最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
我们严格按照官方提供的PDF文档，逐步完成环境的搭建。在搭建的过程中，遇到了一些问题，比如：cuda版本过低、py缺少核心组件……在我们队员以及官方团队的配合下，逐步解决了遇到的各个问题，这为我们之后的训练过程奠定了一个良好基础。
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看（因此技术含量不高），后来这个成为毕业设计的一部分，长期看博客上访问量也不错，就发布出来，希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩，用项目练技术，用成果获取编码的乐趣。
录音文件识别API介绍地址：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37822
哈喽，欢迎回来，《工程师的秘密武器》系列文章篇三：《建立高效的笔记习惯》。我们前面谈了两个话题，一个是选择合适的笔记工具（电气工程师的秘密武器—完整的知识体系，你有吗？），另一个是设计合理的笔记结构（打造电气工程师笔记模板—搭建专业知识体系），在前面的内容给广大电气工程师建议了一款笔记软件OneNote，也梳理了一个适用于日常工作的笔记结构模板。作为前面内容的完结篇，我们今天要聊的是如何利用OneNote笔记一些技巧和方法建立高效的笔记习惯，让相互关联的专业知识或琐碎技术细节得以记录，实现我们建立个人专业知识体系这一目标。
首先请想象一下，当你回到家，只有一个人在家，但却没有人聊天，然后你发出了一个命令，电脑便开始自动与你对话，而你不需要打字，不需要看屏幕，因为她会自己发出声音，回应你的问题，以及问候。
数据猿导读 随着金融结构的业务发展，呼叫中心的规模与日俱增，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”
做个需求，监听一下用户今天说过哪些关键词（商品），等它打开App的时候精准推送给它，三天上线可以吧？
腾讯云的众多产品都提供了iOS SDK供开发者使用，如何成功调用接口是很多开发者在初次使用腾讯云服务的时候都会面临的问题，以下，我们以调用腾讯云语音识别产品为例，从零开始学习如何开发开发一个一句话语音识别的APP。
呼叫中心是以计算机电话集成（Computer Telephony Integration，CTI）系统为基础，将计算机的信息处理功能、数字程控交换机的电话接入和智能分配、自助语音处理技术、Internet技术、网络通信技术、商业智能技术与业务系统紧密结合在一起，将公司的通信系统、计算机处理系统、人工业务代表、信息等资源整合成统一、高效的服务工作平台。
Voicera获1450万美元融资，智能语音真的前途无限吗？
相信很多人都了解过录音转文字助手，但是还不知道录音转文字助手是怎么操作的，也不知道录音转文字助手如何实现语音转文字。没关系，如果你不知道录音转文字助手怎么用，可以看看接下来的操作。
安装2.0版本以上的git客户端，如果你的系统是Centos发行版的，可以参考下面的安装演示；如果是其他发行版，可以参考git官网指引，通过简单的命令即可安装
开会是工作中经常做的一件事情，会议记录是一件让人烦恼的事情。听不清，记不住是时有发生的，很多人也对此很苦恼，如果说要想会议达到一个比较好的效果，那不妨用腾讯云AI语音识别打造一个小帮手，对会议录音进行识别，用cv大法来写会议纪要。
你知道吗？ 全球每2周就会有一种语言消失。 语言的消亡意味着珍贵的多样性文化信息流失，与物种的灭绝毫无二致。 现实情况是，濒危语言消亡的速度比濒危动物消亡的速度还要快，据测算，到本世纪末，世界上50%-90%的语言将会消亡。 保护濒危语言是保护文化多样性的重要一步，那么，人工智能又能做什么呢？ 语音技术发展到今天，其应用能力已经媲美甚至超越人类平均水平。从历史视角看，不管是地理位置障碍还是语言障碍，它都将是促进和增强人与人、人与机器自然对话的强大工具。 在濒危语言文化保护上，我们由此也看到了新的思路
目前，录音转文字的需求越来越大，不管是学生课堂笔记，还是白领开会笔记，又或是记者外出采访，需要将实时语音或者音频文件快速整理成文字，转换成电子档都有这样的需求。
