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如何实现语音识别功能

native 嵌套H5 实现语音识别功能? 看图说话,我采用的是 mui 框架所自带的功能! 代码附上: <! DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>语音识别</title> < "yu-JS/mui.min.css"> </head> <body>

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语音识别方法汇总与实例搭建

文章目录 语音识别 语音识别过程 预处理:语音信号预处理—提取语音MFCC特征 工具Kaldi DeepSpeech wav2letter 端到端语音识别 语音识别 自动语音识别技术(AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION, ASR)是一种将人的语音转换为文本 的技术。 语音识别作为一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处 理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。 语音识别近年来受关注度不断提升,相关技术广泛用于家用电器和电子设备,如智能音 箱、声控遥控器,移动应用上的各种声控操作、语音助手等;也可用于个人、呼叫中心, 以及电信级应用的信息查询与服务等领域。 典型的语音识别系统由5部分构成:特征提取、声学模型、发音词典、语言模型和解码搜索。 过程简介:

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    基于HMM的语音识别搭建(未用HTK)

    文章目录 语音识别 to do source 结果 语音识别 1.最近研究语音识别,就顺便研究了一下隐马尔科夫链。 2.其中核心代码为: 3.训练样本数据集,请联系作者。 python ''' Author:Yan Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-04--19:50 File:HMM语音识别 Describe: 建立语音识别 ''' import os import argparse import numpy as np from scipy.io import wavfile from

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    神经网络如何识别语音到文本

    卷积神经网络被训练来识别人类语音并自动处理呼叫。它们有助于全天候与客户保持联系,并简化典型的请求处理。 毫无疑问,未来呼叫中心将独立于运营商。语音合成和识别技术将为它们提供可靠的支持。 他们训练神经网络识别一组14条语音命令,这些命令可以用来自动呼叫。 为什么企业应该使用语音到文本识别技术 语音识别技术已经在移动应用程序中得到了应用——例如,在Amazon Alexa或谷歌中。 这一次,我们的研发部门训练了一个卷积神经网络来识别语音命令,并研究神经网络如何帮助处理语音到文本的任务。 神经网络如何识别音频信号 新项目的目标是创建一个模型来正确识别人类所说的单词。 作为研究的一部分,我们: •研究了神经网络信号处理的特点 •预处理并识别有助于从语音记录中识别单词的属性(这些属性在输入中,单词在输出中) •研究如何语音到文本的任务中应用卷积网络 •采用卷积网络识别语音 •对模型进行流识别测试 我们如何教神经网络识别传入的音频信号 在研究中,我们使用了wav格式的音频信号,在16位量化采样频率为16khz。

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    如何用 RNN 实现语音识别?| 分享总结

    但是,网上目前关于 RNNs 的基础介绍很少,本文便是介绍 RNNs 的基础知识,原理以及在自然语言处理任务重是如何实现的。文章内容根据 AI 研习社线上分享视频整理而成。 在近期 AI 研习社的线上分享会上,来自平安科技的人工智能实验室的算法研究员罗冬日为大家普及了 RNN 的基础知识,分享内容包括其基本机构,优点和不足,以及如何利用 LSTM 网络实现语音识别。 比如语音识别,一段语音是有时间序列的,说的话前后是有关系的。 总结:在空间或局部上有关联图像数据适合卷积神经网络来处理,在时间序列上有关联的数据适合用循环时间网络处理。 接下来用 RNN 做一个实验,给大家介绍一个简单的语音识别例子: 关于 LSTM+CTC 背景知识 2015 年,百度公开发布的采用神经网络的 LSTM+CTC 模型大幅度降低了语音识别的错误率。 真实的语音识别环境要复杂很多。实验中要求的是标准普通话和安静无噪声的环境。

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    语音识别如何实现:一个工具,3种方法教你语音识别成文字

    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! ; 3、 等待识别成功,这里也可以进行复制、翻译、导出等操作,但是文件数据是自动保存的,无需手动操作,直接返回主页面就可以查看到我们识别好的内容了。 3、 等待识别完成,点击进入,就会显示识别好的文字内容了,这里也可以进行翻译、复制和导出等操作哦。 怎么样,使用录音转文字助手将语音转文字是不是很简单呢? 1个工具,3种方法助你实现语音转文字,这也太实用了吧。

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    SFFAI分享 | 黄健:语音情感识别【附PPT与视频资料】

