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语音翻译成中文怎么做?如何实现中英文实时对话翻译,试试这个方法

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。 那么新版录音转文字助手,应该如何将语音转文字、语音翻译成中文呢? 因为操作方法有些雷同,所以这里就列举其中一个转文字的方法:录音识别。 选择录音识别之后,进入的是开始页面,这个时候我们可以看到页面中有一个蓝色开始键,点击就可以开始边说话边转换成文字了; 等到说话完成之后,转换好的文字内容显示在页面当中了,这个时候我们可以根据按键名称, 二、语音翻译 录音转文字助手新增了语音翻译功能,可以实现实时对话翻译,中文和英文之间的互译,操作简单,识别率几乎可以说是百分百了。 我们进入功能页之后,选择语音翻译,之后跳转的页面就是操作页了,可以看到中文、英文两个选项。我们点击中文,就是将实时说话内容翻译英文,反之英文则是将实时说话内容翻译成中文。

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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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    语音识别特惠,低至1元!!

    为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用,外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。

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    python 获取英文人名翻译

    # 获取中英文人名翻译 import time import urllib.request def getename(ename_data='ename2cname.txt'): flag

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    翻译、文字识别语音转文字统统搞定

    今天给大家介绍一款 Python 制作的实用工具包,包含多种功能: 音频转文字 文字转语音 截图 OCR文字识别 复制翻译 举个例子,比如截图 OCR 文字识别就有很多实用场景。 再比如中英文翻译也是经常会用到的,通常情况的操作是打开百度翻译网页然后复制进去翻译,也不方便。 ? 使用这款工具很轻松就能处理,翻译效果还不错: ? 动图效果: ? 语音识别也很常用了,比如一些看了一些网课视频想做笔记,不想去手打的话。可以先把视频中的语音抽出来,然后使用该工具直接转换成文字。 这些功能是 Python 实现的,很强大对吧。 以语音识别接口为例,进入百度语音识别网站: http://ai.baidu.com/tech/speech/asrpro ? 选择创建对应的「文字转语音」和「语音识别」应用,就会给你一串秘钥,重点保存好:API key 和 Secret key. ? ?

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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。 内容 说明 支持语言 中文普通话、英文、粤语、韩语 支持行业 通用、金融 音频属性 采样率:16000Hz或8000Hz、采样精度:16bits、声道:单声道 音频格式 wav、pcm、opus、speex 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.

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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。 看参数,主要用到的是rate和1536 上图的16000表示采样率 1536表示能识别中文和英文,它的容错率比较高 1537必须是标准的普通话,带点地方口音是不行的。 所以建议使用1536 ? (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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    CRNN论文翻译——中英文对照

    声明:作者翻译论文仅为学习,如有侵权请联系作者删除博文,谢谢! 一些其他方法(如[22])将场景文本识别视为图像分类问题,并为每个英文单词(总共9万个词)分配一个类标签。 深层结构允许比浅层抽象更高层次的抽象,并且在语音识别任务中取得了显著的性能改进[17]。 为了使其适用于识别英文文本,对其进行了调整。在第3和第4个最大池化层中,我们采用1×2大小的矩形池化窗口而不是传统的平方形。这种调整产生宽度较大的特征图,因此具有更长的特征序列。 这个长度超过了大多数英文单词的长度。最重要的是,矩形池窗口产生矩形感受野(如图2所示),这有助于识别一些具有窄形状的字符,例如i和l。 表1。网络配置总结。第一行是顶层。

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    英文文档帮查&翻译计划

    其实,初学者最应该看的,是编程软件的官方文档,是软件工具的官方文档,是开源项目的官方文档…… 但是鉴于有一些文档没有中文翻译,让不少不会英文的同学望而却步。 为此,我将会启动英文文档代查、翻译计划。 如果你想学习一门编程语言,但是它没有官方中文文档;如果你想实现一个功能,但是官方教程对API的描述是英文;如果你想用一个软件,但是这个软件没有中文说明书;如果你想参与一个开源项目,但是看不懂上面的英文讨论 我帮你寻找官方文档,帮你翻译,然后用公众号文章的形式发布出来,让更多人看到。 例如: #文档翻译#我想知道Scrapy的下载器中间件中,process_response可以返回哪些数据。 当然,你也可以尝试给我发送一些非技术性的内容,例如《经济学人》《华盛顿邮报》中的具体某个段落,如果我有时间的话,也会帮你翻译。 我拒接哪些请求 请帮我翻译Python官方文档 请帮我翻译这一篇Quora下面的所有回答 请帮我翻译这个开源项目的官方文档 我怎么给你结果 我会汇总每一周的请求,并在周六更新的公众号文章中,为你呈现你需要的结果

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    python3 调用百度翻译API翻译英文

    ='+sign resultPage = urllib.request.urlopen(myurl) #调用百度翻译 API进行批量翻译 print (myurl) resultJason = resultPage.read().decode ('utf-8') #取得翻译的结果,翻译的结果是json格式 resultJasons = resultPage.read() print ('dst') dst = str(js["trans_result"][0]["dst"]) #取得翻译后的文本结果 outDst=dst.strip()+"\n" fout.write(outDst) #如果翻译出错

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    ResNet论文翻译——中英文对照

    对于许多视觉识别任务而言,表示的深度是至关重要的。仅由于我们非常深度的表示,我们便在COCO目标检测数据集上得到了28%的相对提高。 许多其它重要的视觉识别任务[7, 11, 6, 32, 27]也从非常深的模型中得到了极大受益。 极深的表示在其它识别任务中也有极好的泛化性能,并带领我们在进一步赢得了第一名:包括ILSVRC & COCO 2015竞赛中的ImageNet检测,ImageNet定位,COCO检测和COCO分割。 在图像识别中,VLAD[18]是一种通过关于字典的残差向量进行编码的表示形式,Fisher矢量[30]可以表示为VLAD的概率版本[18]。它们都是图像检索和图像分类[4,47]中强大的浅层表示。 在PASCAL和MS COCO上的目标检测 我们的方法对其他识别任务有很好的泛化性能。表7和表8显示了PASCAL VOC 2007和2012[5]以及COCO[26]的目标检测基准结果。

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    一心二用:高性能端到端语音翻译模型同时识别声音和翻译

    传统的语音翻译系统采用级联方式,由两个模块组成,分别是语音识别系统和机器翻译系统,前者先将语言识别成文本,后者再翻译成他国文字。 这篇工作主要是研究了端到端模型中语音识别语音翻译的目标序列如何联合学习。 ? 众所周知的是,一个可商用的中、英语音识别系统需要使用上万小时音频-转写平行数据训练得到,而一个商用的中到英文本机器翻译系统则需要上亿条平行句对训练得到。 例如,当预测翻译序列时,由于已经解码出了相应的识别序列,即已知语音翻译的中间识别结果(源语言文本),可以用来改善翻译序列的预测准确性。 case2中,基准模型将音频转写中的“aboard”错误地翻译为“vers l'avant”(英文为“ forward”),但是COSTT可以根据正确的转写预测结果将其正确地翻译为“a bord”。

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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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