怎么电脑软件,把语音转成文字
电脑软件可以通过语音识别技术将语音转换成文字。语音转文字的过程主要包括语音采集、语音信号处理、特征提取、语音识别和后处理等步骤。
- 语音采集：使用麦克风等设备采集用户的语音输入。
- 语音信号处理：对采集到的语音信号进行预处理，包括去噪、降噪、语音增强等操作，以提高语音识别的准确性。
- 特征提取：将预处理后的语音信号转换为特征向量，常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）等。
- 语音识别：将特征向量输入到语音识别模型中，通过模型计算得出最可能的文字结果。语音识别模型可以基于统计模型（如隐马尔可夫模型）或深度学习模型（如循环神经网络、卷积神经网络）。
- 后处理：对语音识别结果进行后处理，包括语法分析、语义理解、纠错等，以提高转换结果的准确性和可读性。
语音转文字的应用场景非常广泛，包括语音助手、语音输入、语音翻译、语音搜索、语音识别笔记等。例如，在会议记录中，可以使用语音转文字软件将会议中的讲话内容实时转换成文字，方便后续整理和查阅。
腾讯云提供了语音识别服务，包括实时语音识别和一句话识别。实时语音识别适用于实时转写场景，支持多种语言和方言；一句话识别适用于短语音转写场景，支持中文普通话和英文。您可以通过腾讯云语音识别服务（https://cloud.tencent.com/product/asr）了解更多相关信息和产品介绍。
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Pocketsphinx -音频预处理是否必要/推荐？
signal-processing、speech-recognition、speech-to-text、cmusphinx、pocketsphinx
我正在使用pocketsphinx进行语音识别，使用西班牙语声学模型和JSGF语法，到目前为止效果还不错。
然而，我得到了错误的音频识别结果，至少在我的耳朵看来是完全可以理解的(没有太多的背景噪声，采样频率和根据声学模型参数的比特深度等)。
此外，这些没有正确识别的音频似乎与正确识别的音频没有太大区别(事实上，对我来说，它们听起来几乎是一样的)。
所以，我猜音频中有一些东西使它更难识别，也许是一些噪声频率或其他需要过滤的东西？(背景噪声、语音的“流行”声音、人声频带以外的频率等)
简而言之，您是否知道pocketsphinx是否已经做了这样的事情，如果没有，您是否知道可以应用于音频文件的最佳实
浏览 3提问于2016-06-20得票数 0
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python语音输入傅里叶变换的语音识别
python、neural-network
首先，使用傅里叶变换是否是识别不同说话人的好方法？我不确定如果说的是不同的话，它是否能识别出一个声音。我知道google和amazon在他们的语音助手中都有语音/说话人识别的功能，但是如果傅里叶变换不能成功的话，还有什么好的方法来做到这一点呢？
我想用神经网络识别声音，为了做到这一点，我首先需要为神经网络获得一个很好的输入，但是仅仅把录音作为输入，我不认为它会工作，因为它是基于频率和时间的。所以我找到了傅里叶变换，现在我尝试用傅里叶变换我的音频文件并绘制它。
我的问题是：
如何在python中用音频输入来绘制傅里叶变换？如果这是可行的，我如何在神经网络中输入傅里叶变换(我想也许给每个神经元一个
浏览 0提问于2018-09-19得票数 1
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现在技术越来越厉害了，前几年还感觉语音打字特别不靠谱，各种语音助手也相当蠢萌，想问下现在国内语音识别发展到什么水平了？
实时且准确的将语音转化成相对应的文本已经达到了什么样的水准？主要还存在哪些方面的问题？
浏览 2213提问于2018-08-06
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语音识别的 js端 sdk什么时候可以升级？
语音识别、ide、网站、sdk
用腾讯云 语音实时识别 的js sdk 做了个web应用，在手机和电脑上运行还算正常，能正常识别，在平板电脑上效果很差，半天没有识别结果，偶尔崩个句末的单词。后来我用andoird sdk 的demo 装到平板上跑，发现效果却又还可以，我只能得出结论，js sdk有问题，我现在web应用已经写好了，但是平板上使用效果很差，没法上线，很尴尬。
浏览 208提问于2021-11-25
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深度学习在腾讯云上有哪些应用？
深度学习
腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
浏览 1719提问于2018-09-07
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哪种神经网络模型最有效
yolo、faster-rcnn
目前我正在学习神经网络。我尝试使用不同的模型来识别人，并遇到了一个非常有趣的问题。我使用了yolo v3，掩码r-cnn，但从间接角度拍摄的照片中的所有人都忽略了照片中的人。现有的模型中哪一个是最准确和有效的？
浏览 2提问于2019-09-11得票数 0
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android语音输入识别器中的音频预处理
android、speech-recognition、audio-processing
我正在做一些基本的命令识别，并使用Google Search Input API。然而，我想自己捕获音频，预处理音频(去噪，提高振幅等)，发送这些修改后的音频到识别器并获得结果。有可能吗？
我知道你可以通过onBufferReceived方法同时使用SpeechRecognizer和RecognitionListener来获取音频。然而，我想做的是预处理而不是后处理。有没有什么变通方法/破解方法来将处理后的数据提供给google识别器？
浏览 0提问于2012-05-13得票数 0
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OCR文字识别技术有哪些应用？
文字识别
OCR 是实时高效的定位与识别图片中的所有文字信息，返回文字框位置与文字内容。支持多场景、任意版面下整图文字的识别，以及中英文、字母、数字的识别。简单来说就是将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本，这么强大的功能在我们生活当中有哪些应用呢？
浏览 3514提问于2018-08-24
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决策树与神经网络
data-structures、machine-learning
我正在实施一个机器学习结构，试图预测银行等金融系统的欺诈行为.这意味着有很多不同的数据可以用来训练模型。卡号，持卡人姓名，金额，国家等.
