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。
对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作，机器要听懂人类说话，就离不开语音识别技术（ASR）。
前段时间办公室出现一奇葩需求，要把一段授课视频转换为文字，为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作，总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ，为啥不用Python呢～～说干就干，经过一番分析和搜索，还真被我搞定了，下面跟大家分享一下。
Google日前正式发布旗下云端语音识别API，支持80多种语言，也能辨识正体中文。而新版API加强了长版音频档的转录精准度，也新增支持WAV、Opus和Speex文件格式，且Google也宣称，新版
Voicera获1450万美元融资，智能语音真的前途无限吗？
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。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高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
最近，QQ V7.6.0版本发布，新增视频通话“口吐弹幕”功能，引发网友热议。 寻找最新黑科技与视频通话的契合点，使视频聊天更潮、更互动、更具趣味性是，一直是QQ视频通话探索的方向。这次我们结合实时语
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
常会遇到有些 PDF 是扫描版的无法复制（豆丁网上的），有些网页（极客时间）也限制了复制功能。这时候要复制，通常情况下只能手动去打，很浪费时间对吧。当然也可以使用一些 OCR 识别软件，但要么付费要体积很大，不方便。
AI 科技评论按：语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来，语音识别正确率有了长足的进展，也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状，微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果，达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年，微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息，他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平，这意味着他们的系统识别对话中文
重构出版：语音交互技术的冲击与机遇 1 摘要：语音交互技术是人工智能技术的重要分支，包括语音识别、语音合成和语义理解三个部分。语音交互技术不仅从出版实务上重构了出版业，而且重构了出版业的核心概念。出版机构面对语音交互技术的冲击要主动培养音频编辑人才，提前布局市场，在下一次知识服务转型的风口占得先机。 关键词：人工智能；语音交互技术；重构；出版业 2 人工智能将对人类社会产生重大影响，而语音是人工智能技术重要应用领域之一。近年来语音交互技术日趋成熟，数字出版领域有声读物快速发展，市场不断扩大。“国内已经先
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版，让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步：首先，把你的实时语音转换成文字；然后，再把文字翻译成另一种语言的文字；最后，把文字转换成语音。其中，识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来，由于深度学习的进步，语音识别依靠深度神经网络（deep neural networks）也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现，但真正开始焕发光芒
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。
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~~(●—●)
没天总是不停的开会，会议内容又多又发散！音频文件整理困难，搜索不到终点，占用空间大，不利于分享和传达！
在windows10上运行的测试内容。 Python版本：Python3.6.2。 已经注册并添加了百度的'’语音识别'和'语音合成'应用。 已经注册并创建了图灵机器人的'机器人'。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
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。
语音识别就是把语音变成文字的过程，相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景，比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来，随着互联网的发展，各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富，CPU、GPU硬件的发展，以及深度学习算法大规模的应用，语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
第六届Sky Hackathon大赛已经报名结束，49支高校参赛队伍已经集结完毕。有开发者问：“我们不是高校学生，是否也能旁听线上训练营？” NVIDIA的答复是：安排！ 训练营的目标 本次Hackathon活动以AI助力防疫——创建AI“大白”为主题。身着白色防护服的工作人员辛苦奋战在抗疫一线，我们可以通过AI的技术辅助防疫工作，例如口罩识别检测和口罩佩戴语音提醒，小区门禁二维码识别等场景的应用, 学习AI项目在疫情防控中的设计理念。 场景描述： 第一步：通过语音跟AI大白打招呼“你好大白，请让我进入
导读：常见的数据来源和获取方式，你或许已经了解很多。本文将拓展数据来源方式和格式的获取，主要集中在非结构化的网页、图像、视频和语音。
现实生活中大家可能比较常见的是指纹识别，比较常见的使用场景有手机指纹识别、智能门指纹识别等方面，那么什么是声纹呢？
其中，声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率，语言模型主要描述词间的连接概率；发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来，将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
大数据文摘作品 记者：谭婧 如果说PC时代的搜索引擎成就了谷歌，造就了这家当今世界最大的数据公司，那么随着智能产品的普及，谁先用现象级产品掌握了语音的入口，谁就将成为AI时代的赢家。 而在今天，没有哪个入口能比得上月活用户即将达到10亿的微信。 亚马逊Amazon Echo、苹果Apple HomePod、谷歌Google Home “语音转换文字对（微信）用户来讲是很刚需的场景。”微信智聆技术团队告诉大数据文摘记者。确实，相比用“手”和“眼睛”，以及其他以手机和电脑为媒介的操作，“语言”无疑是人类最自