    导读 ---- 语音情感识别能够使人机交互更加和谐自然,近来收到了越来越多的关注。语音情感识别系统主要分为语音情感特征提取和情感建模两个重要的部分。 传统的语音情感特征主要是基于手工特征包括韵律、频谱和音质三种,传统的情感模型主要是基于SVM和HMM等方法。 随着深度学习的发展,深度神经网络也被成功地应用在了语音情感识别领域,主要是利用神经网络提取更为鲁棒有效地情感特征和基于时序关系建立情感模型,而且其他领域的模型也有效地提升了语音情感识别的性能。 Introduction ---- 语音情感识别是对音频进行情感分类。本文从语音情感识别的情感特征提取和情感模型构建两个方面进行说明,并介绍一些经典的方法和模型。 因此,情感识别就是依据外在表现地生理信号和行为反应去量化、描述和识别人类情绪。

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    腾讯云 实时语音识别介绍及其Android SDK Demo搭建

    实时语音识别API地址:https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35799 ---- 接口地址:http://asr.cloud.tencent.com SDK使用及代码分析 准备工作 android studio 开发工具 android 环境 (java14) Tencent 云 语音识别产品开通后,秘钥 一、下载与安装 1. , 用来监听语音识别的结果,共有如下四个接口: final AudioRecognizeResultListener audioRecognizeResultlistener = new .build(); // 自定义识别配置 //设置语音识别参数 //通过构建 AudioRecognizeConfiguration ,用户可以调用该类来开始、停止以及取消语音识别

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    人脸识别车牌识别系统安防视频云服务EasyCVR支持大华SDK语音对讲

    TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR内,已经能够通过国标GB28181协议实现语音对讲功能,在大华SDK的研发方面,也开发了该功能,本文和大家分享下。 未命名1613697203.png EasyCVR语音对讲主要用于实现本地平台与前端设备所处环境间的语音交互,解决本地平台需要与现场环境语音交流的需求。 调用CLIENT_SetDeviceMode 参数emType为DH_TALK_TRANSFER_MODE,设置语音对讲转发模式。 非转发模式,即本地PC与登录的设备之间实现语音对讲;转发模式,即本地PC与登录设备相应通道上连接的前端设备之间实现语音对讲。 调用 CLIENT_StartTalkEx,设置回调函数并开始语音对讲。 对讲功能使用完毕后,调用 CLIENT_StopTalkEx,停止语音对讲。 调用 CLIENT_Logout,注销用户。

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    使用RNN-Transducer进行语音识别建模【附PPT与视频资料】

    RNN-Transducer针对CTC的不足,进行了改进,使得模型具有了端到端联合优化、具有语言建模能力、便于实现Online语音识别等突出的优点, 更加适合语音任务,值得引起大家的重视。 讲者简介 ---- 田正坤,中国科学院自动化研究所智能交互团队,直博二年级,目前主要研究兴趣集中在端到端语音识别以及低资源语音识别。 ? 因此,本文从CTC模型出发,一步步引入为什么要使用RNN-T对语音识别任务建模,RNN-T模型还有什么问题存在。 ? 图1 CTC解码图 在联结时序分类模型(CTC)提出之前,深度神经网络-隐马尔可夫模型占据着语音识别的江山。但是其需要预先对数据进行强制对齐,以提供给模型逐帧标记,用于监督训练。 这个基本假设与语音识别任务之前存在着一定程度的背离。此外,CTC模型并不具有语言建模能力,同时也并没有真正的实现端到端的联合优化。

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    语音识别如何操作?这种语音转文字方法也太好用了吧,简单高效

    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。 那么,语音识别成文字到底应该怎么做呢? 这种语音转文字方法实在是太好用了吧。 二、操作步骤: 1.语音转文字 语音转文字这里指的是实时录音转文字,边录边转换。 操作步骤: 首先需要打开手机中的录音转文字助手,在功能页中,我们选择:录音识别,之后页面跳转之后,点击页面底部的蓝色按钮,就可以开始边说话边识别成文字了。 然后会直接进入识别的阶段,等待识别结束,文字内容会被填充到页面中,这时我们同样可以进行复制、翻译、导出等操作。 需要注意的是,这个时候文字内容、翻译内容会被自动保存。 语音识别如何操作?

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    信号为E时,如何语音识别脱“网”而出?

