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Python 语音录制识别

本文介绍一些 Python 中常用的语音能力的包,以及如何通过调用云服务商的 API 进行语音识别录音主要使用 pyaudio 包,它可以以字节流的方式录制/播放音频安装:pip install pyaudio...pyaudio.get_sample_size(pyaudio.paInt16)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(data)output.getvalue()语音识别腾讯云腾讯云的语音识别服务有多种...一句话识别”类似,上传数据同样需要带上对应格式的文件头科大讯飞这里试用了科大讯飞的实时语音转写接口,通过 websocket 的方式,推送字节流到 websocket server,并接受识别结果这里参考了官方示例...('sample.wav', 'rb') as f: await iflytek_recognition(f.read())一个简单 Demo这里写一个通过键盘空格键控制录音开关,并打印语音识别结果的...,符合日常简单应用的语音入口的场景

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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。...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....输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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什么是语音识别语音搜索?

前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别语音搜索。...图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。预处理预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本,并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别语音搜索的核心技术之一。...结论语音搜索是通过语音输入的方式,进行搜索操作。语音搜索的核心技术之一是语音识别,它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。

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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。...AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {     'vol': 5, }) # 识别正确返回语音二进制...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。...(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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什么是语音识别语音助手?

语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别语音助手的核心功能,它可以将用户的语音输入转换为文本。...自然语言处理可以使语音助手更加智能化,更具人性化。 对话管理 对话管理是指对用户语音助手之间的对话进行管理的技术。对话管理可以使语音助手更加灵活,更具人性化。...语音助手可以使智能家居更加便捷,更加智能。 智能车载 语音助手可以车辆进行互动,如导航、播放音乐、接听电话等。语音助手可以使车载更加安全,更加便捷。...未来的语音助手将具备更加智能化的能力,能够更好地理解人类语言,并且能够进行更加自然的对话。 结论 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。语音助手的核心技术是语音识别,它可以将语音信号转换为文本。...语音助手的基本功能包括语音识别语音合成、自然语言处理和对话管理等。语音助手的应用场景非常广泛,包括智能家居、智能车载、智能手表等。

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百度语音识别 语音唤醒失败

当时用百度的语音识别和合成用python实现了一些功能。但是并没有实现语音唤醒,于是要想实现语音唤醒就只能不断的轮询接口,然后发送到百度云进行识别。...唤醒词的音节覆盖尽量多,长度最少为4个音节;相邻音节请尽可能规避,字要发音清晰响度大;生僻字请尽量规避;零声母字请尽量规避;请避免使用叠词;例如:质量较高的唤醒词:“百度外卖”,音节覆盖多差异大;质量较差的唤醒词:“语音识别...参考:http://yuyin.baidu.com/bbs/q/552 —-补充: 关于百度语音离线识别(引自http://yuyin.baidu.com/bbs/q/538):离线只是作为在线识别的补充...,不支持纯离线识别。...☆文章版权声明☆ * 网站名称:obaby@mars * 网址:https://h4ck.org.cn/ * 本文标题: 《百度语音识别 语音唤醒失败》 * 本文链接:https://h4ck.org.cn

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·深度学习进行语音识别-简单语音处理

深度学习进行语音识别-简单语音处理 吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候,它将成为电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习深度学习进行语音识别吧!...这是使用深度学习进行语音识别的最高追求,但是很遗憾我们现在还没有完全做到这一点(至少在笔者写下这一篇文章的时候还没有–我敢打赌,再过几年我们可以做到) 一个大问题是语速不同。...但对于语音识别,16khz(每秒 16000 个采样)的采样率就足以覆盖人类语音的频率范围了。 让我们把“Hello”的声波每秒采样 16000 次。这是前 100 个采样: ?...我们可以把这些数字输入到神经网络中,但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。相反,我们可以通过对音频数据进行一些预处理来使问题变得更容易。...不识别「Hullo」是一个合理的行为,但有时你会碰到令人讨厌的情况:你的手机就是不能理解你说的有效的语句。这就是为什么这些语音识别模型总是处于再训练状态的原因,它们需要更多的数据来修复这些少数情况。

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Python 技术篇-1行代码实现语音识别,speech库快速实现简单的语音对话

参考链接: Python语音识别简介 首先需要安装 speech 库,直接pip install speech就好了。...speech.input() 这一行代码就可以实现语音识别,第一次使用需要配置一下。 ...import speech while True:     say = speech.input() # 接收语音     speech.say("you said:"+say) #说话     if...运行效果图: 它调用了本地了语音识别软件。  你说英语的话它不容易识别出来,但是中文却识别的很好!应该是计算机语言是简体中文,要是设置为英文的话,应该就能识别出来了。 ...如果是python3版本使用过程中有问题可以看: Python3使用speech库-常见问题原因及解决方法  第一次启用需要进行语音识别设置  按如下步骤进行即可。

