到字词，最后是字词到到一句话，这也是计算机实现语音识别的三要素。 另外手机APP中的语音搜索、智能硬件中的语音指令、音视频的机器分析和检索、在线教育中进行学习评估矫正等都是语音技术的可用场景。
最近看了几篇文章，都是关于注意力机制在声纹识别中的应用。然后我主要是把其中两篇文章整合了一下，这两篇文章发表在interspeech 2018/19上。 近年来，DNNs可以独立于i-vector框架，单独提取说话人识别特征向量。特别是在短时间的话语条件下，这种方法取得更好的效果。 4. Introduction 说话人识别(声纹识别)的目的是从几句人说的话来确认一个人的身份。有两种系统：一种是文本相关、一种文本无关。 近些年对于文本无关的声纹识别方案主要是：结合i-vectors和使用PLDA(概率线性判别分析) 另外，将训练好的DNN用于ASR或者其他方案。 大多数基于DNN的声纹识别系统使用池化机制来匹配可变长度的语音->定长的embeddings。在一个前馈架构里，这通常被池化层使能，并且能够在全语音输入部分平均一些帧级DNN的特征。
Transfer for Geotagged Audiovisual Aerial Scene Recognition 原文作者：Di Hu 内容提要 基于强大模型和高效算法的航空图像视觉信息在场景识别中取得了可观的效果 ，但仍受到地物、光照条件等因素的影响。 受认知科学中多通道感知理论的启发，为提高航空影像的识别的性能，本文提出了一种以图像和声音为输入的新型视听航空场景识别任务。 在观察到某些特定的声音事件在特定的地理位置更容易被听到的基础上，我们提出利用声音事件的知识来提高航空场景识别的性能。为此，我们构建了一个新的数据集，命名为视音频航空场景识别(ADVANCE)。 在此数据集的帮助下，我们评估了三种在多模式学习框架下将声音事件知识转移到航空场景识别任务的方法，并展示了利用音频信息进行航空场景识别的好处。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
本文讲的回声（Echo）是指语音通信时产生的回声，即打电话时自己讲的话又从对方传回来被自己听到。回声在固话和手机上都有，小时还可以忍受，大时严重影响沟通交流，它是影响语音质量的重要因素之一。 回声消除（Echo canceller, EC）是语音前处理的重要环节，下面主要讲其基本原理和调试中的一些经验。 第一次是在芯片公司，做语音解决方案。从公司的算法部门拿来了回声消除实现，把它用到解决方案中。另一次是在移动互联网公司，做实时语音通信类APP，要把webRTC的AEC用到APP中。 个人觉得对EC零基础但已有EC算法代码的基础上去调试主要有如下几步： 1）学习回声消除的基本原理，涉及信号处理知识（从固定系数滤波器到系数自适应滤波器）和高等数学知识（梯度）等。 把这几个作为输入，看算法输出，也要基本听不见回声。这步调好后算法基本上就可以用了。 4）在具体硬件平台上去调。每个硬件平台上的latency都是不一样的。
不同类型的声音，如Doorbell, Alarm, Dog barking, windows breaking等被小心的录制用以训练世界级的声音识别AI模型。 TimyML Model - 采用基于Arm Cortex-M0+平台的NXP Kinetis KL82，可以精准识别如孩童啼哭等声音现象。 Labelled Data － 对比语音识别，声音识别的难度更大，结构化的数据更为重要，比如儿童啼哭的中间，经常伴随着喘气的声音。 数据标记越是精确，模型训练效果也就更佳，所需的模型也就更小。 现实应用 － 嵌入声音识别的MCU打开了非常多的应用可能。比如运行于Ambiq Micro的玻璃破碎声音识别应用。 Audio Analytic的ai3可以对不同的环境声加以分类和区隔，比如调整EQ设置，或者启动主动噪音消除 。 最终机器具备了听的能力，可以感知和判定声音事件从而变得更加的智能。
Apple于2020年WWDC发布iOS14，其中一个看起来很小却非常重要的一个功能是声音识别(sound recognition)。 此项功能对于具有听力障碍的用户来说会非常有用。 iPhone可以持续的监听特定的声音(continuously listen for certain sounds)，利用设备端人工智能(on-device intelligence)识别，并提醒你检测到了特定的声音 其他科技公司，包括Amazon和Google，均已采用了基于人工智能技术的声音识别技术，作为其个人安全手段的一部分。 Google的Pixel安卓智能手机也支持通过麦克风监测汽车碰撞的声音(car crash detection)。 以下为使用视频 - 尽管这是一个只能在IOS上使用的功能，但未来Apple HomePod智能音箱也可能支持，对于家庭环境下的固定使用的智能音箱，可以非常好的支持各种家庭环境下的声音事件检测和告警。
声音也是识别对象的一种重要数据源。其中根据声音来识别声音所处的环境也是语音识别的研究内容之一。 由于视频中包含图像和语音，由于图像现在的场景识别已经可以做到比较准确，因此根据识别的环境和语音之间的映射学习，从而可以学习得到语音与场景环境之间的对应关系。 论文的主要原理如下图所示： ? 将从视频中分割出来的RGB帧输入到预训练的VGG模型（代码中正常使用ResNet34）中，得到的输出结果作为声音识别网络的监督信息。 声音识别网络采用8层的全卷积结构，使用从视频中提取出的声音时间序列作为网络的输入，损失函数采用KL-divergence。 2、论文实践： （1） 给定一个声音，识别声音所在场景，可以识别出为火车相关的环境场景； ? （2） 对给定一首歌曲，可以识别其发生场景为艺术厅 ?