我很难决定哪种结构最适合这个问题。我有一些决策树的经验，但目前我已经开始怀疑神经网络是否更适合这类问题。另外，如果有其他最好的方法，请随时启发我。
每种结构的利弊是哪一种，哪种结构最适合这个问题？
另外，我不确定这个事实，但我认为决策树在执行速度上比神经网络有很大的优势。这一点很重要，因为速度也是这个项目的一个关键因素。
浏览 0提问于2012-07-17得票数 22
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当输入的数量是可变的时，神经网络是如何使用的？
artificial-intelligence、machine-learning、neural-network、pattern-recognition
我见过的所有神经网络的例子都是针对一组固定的输入，这对图像和固定长度的数据都很有效。你如何处理可变长度的数据，如句子、查询或源代码？有没有一种方法可以将可变长度的数据编码成固定长度的输入，同时仍然获得神经网络的泛化特性？
浏览 3提问于2009-11-20得票数 58
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如何使用Apache Kafka在生产环境构建大规模机器学习?
语音识别、机器学习、java、python、.net
智能实时应用是任何行业的游戏规则。机器学习及其子课题，深入学习正在获得势头，因为机器学习允许计算机找到隐藏的见解而不被明确地编程到哪里。这种能力是分析非结构化数据，图像识别，语音识别和智能决策所必需的。与Java，.NET或Python的传统编程是一个重要的区别。
虽然机器学习背后的概念并不新鲜，但大数据集和处理能力的可用性使得每个企业都能够建立强大的分析模型。通过在企业应用程序和微服务中应用分析模型，任何行业都有大量用例来增加收入，降低成本或改善客户体验。最近apache的kafka也是正在热点，那么和机器学习结合在一起又是怎么样的呢？
浏览 1055提问于2018-04-18
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如何使用深度神经网络提高验证精度？
deep-learning、caffe、mxnet
我正在尝试建立一个具有13000个训练图像和3000个验证图像的11类图像分类器。我使用的是深度神经网络，它正在使用mxnet进行训练。训练准确率正在提高，达到80%以上，但验证准确率在54-57%之间，而且没有增加。这里会有什么问题呢？我应该增加图片的数量吗？
浏览 1提问于2016-05-04得票数 13
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自动连接PDF中的文本框
linux、pdf、textbox、ocr、tesseract
我在中有一个文档，并使用执行OCR (语言是deu-frak)。我花了大约10天(一天24小时)来转换这23期(每期约400页)。
结果是一个可搜索的PDF格式，上面嵌入了原始图像和不可见的文本：
现在，我用删除了图像，并将文本类型从“不可见的”转换为“全文”。现在事实证明，有些词没有被tesseract识别出来，所以每个字母都被分开定位：
请注意，"kommen“被认为是单词，但只被认为是一系列的字符。这使得在文本搜索和更改字体大小时不可能找到“size”，这些字母重叠或造成难看的空白。
我正在使用Linux，并寻找一个命令行工具，允许脚本所有23个PDF文档。
是否有可能用
浏览 1提问于2015-03-08得票数 0
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计算机视觉
computer-vision、text-extraction
我对计算机视觉很陌生。我试图从视频帧和图像中提取文本。github中提供的大多数代码都与python <3版本兼容。任何关于如何进行和获取相关代码和好文件的想法。
注意:我已经实现了pytesseract-OCR，而且没有取得好的效果。
浏览 8提问于2018-05-28得票数 1
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对客户邮件进行分类
machine-learning、nlp、feature-selection、feature-extraction、multilabel-classification
我正在为一家公司做一个项目，该项目需要对客户关于贷款和保险的电子邮件进行分类。电子邮件是从13个类别标签中唯一标记出来的.数据集中的记录数为3000条。所有的电子邮件都不是正确的英语或格式，有很多拼写错误和不必要的功能，如印度名字，地址等。数据集是非常不平衡的，前三个类别的频率合并到2000年，有两个类别的频率在40-80之间。我设法对数据进行了预处理，并删除了大部分不必要的内容和拼写错误。
我使用LinearSVC建立了一个监督学习模型，在验证数据集上给出了大约78%的结果，之后我使用了XGBoost分类器，将准确率提高到80%。这两种模型都使用Tfidf向量作为输入，其中包含预处理后的单数
浏览 0提问于2016-06-18得票数 5