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Android实现语音合成识别功能

Android语音合成语音识别,供大家参考,具体内容如下 这里调用科大讯飞语音的API,语音云开放平台介绍 调用科大讯飞语音的API,需要加添库文件Msc.jar,添加libmsc.so文件,还需添加权限...,具体步骤可参看SDK里的文档 参看开发的文档写了一个简单的语音合成和识别demo,图示如下 ?...在EditText里输入文字,点击语音合成,可以实现文字转化为语音 ? 点击语音合成,输入语音,识别的文字以提示的形式显示,并且显示在EditText中 ?...layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0.03" android:text="语音合成...layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0.03" android:text="语音识别

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常用的语音芯片工作原理_分类为语音播报 语音识别 语音合成tts

1.0 语音芯片分类-语音播报-语音识别-语音合成关于声音的需求,从始至终,都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪,很多很多的产品他必须要有语音,才能实现更好的交互。...而语音芯片的需求分类,其实也是很好理解的,从市场上常用的芯片产品特性,大概就能归类如下:语音播报芯片--KT148A语音识别芯片--思必驰-云知声语音合成芯片-TTS语音播报的类别-KT148A它实现的原理...推荐KT148A-sop8解决方案,大概的产品类型如下:语音识别的类别-思必驰-云知声1、这个品类就很复杂了,是语音芯片里面最复杂的存在,常见的家电语音控制,设备的语音唤醒,在线识别和离线识别2、都是相差很多很多...3、优点就是播放可以随意组合,非常好用,非常灵活4、缺点,就是贵,并且还没有太多选择,就科大讯飞、宇音天下在做,好像科大讯飞做不下去停产了语音芯片的总结总之,需要这方面的需求,还是强烈推荐语音播报芯片,...毕竟这个对芯片的要求相对低,所以成本控制的比较好如果需要医院叫号机类型的应用,那TTS就必须上了,没有什么比他还灵活的至于语音识别类型的应用,离线的应用还是推荐云知声,他们的平台做得好,前期验证的成本比较低还要分清楚您的需求

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语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)

参考: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 上一篇paddlehub是一些预训练模型,paddlespeech也有,所以本篇就是更新...1 安装 参考:PaddleSpeech 一键预测,快速上手Speech开发任务 PaddleSpeech 是 all-in-one 的语音算法工具箱,包含多种领先国际水平的语音算法预训练模型。...你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型,支持语音识别语音合成,声音分类,声纹识别,标点恢复,语音翻译等多种功能,PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。...文档链接:语音识别 第一个语音识别的示例: >>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor >>> asr = ASRExecutor()...、:;) 3 案例 3.1 视频字幕生成 是把语音识别 + 标点恢复同时使用。

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JavaScript的语音识别

有没有想过给您的网站增添语音识别的功能?比如您的用户不用点鼠标,仅仅通过电脑或者手机的麦克风发布命令,比如"下拉到页面底部”,或者“跳转到下一页”,您的网站就会执行对应命令。听起来很酷对么?...然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够识别到这些语音输入。 [1240] 这里介绍一个开源的JavaScript语言输入库,名叫annyang。...下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过麦克风说话的声音是如何被这个JavaScript库文件识别到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。...当您第一次在浏览器里访问这个网页时,会弹出下面的Chrome对话框,提示您这个应用要使用您电脑上的麦克风。点Allow按钮即可。 [1240] 这个应用有两个地方向您提示它可以接受语音输入。...[1240] 因为代码里我给Hello这个语音绑定的执行函数是一个alert弹出对话框,所以当我对着麦克风说了一句“Hello"之后,我的浏览器立即弹出了这个对话框。

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语音识别流程梳理

语音识别流程 语音识别流程,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息的过程,它主要包含语音输入、VAD端点检测、特征提取、声学模型、语言模型以及字典解码几个部分。...VAD检测主要包括2个方面:特征参数判决算法。...梅尔滤波器组 从 FFT 出来的结果是每个频带上面的幅值,然而人类对不同频率语音有不同的感知能力:对1kHz以下,频率成线性关系,对1kHz以上,频率成对数关系。频率越高,感知能力就越差。...语音识别中常用的语言模型是N元文法(N-Gram),即统计前后N个字出现的概率。N 元文法假定某一个字出现的概率仅前面 N-1 个字出现的概率有关系。...中文中就是拼音汉字的对应,英文中就是音标单词的对应,其目的是根据声学模型识别出来的音素,来找到对应的汉字(词)或者单词,用来在声学模型和语言模型建立桥梁,将两者联系起来。

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