本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。 有了上面的声纹识别的函数，读者可以根据自己项目的需求完成声纹识别的方式，例如笔者下面提供的是通过录音来完成声纹识别。 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 请选择功能，0为注册音频到声纹库，1为执行声纹识别：0 按下回车键开机录音，录音3秒中： 开始录音...... 录音已结束!
电话场景： • 8k_zh：电话 8k 中文普通话通用（可用于双声道音频）； • 8k_zh_s：电话 8k 中文普通话话者分离（仅适用于单声道音频）； 非电话场景： • 16k_zh：16k 中文普通话通用 描述： 语音声道数。1：单声道；2：双声道（仅支持 8k_zh 引擎模型）。 这个因为是电话场景，所以我选择双通道。 ResTextFormat 必填： 是. 类型： Integer. 描述： 识别结果返回形式。0： 识别结果文本(含分段时间戳)； 1：仅支持16k中文引擎，含识别结果详情(词时间戳列表，一般用于生成字幕场景)。 SourceType 必填： 是. 描述： 语音数据来源。0：语音 URL；1：语音数据（post body）。 我的选择是黑体注明的，选择语音URL,那么语音数据（post body）要怎么传入呢 我这里将mp3文件上传转为base64编码之后
文章目录 问题 解决 截图 srt格式原理 识别语音的讯飞接口调用函数 处理结果，得到字符 列表合成字典 问题 讯飞文字转写长语音只有5h免费，想要体验50000分钟白嫖的，看我另一篇文章 最近在看一些教程 ，发现没有字幕，网络上也没有匹配的，看着很别扭 因此我使用au处理了视频，得到了视频声音，wav格式，20多分钟长度 然后使用讯飞的语音识别接口识别了下，得到了每句话识别的文字和视频对应的时间 然后按照 字幕是语音识别自动添加的 代码框输出格式 ? 最后会生成srt字幕文件 srt格式原理 ? 主要还是为了方便翻译人员翻译和观看，但是不可或缺，这是必要的格式 更加详细的看这个链接，这是我查的资料https://www.cnblogs.com/tocy/p/subtitle-format-srt.html 识别语音的讯飞接口调用函数 id与key,执行后会得到一个巨长的声音识别后的dict字符串，自己处理一下变成srt格式就行了。
他一拍脑袋，接着说，Tom 你给我们做一个声纹识别吧! 说干就干，在寻找 声纹识别服务商，发现什么科大讯飞，还什么BAT等许多大厂都没有支持Web端的，后来找到一个不知名的小厂。。 声纹注册用户(最终效果图) ? 声纹登录(最终效果图) ? 上传文件识别： ? pm2线程 ? 服务端 因为声纹识别服务商 不能直接使用客户端直接调用 和 音频不支持的问题，要开发自己的服务端来对接。 技术栈 koa + co-wecaht-api + mysql + ffmpeg + pm2 + knex 注：因服务商不支持微信amr文件， 要用ffmpeg 把微信的音频amr文件转码成wav。 ， 为了避免 正式开始录音时，同时提示授权，此时录音功能状态已经失控。
[vi2udx7b3k.png] 帮助文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/38351 开发准备 SDK 下载 录音文件识别 Android QCloudSDKOneSentenceDemo/app/src/main/java/com/tencent/cloud/qcloudsdkonesentencedemo/DemoConfig.java 开发前 开发者使用录音文件识别功能前 运行环境配置 添加录音文件识别 SDK aar 将 qcloudasrsdk_2.0_release.aar 放在 libs 目录下，在 App 的 build.gradle 文件中添加。 录音文件识别的代码 package com.tencent.cloud.qcloudsdkonesentencedemo; import android.Manifest; import android.app.AlertDialog builder.show(); } @Override protected void onStart() { super.onStart(); } /*录音文件识别结果回调
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