安装使用“法官助手” 开启“语音录入”智能模式 “本院认为，公民享有生命健康权，公民、法人由于过错侵害他人财产人身的，应当承担民事责任……”12月26日，在禄丰法院交通事故类审判团队法官办公室，一名法官在技术人员的指导下使用法官语音助手，对着话筒用语音书写判决书。只见话音刚落，立即被转换为文字显示在电脑上。禄丰法院加快智慧法院建设步伐，近日为全院28名入额法官安装了32寸宽屏电脑和法官语音助手，并在两个数字法庭安装了庭审语音助手，开启了智慧法院“左看右写、语音录入”的工作模式，标志着该院在智慧法院建设上
人工智能技术中，语音识别与图像识别最先实现商业化。不过，照目前情况看来，不管是语音识别还是图像识别，C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天，谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线，值
随着人工智能技术越来越多的应用到我们的工作和日常生活中，人们对与计算机交互提出了更高的要求。人们显然已不满足于只是简单的人机对话，而是畅想可以达到人与人交流那样的酣畅淋漓，就像科幻片像人们所展现的那样。
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。
DBMR在报告中认为，未来全球语音和声音识别市场的顶级玩家，包含如下公司 - Hoya, Raytheon, Sensory, Anhui USTC iFLYTEK Co., VoiceVault, LumenVox, Acapela Group, Nuance Communication, Microsoft, Google, Apple等。其中仅提到了一家中国公司 - 科大讯飞，未免有很大的局限性。以下为报告内容：
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。
语言作为人类的一种基本交流方式，在数千年历史中得到持续传承。近年来，语音识别技术的不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言？本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
导读：为什么要使用机器来理解音频内容呢？一个重要的出发点就是在大量数据存在的情况下，由人来完成音频内容的理解是一件较为困难的事情，在图片和文本处理方面，快速理解尚有一定实现的可能，古代有一个形容人记忆力很好的成语叫做走马观碑，描述一个人骑着快马路过一个石碑，看到石碑上密密麻麻的小字一瞬间就能够全部记下来。但是对于音频与视频这种内容，即使在加速的情况下也需要一定的时间来听完、看完音频和视频内容才能够进一步理解它。如果采取人力处理这些问题会遇到困难，我们就可以借助于机器辅助人来进行处理。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 11日下午的深度学习分论坛，地平线机器人科技高级工程师余轶南，阿里巴巴iDST语音组高级专家鄢志杰，厦门大学教授纪荣嵘，华中科技大学教授、国家防伪工程中
今天我开通了新专栏《语音处理》，又名曰——不语。我将分享介绍一些关于语音信号处理的基础知识。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还记得冬奥会期间和朱广权battle的AI手语主播吗？ 现在，这样的手语数字人不仅要在小荧屏上工作，还能到火车站、银行、医院这些公共场所上岗了。 喏，通过这样一台看似普通的机器，AI手语数字人就能实时将语音或文字转化为手语，让听障人士与窗口工作人员无障碍沟通，词准率在96%以上。 这就是百度智能云曦灵刚刚推出的AI手语一体机，它能够直接部署在各种服务窗口，成为工作人员的实时翻译官。 其背后支持平台——AI手语平台也同步发布，它能进行实时手语直播，还可
Human Language Processing研究的内容根据输入输出的不同，可以分为如下6种
语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人员微调音节、发音、语速、音量以及文本转语音输出的其他属性。SSML可自动处理正常的停顿(例如，在句号后面暂停片刻)，或者在以问号结尾的句子中使用正确的音调。
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
语音识别，也被称为自动语音识别 Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的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。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。该技术已经广泛应用于我们平时的生活中，例如：
原文：Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析（一）---结构化思维》，这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。
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。 这是继微信支付提速、微信公众号CDN加速、微信公众号安全护航等一系列动作之后，腾讯云联合微信发布的又一重大举措。腾讯云智能语音服务将以强大的垂直领域定制化服务，打造专业高效的语音大脑。 一、识别率行业领先云端+嵌入式开放 语音作为继键盘、鼠标、触屏之后人机交互的新体验，其识别技术被广泛应用在呼叫中心、网络搜索、智能终端、移动应用、人工智能等各大领域。 腾讯云平台联合微
软件地址：https://gitee.com/hgm1989/online_speech_recognition
从当前来看，速记神器确实为特定人群所需。 近日，搜狗召开发布会，正式推出其自研的速记神器——搜狗听写。这是一款能够将语音实时转变成文字的速记工具，拥有转写和听写两种模式，主要面向记者、编辑、作家等文字工作者。 由搜索而知名的搜狗 在人工智能领域似乎也玩的风生水起 众所周知，搜狗以搜索业务起家。除搜索业务外，其在近年还因搜狗输入法、搜狗高速浏览器等在行业内颇具名气。 如果仅从以上这些来看，搜狗此次推出“搜狗听写”似乎显得有些无厘头。然而，搜狗CEO王小川曾表示，搜索本身也是一种AI。 回顾搜狗的发展史，除去初
“ 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
语音识别中有两种技术分别是ASR和NLP，ASP是将语音识别转换成文本的技术，而NLP是自然语言，是理解和处理文本的过程，相当于解析器。
本文转载自机器之心 作者：黄小天 5 月 27 日，由机器之心主办、为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）在北京 898 创新空间顺利开幕。大会第一天重要嘉宾「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、英特尔 AIPG 数据科学部主任、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly Mukai 等知名人工智能专家参与峰会，并在主题演讲、圆桌论坛等互动形式下，从科学家、企业家、
那么，智能时代跟FreeSWITCH什么关系呢？严格来说，其实没什么关系。你看，我今天又标题党了。
小编新接触语音SDK项目，SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目，识别效果是至关重要的一环，识别效果评测也是一项测试重点。为了制定一个专业、全面的效果评测的方案，小编学习了相关知识，对方案制定有了初步思路。希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