随着手机多项黑科技功能的加入，越来越多的人喜欢使用手机来完成一些办公类的工作，比如：无线投屏、数据传输、语音转文字等等，这其中语音转文字的需求最大，也是困扰大家的一个共同问题。那么，语音转文字应该怎么做呢？下面就安利给大家一个工具，有3种方法可以助你实现语音转转文字！
C语言编写的基于百度语音识别、语音合成和图灵机器人的智能语音控制中心。程序自动适配环境音量，取适当阀值当说话后才开始录音。加入偶发性声音检测机制，不会对突然性的声音做出处理。此程序能够在Nanopi Neo/Neo2、OrangePi Zero Plus(H5)上面正常运行，因为树莓派外置声卡的原因，录音声音可能很小，所以针对树莓派加入了声音放大程序（可选择开启或者关闭），实验结果还算理想。
语音识别是现在很多人都想了解的概念，其实语音识别就是将语音转换成文字。目前的需求还是蛮大的，尤其是会议纪要、演讲采访、音频文件整理成文字等场景，使用需求非常大。
“ 最近为小程序增加语音识别转文字的功能，坑路不断，特此记录。 ” 微信开发者工具 开发者工具上的录音文件与移动端格式不同，暂时只可在工具上进行播放调试，无法直接播放或者在客户端上播放。 debug的时候发现，工具上录音的路径是http://tmp/xxx.mp3，客户端上录音是wxfile://xxx.mp3。 其实呢，不是格式不同，是映射路径不同。 虽然这里做个兼容也不难，但是每次提示一行文字，很影响美观。 采样率与编码码率限制 每种采样率有对应的编码码率范围有效值，设置不合法的采样率或编码码率会导
前段时间一个饭局上 在某上市公司做策划的朋友酒后吐槽： “已经工作这么多年了 每次大小会议还让我做会议纪要 真心觉得自己大材小用，憋屈了 而且多是在临近下班开会 只能熬夜加班输出会议纪要” 想起刚入职场那会 不是在开会就是在写会议纪要 但写上抬头与开会日期后，就写不下去了…… 领导已经跑题到天天天天天边了～ 纪要抓不住重点，记录跟不上速度 默默的看了一下自己的手 坎多了是不是也就放过它了？ 今天特此给大家安利一款语音神器 腾讯云AI语音识别 被微信、腾讯视频等大量内部业务使用 业务延展性
本文介绍了一种基于腾讯云智能语音的实时语音识别微信小程序的开发和实现。该小程序使用Wafer服务器进行音频文件的上传和识别，利用腾讯云的语音识别API进行实时语音转文字，并将识别结果展示在小程序中。具体实现包括搭建项目结构、配置服务器、上传音频文件、添加识别和转文字功能、以及处理异常情况等。该小程序可以方便地在手机端进行调试和体验。
“ 最近在做基于微信小程序【垃圾分类引导指南】的语音识别功能模块时，遇到了一个比较头疼得事情，由于腾讯AI开放平台的接口只支持PCM、WAV、AMR和SILK四种音频格式，而微信小程序录音的音频文件是mp3格式的（此处就是踩得第一大坑了，刚开始看到开发文档是的时候心里还暗喜了一波，因为微信小程序录音文件就可以设置为SILK格式，这样岂不是可以不费吹灰之力就搞定了想想有点头疼的语音识别啦~然而我们终究还是太年轻~折腾了半天，在真机测试的时候发现木有半点反应，调试发现没有生成录音文件，真的是丈二和尚摸不着头脑的赶脚，最后查了一番资料才知道微信小程序在真机上只能设置成acc和mp3格式的），那么这里就不得不进行音频格式转化了。”
手机上很多输入法都是自带语音转文字的功能的，操作方法也大同小异，所以这里就不详细推荐具体哪种输入法了，只说下具体操作：
vivo手机其实也可以将语音转文字，只是很多人不知道具体的操作方法。下面就来给大家介绍下，vivo手机语音转文字如何操作，教你如何一键搞定语音转文字。
作品未来设想：并不是制作一个能自由行走的智能管家机器人之类的，那样的科技以及成本是不一个寒假可以ko！我们希望创造出智能机器人的头。
内容概述：方言是语音识别技术发展中必须要迈过去的坎儿，那么如何让模型能够听懂和理解方言呢？使用优质的数据集是一种的方法，本文将介绍一个经典的方言录音数据集 TIMIT。
电脑已经成了我们生活和工作中不可缺少的一个工具，特别是工作中，不知道大家会不会在电脑上进行录音转文字的操作？今天小编特意抽出一点时间给大家演示一遍吧！有兴趣的小伙伴们可以试试哈！
服务器接收到文件并进行语音识别，使用的是微软语音，只支持 PCM 数据源的 WAV 格式。
