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语音对话机器

使用录音输入如下命令 arecord -D "plughw:1" -f S16_LE -r 16000 -d 3 /home/pi/Desktop/voice.wav 2.语音识别 建立语音识别文件夹输入如下程序 sudo nano yuyinshibie.py 去百度语音官网申请语音识别 img 写代码进去 将上面申请的ID和secret写进下面红色区域 \# coding: utf-8 import sys 为了能够智能点,我们就用到了图灵得接口图灵真的非常好用能够 查天气语音**讲故事**讲笑话 下面附上第三步的代码 3、“图灵回复" (1)去图灵机器人官网注册创建一个微信机器人 在这里插入图片描述 (2 )创建图灵机器人文件输入代码 sudo nano Turling.py (3) 写入代码,在红色处写自己申请的API KEY \# coding: utf-8 import requests import 图灵回复了之后 我们要让它播放出来 就用到了百度的语音合成 (1)创建语音合成文件 sudo nano yuyinhecheng.py (2)写代码 \# coding: utf-8 import

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智能语音机器人小知识(3)--什么是语音识别技术?

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,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。 语音识别技术的应用场景包括语音拨号、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。 语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合,可以构建出更加复杂的应用,例如语音语音的翻译。 语音识别技术1.png 历史 早在计算机发明之前,自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程,早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。 最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统,它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。

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    智能机器语音识别技术

    对于智能机器人这类嵌入式应用而言,语音可以提供直接可靠的交互方式,语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代,是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法,连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。 为了简单起见,让机器人只执行简单命令。由手机进行遥控,DSP模块识别出语音命令,送控制命令到ARM模块,驱动左右机械轮执行相应动作。 3.1 硬件结构 机器人的硬件结构如图4所示。 ? 图4 机器人硬件结构 机器人主要有2大模块,一个是基于DSP的语音识别模块;另一个是基于ARM的控制模块,其机械足为两滑轮。由语音识别模块识别语音,由控制模块控制机器人动作。 例如,语音“左2”表示的含义为向左转弯40°,“前4”表示向前直行4 dm。 机器语音控制的关键在于语音识别的准确率。表1给出了5个男声样本的识别统计结果。 ?

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    智能语音机器人小知识(7)--什么是交互式语音应答?

    IVR(Interactive Voice Response)即交互式语音应答,可以提高呼叫服务的质量并节省费用。IVR是一种功能强大的电话自动服务系统。 IVR2.png IVR交互式语音应答技术的特点 IVR提供每周7天,每天24小时全天候服务。IVR为企业处理大量的日常业务,无须通过业务代表。 顾客通过按键或语音选择,向企业主机输入信息,在允许范围内访问各类企业数据库,自助得到多种服务,令业务代表有更多的时间服务于有特别要求的顾客。 在容错方面,遇忙自动处理,以减少顾客不耐挂机;如遇线路故障自动报警等 IVR的文本与语音合成(Text-to-speech Synthesis)技术以事先录制好的清晰、圆润的音声为顾客服务。 IVR的多语种支持可根据不同要求用不同语言播放语音提示或咨询信息 IVR在各行业应用 银行为储户 帐户查询 各类卡激活 信用认证 基金查询 利率查询 姓名/住址变更 转帐 保险公司为保户 索赔/资格认证

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    关于智能语音机器人的使用误区

    智能语音机器人(电销机器人),据我们市场调查很多朋友已经了解过该类产品过,也有许多人还没听说过,但是总体市场反响并不是很好。 小编为了为了能够对大家提供帮助,专门试用了几款此类机器人,对此有以下一些分享。 首先我们认识一下它: 一、什么是智能电话机器人? 电销机器人=AI人工智能+语音识别技术+语音知识库+话术逻辑+智能学习的科技进化的产物,在电销领域的一个成功的落地应用,它的组成部分,语义分析+后台服务器+操作系统+网关+话术逻辑和自我录音(简单解析) 关于智能语音机器人的使用误区.jpg 二、为什么很多朋友用过之后反响并不是很好? 3.数据存储,系统后台可以记录机器人与客户的所有对话内容,录音文字都有。