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Keras深度学习说话人识别模型在训练过程中表现突出，然后预测失败。
machine-learning、keras、tensorflow、machine-learning-model、multiclass-classification
我正在尝试使用TensorFlow后端创建一个带有Keras的1:N说话人识别模型。我使用LibriSpeech语料库对数据进行训练，并对数据进行预处理，首先将每个文件从.FLAC转换为.WAV，然后从音频的前三秒计算出Mel-频倒谱系数。然后，我将MFCC输入到一个具有以下功能的卷积神经网络(CNN)中：
def createModel(self, model_input, n_outputs, first_session=True):
if first_session != True:
model = load_model('
浏览 0提问于2020-07-13得票数 2
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提高文本分类的准确性(目前朴素贝叶斯和支持向量机的准确率为62% )
python、machine-learning、scikit-learn、nltk、text-classification
我有这样的数据集：
COD| COMPDESC| CDESCR
0| 10| STRUCTURE:BODY:DOOR| AUTOMATIC DOOR LOCKS WHEN USED, WILL NOT RELEA...
1| 18| VEHICLE SPEED CONTROL| VEHICLE SUDDENLY ACCELERATED OUT OF CONTROL, B...
2| 24| STEERING:WHEEL AND HANDLE BAR| STEERING WHEEL BOLTS LOOSENEDAND ROCKED BACK A...
3| 4
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
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Android上的实时呼叫转录
android、speech-to-text、disability
我是一名Android开发人员，患有听力障碍，目前我正在探索在Android中使用speech Recognizer API制作语音转文本应用程序的选项。在我的国家，隐藏字幕电话和Innocaption在中不可用。潜在的应用可能类似于电话呼叫期间的字幕。
该API用于捕获语音命令，而不是用于实时实时转录。我甚至可以将它作为一个服务来实现，但在它交付了一个结果或部分结果后，我需要不断地重新启动它，这在会话设置中是不可行的(服务重新启动时会丢失单词)。
请注意，我不需要100%的准确性为这个应用程序。许多听力受损的人发现，有一些对话的上下文来帮助他们是有用的。所以我实际上不需要评论这是如何不准确
浏览 4提问于2014-09-12得票数 5
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从文本中选择哪些功能？
machine-learning、classification、neural-network、text-mining、feature-selection
你好，我是非常新的数据科学，机器学习和堆栈溢出。请原谅我搞不清楚或者问一些幼稚的问题。
我的问题如下：
从任何给定的文档中，我试图用神经网络根据它在读者中唤起的情感对它进行分类。但是，我在功能选择方面有困难。我正在考虑使用NLTK和RAKE来提取关键字，但我不知道如何将它们转换成特性。我应该为一个特性散列关键字吗？或者，我是否应该找到一本英文单词词典(即Wordnet)，并将词典中的每一个单词作为一个特征。
浏览 0提问于2016-05-14得票数 4
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集成学习、多分类器系统
c#、matlab、machine-learning、bayesian、ensemble-learning
我试图使用MCS (多分类器系统)对有限的数据做一些更好的工作，即变得更精确。
我目前正在使用K-均值聚类，但可以选择使用FCM (Fuzzy Means)，即数据被聚成组(集群)，数据可以代表任何颜色。我首先对数据进行预处理和归一化后对数据进行聚类，得到一些不同的聚类。然后，我继续使用聚类作为Bayes分类器的数据，每个聚类表示一个不同的颜色，Bayes分类器被训练，然后将来自这些分类器的数据输入单独的Bayes分类器。每个Bayes分类器只训练一种颜色。如果我们以3- 10为蓝色，13 - 20为红色，0-3之间的光谱为白色，直至1.5，则蓝色逐渐由1.5 -3变为蓝色，而蓝色至红色的光谱
浏览 1提问于2012-03-02得票数 4
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