现在人们的生活节奏都很快，一天忙忙碌碌的，很多人都追求高效率的工作与学习状态！比如说在学校课堂上老师讲的重点，用笔慢慢记又慢又累，有些人就像如何用手机将语音转换成文字？其实方法特别简单，保准你看完就会！
近日，美国FDNA公司在国际知名医学科研期刊《自然医学》（Nature Medicine）上发布了题为《使用深度学习识别遗传疾病的面部表型》（Identifying facial phenotypes of genetic disorders using deep learning）的论文。论文阐述一个名为DeepGestalt的计算机视觉系统，能够通过面部识别诊断遗传疾病。论文表示，目前DeepGestalt已经能够诊断200多种不同的遗传综合症。在用三项典型遗传疾病对系统进行测试的过程中，DeepGestalt表现出优于临床医师识别遗传疾病的能力。
相信大家都听说过录音转文字助手，知道可以使用这个工具快速完成录音转文字、音频转文字的需求。最近，录音转文字助手又迎来了更新，新增语音翻译功能，可以实现实时对话语音翻译，中英文之间的交流再也不需要担心了。
很多人经常问我，语音转文字、音频转文字应该怎么做。关于这个问题，其实通过手机自带的语音转文字功能，或者微信这样的常见应用可以实现。
语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。树莓派自问世以来，受众多计算机发烧友和创客的追捧，曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”，内“心”却很强大，视频、音频等功能通通皆有，可谓是“麻雀虽小，五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外，若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒，实现语音交互。
小编所在的语音SDK项目，提供的是AI服务，录音是基础，识别是品质。录音方式选择，录音参数设置，录音策略的制定（如解决首字吞字问题），录音架构选择，对识别都有着重要影响。
通过录音管理器 RecorderManager调用手机的录音功能实现音频的在线采集，通过采集到的音频的base64字符串调用云开发侧实现的腾讯云一句话识别云函数，然后将识别结果回调到小程序页面中。
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别（ASR）引擎，其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ，本项目同时还支持各种数据增强方法，以适应不同的使用场景。支持在Windows，Linux下训练和预测，支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。
经常遇到身边的朋友，想从视频中提取出文字，尤其是自媒体博主，如果能直接把视频转换成文章，那可太省时间了。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
一、实现方式：通过录音管理器 RecorderManager调用手机的录音功能实现音频的在线获取，并将获取到的音频传入到服务端，服务端调用腾讯云“一句话识别”API将音频中的文字提取出来回调到小程序端
.https://console.cloud.tencent.com/api/explorer?Product=asr&Version=2019-06-14&Action=DescribeTaskSt
本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
捷通华声灵云语音云重磅上线灵云平台，为广大企业及个人提供专业级语音识别、语音合成等云服务，用灵云人工智能实现了便捷大众工作生活，同时标志着捷通华声在语音云服务领域迈向一个全新的高度。 智能语音“云时代
百度语音现在是比较方便的接口，具体说明请看官方文档，本文分两个部分，先是使用python实现录音，然后再使用百度语音api进行识别上传。
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