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科大讯飞和Tizen-TTS语音合成引擎

最近在做一个文本转语音TTS(Text to Speech)的第三方软件封装,使用的是国内语音技术龙头安徽科大讯飞公司提供的离线引擎AiSound5.0,主要用于汽车导航用途。...Java、Flash这些平台的语音合成、语音识别和语音听写的开发文档和SDK下载,不过使用之前需要申请AppID(每个语音应用程序需要一个Appid来唯一标识,您需要通过注册帐号来获得自己应用的Appid...,未注册的语音应用将无法正常获取语音服务。)...category=b3RoZXI%3D&column=c2FtcGxl&type=YXBp 以Windows下的开发为例,给出了语音合成、语音识别和语音听写的编程示例。    ...五、Tizen(泰泽)提供的TTS和STT语音合成、语音识别接口 泰泽是三星和英特尔合作开发的一款操作系统。

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B4A TTS使用小米小爱同学语音引擎进行文字转语音

(以上内容来自"百度百科") 具体实现步骤: 1.首先下载我为大家准备的"B4A文字转语音压缩包",里面包含了B4A源码及小爱同学v1.2.8的语音引擎; https://vbee.lanzoui.com.../iEbVFpv7lqf 2.然后安装压缩里面的"com.xiaomi.mibrain.speech_小爱同学语音引擎1.2.8"语音引擎 ?...3.2.然后看到"文字转语音(TTS)输出"或者TTS等字眼,点进去设置,选择"系统语音引擎",然后可以点击,下面"收听示例"或者"播放"的字眼,进行测试,是否测试成功; ? ?...TTS1.Speak(txt_str.Text, True) txt_str.SelectAll End If End Sub ---- 好了就这样吧;只是一个简单的调用系统默认设置语音引擎而已...,并没有集成SDK语音引擎,所以比较简单;同样的也可以下载其他语音引擎,设置为系统默认的语音引擎效果也是一样的;

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【预约中】GME语音服务基于Wwise引擎的解决方案

经常用电脑/手机玩游戏的朋友,应该不会对语音与音频冲突的问题感到陌生——使用语音交流时,就很难听清游戏中的枪声/脚步声,从而影响反应速度。...为了解决这一问题,各大游戏公司都不惜血本去优化游戏音效试图提供更高品质的游戏体验,但却对此无能为力,为了攻克这一难题,GME语音服务基于Wwise引擎的解决方案便应运而生,使游戏开发者可以对游戏中的全部声音...方案不但解决了目前游戏语音产业内的技术难题,而且还激活了很多新的语音玩法,从而提升了最终玩家的游戏体验。...点击链接或扫描海报二维码即可预约 课程主题:GME语音服务基于Wwise引擎的解决方案 课程时间:1月16日(周四)19:00 课程讲师:高鹏 腾讯云高级工程师 现任腾讯云产品部客户端开发,负责华北客户和国际客户的...课程大纲: 1、Wwise集成语音功能技术架构 2、Wwise联合GME语音技术的优势及实践场景 3、Wwise集成语音功能技术实践 [csbdfs9pub.png] ---- 课程问卷 为了给广大开发者提供最实用

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linux 嵌入式 tts引擎_语音合成(TTS)的概念和分类

或Text to Speech(TTS) 语音合成(Speech Synthesis)是人类语音的人工合成。...用于此目的的计算机系统称为语音计算机或语音合成器,可以在软件或硬件产品中实现。文本到语音(TTS)系统将普通语言文本转换为语音;其他系统则把像音标这样的符号语言表示法翻译成语音。...其他系统则使用符号语言表征例如标音法翻译成语音。...合成语音可以通过连接存储在数据库中的记录语音片段来创建。系统存储的语音单元大小不同;存储音素和亚音素(phones and diphones)[3]的系统提供最大的输出范围,但可能缺乏清晰度。...自上世纪90年代初以来,许多计算机操作系统都包含语音合成器。 文本到语音系统(或“引擎”)由两部分组成:前端和后端。前端有两个主要任务。

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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,...,到底是离线,还是在线离线就是不联网,不连app,比如语音小夜灯那种产品在线,就是联网,联app ,比如:小爱音箱那种产品

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语音打断功能——深入语音识别技术,设计语音用户界面(VUI)

一些语音识别引擎允许你通过设置语音终止超时时间来配置语音端点检测功能。语音终止超时时间是指在系统判定用户说完之前,用户说话时可暂停的时间长度。...并不是所有语音识别引擎都允许你自己来设置超时时间,但你至少需要知道默认值是多少。从经验来看,1.5 秒的时间长度适用于大多数类型的VUI 系统。...在IVR 系统中,当语音识别引擎开始接收用户回复并且在一定时间内没有检测到任何语音时,就会触发NSP 超时。然后,由VUI设计师决定在这种情况下系统应该做什么。...还有一种可能,就是用户确实说话了,但语音识别引擎没有接收到声音。 一些设计师会给出一些提示,比如说“请大声点”或“请靠近麦克风”。...但最好还是在部署的应用程序时监视这个事件,因为它可能表示语音识别引擎触发了某些非典型语音,你需要确定具体原因。

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什么是语音识别的语音搜索?

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的语音搜索。...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。语音识别语音识别是语音搜索的核心技术之一。...搜索引擎搜索搜索引擎搜索是指使用搜索引擎从海量数据中搜索相关结果。搜索引擎搜索的主要原理是根据用户输入的关键词,从索引中匹配相关的结果。结果展示结果展示是指将搜索引擎搜索到的结果展示给用户。...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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什么是语音识别的语音助手?

前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。...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 语音识别是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。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然,更具人性化。...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。...今天又看了下百度的sdk发现支持语音唤醒了。还能自定义唤醒词。 唤醒词规则 1 ....doc/SPEECH/ASR-iOS-SDK/3F.5C.E6.9C.8D.E5.8A.A1.E7.AB.AF.E9.85.8D.E7.BD.AE.E7.9B.B8.E5.85.B3.html): 在线引擎身份验证...参数名称 说明 BDS_ASR_API_SECRET_KEYS 开放平台设置API_KEY and SECRET_KEY BDS_ASR_PRODUCT_ID 内部产品设置产品ID 离线引擎身份验证...☆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,它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧!...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。...但总的来说,就是这些不同频率的声音混合在一起,才组成了人类的语音。 为了使这个数据更容易被神经网络处理,我们将把这个复杂的声波分解成一个个组成部分。...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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