    本文将从微信智聆的嵌入式语音识别引擎的实现和优化, 介绍嵌入式语音识别的技术选型。 01 语音识别,大体是这么来的 语音识别,能让机器“听懂”人类的语音,把说话内容识别为对应文本。 裁剪模型不可避免,在模型训练环节如何避免小模型训练易陷入局部最优的问题; 3.  如何计算的更快,满足嵌入式的CPU环境; 4. 如何组织语言模型存储,能在有限的内存下存储更多的语言信息。 除此之外,语音识别包含一个解码器,他如同计算机的操作系统,有效地组织着各个环节。  接下来,我们基于每个“部件”简介其基本概念,以便后续介绍如何在这些“部件”上对嵌入式ASR工作的展开。 2.帧率抖动 5s统计一次直播流视频帧率,1min计算一次帧率方差,方差过大,视为推流帧率抖动. 3.声学模型(acoustic model) 声学模型作为语音识别的CPU,其重要性不言自喻。 那么在有限的内存中,如何最大化存储语言模型,是嵌入式ASR要解决的问题。 5.发音词典 发音词典,是语音识别的内存条。内存能将硬盘的数据读入,并使用cpu进行运算。

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    问答 | 如何看待某手机品牌语音助手无法识别机主语音,误解锁操作?

    话不多说,直接上题 @酱番梨 问: 如何看待某手机品牌语音助手无法识别机主语音,误解锁操作? ? 按照现在的语音识别技术,出现这样的事正常吗? 来自社友的回答 ▼▼▼ @lyn 不管是语音识别还是指纹,人脸,都有一定的容错范围,各家的范围标准必然有所不同。个人猜测XXXX为了提高唤醒成功率应该设置的比较宽松。 @Lamaric 虽然说世上没有完全相似的声音,但在一定误差范围内会出现识别错误的情况。毕竟没有100%的识别率。猜测可能是厂商在开发系统时就把阈值降低了,导致容错率增大,出现误识的情况也会更多。 首先这个问题体现出了语音识别的两种取向:是“语音转文本”还是“声纹识别”,前者是所有语音助手、智能音箱核心关注的事情,识别出用户说的话的内容是什么,把它以文本的形式输出,便于后续处理;后者就是关注说话的人到底是谁 @ToBeStrong 某耀8也是这样,舍友随便叫一声,就能识别 ----

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    使用FFmpeg进行视频抽取音频,之后进行语音识别转为文字

    printWriter.close() } build.dependsOn subprojects.build, zipSetup, zipSources, md5 工程组件gradle依赖: 语音识别使用 ProcessBuilder(); builder.command(commands); final Process p = builder.start(); // 从输入流中读取视频信息 if (m.find()) { int time = getTimelen(m.group(1)); System.out .println(video_path + ",视频时长 pcm"; processWavToPcm(wavPath, "D:\\ffmpeg4.2\\bin\\ffmpeg.exe", out); } } } 5、音频格式转换,便于进行语音识别 ,代码如上: 6、调用sdk,获取识别结果: package com.my.ai.service; import org.json.JSONObject; import org.slf4j.Logger

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    语音社交源码的开发搭建如何实现长久发展?

    现代人们停留在互联网上的时间越来越多,除了游戏娱乐之外,甚至社交也在网上实现,比起通过文字、图片、视频等方式的社交,语音社交凭借其方便、放心、舒适的特点,越来越受年轻人追捧。 一、语音社交源码的开发搭建 1、开发环境的确认:一般语音社交源码在搭建时服务端的基础环境是LAMP或者LNMP,缓存服务采用Redis;安卓端选用Android studio3.3,Java1.8;iOS 4、服务器的部署:语音社交源码除了选择云服务器之外,在搭建功能时,还要将功能分布部署,这样才能在语音社交源码面对高并发场景时,更好的应对,保证用户的顺畅使用。 5、语音连麦技术的支持:由于语音社交源码对语音内容质量的要求比较高,所以采用实时音视频技术,降低用户语音聊天时的延时,增加用户的使用流畅性和真实性。 二、语音社交源码应具备的功能 1、语音匹配功能:适用于陌生人社交领域,在语音社交源码开发设置既定的算法,让用户之前可通过标签、兴趣等参数进行匹配。

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    如何搭建多nginx实现视频分流?

    大家都知道,如果一个服务器接入大量的进程或者任务,很可能会造成卡顿,比如在使用EasyNVR进行视频直播分发时,nginx接入传输量比较大的视频流,会导致PC端的播放卡顿。 在开启按需直播后,EasyNVR服务就会自动根据视频的播放需求来传输视频,以减轻nginx的压力。 但是在非按需播放的通道较多的情况下,单nginx处理比较仍然会放缓,解决此种问题,就是需要搭建多nginx来实现分流。 搭建方式: 1.先将服务关闭(ServiceUninstall-EasyNVR.exe),随后复制nginx这个目录如下图(录像可以不复制): 2.复制完成后进入该目录内将nginx.exe的名称更改 5.在任务管理器或者Linux内的top命令都可以看到启动的多nginx,随后查看视频就会进行通道分发。

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