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    Python在线语音识别速成案例 | 手把手快速尝鲜百度语音技术SDK包 | 机器语音

    对于语音识别初学者来说,通过简单案例快速上手,不仅能够快速了解语音识别等实际应用模式,对枯燥无味的学习中提升兴趣值也大有帮助。 百度语音提供了语音识别、语音合成和语音唤醒等产品的SDK免费资源,是面向广大开发者永久免费的开放语音技术平台,且简单易用,可以作为学习之余练手的好去处。 本文以在线语音识别为例,基于Python开发环境,尝试介绍一下如何使用百度语音识别资源。 我们可以自己录制一段语音,利用format factory等软件转成上述三种文件格式,但后面测试效果不是太好,会报错提示语音质量不高,这点可能是百度语音需要持续改进的地方。 (2)语音识别 语音识别的工作逻辑非常简单,从本地读取待识别语音样本数据后上传到云端服务器,声学模型和语言模型都架在云端(这是语音识别的核心竞争力),分析后将结果返回到本地。

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    AWS机器学习初探(2):文本翻译Translate、文本转语音Polly、语音转文本Transcribe

    AWS机器学习初探(1):Comprehend - 自然语言处理服务 这几个服务的功能和使用都很直接和简单,因此放在一篇文章中介绍。 1. 文本翻译服务 Translate 1.1 功能介绍 AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务,它利用高级机器学习技术来进行文本翻译。 文本转语音Polly 2.1 功能介绍 所谓的文本转语音服务,就是把文本朗读出来。它的输入输出为: 输入文本:待被Polly转化为语音的文本。 Listen to speech:直接听语音 Download MP3:可以将语音保存为 MP3 格式,并直接下载 Syntesize to S3:将语音输出保存到 S3 中。 语音转文本服务Transcribe 3.1 功能介绍 AWS Transcribe 服务于利用机器学习来识别语音文件中的声音,然后将其转化为文本。目前支持英语和西班牙文语音

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    人机对话的浪潮:语音助手、聊天机器人、机器伴侣

    2012年,国内的语音助手产品纷纷上市,然而,经过市场的检验,两年过后,大陆的语音助手类产品从火爆到冷清,纷纷下马。 究其原因,主要有两个方面: 1. 调戏一段儿,用户发现机器实在太傻,干脆弃之不用,以至于语音助手产品的总用户量巨大,而留存量很小。 2. 语音并非总是最自然的沟通方式,当一个人没有独立的私人空间时,点几下触摸屏比小声地跟机器说话要方便得多。 小冰与语音助手有什么不同? 1. 放弃语音的使用,直接用文字进行沟通。

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    中文语音对话机器人智能音箱项目

    概 述 中文语音对话机器人/智能音箱项目 关键字:机器人 智能 音箱 是一个简单、灵活、优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目。 功能特性 功能特性 ? 模块化 中文支持 对话机器人支持 全局监听,离线唤醒 灵活可配置 智能家居 后台配套支持 开放API 微信接入 安装简单,支持更多平台 工作模式 ?

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    Android语音录制,语音发送

    这是一个录音的例子,可用于IM的语音发送,OA的语音留言等。

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    机器语音识别技术发展脉络概览 | 文末有彩蛋

    扩展阅读:《隐马尔科夫模型(HMM)| 一个不可被忽视的统计学习模型 | 机器语音》 3.3 GMM-HMM混合模型 原理:GMM-HMM框架,其中GMM(高斯混合模型)用来对语音的观察概率进行建模,HMM DNN-CTC模型 | 语言模型之战 | 老炮儿聊机器语音 | 4th》 4. 语言模型 4.1 N- Gram统计语言模型 原理:它采用了n元依赖假设,即当前词的概率,只依赖于前n-1个词。 RNN | 语言模型之战 | 老炮儿聊机器语音 | 3th》 5.序列到序列(端到端)处理的模型,声音模型与语言模型的融合模型 5.1 DNN+CTC模型(端到端模型):CNN+CTC、RNN+CTC、 应用:从2014年Attention mode在机器翻译或起来以后,attention model逐渐在语音识别领域中应用,并大放异彩。 》的演讲,其中对机器语音的现状与未来做了透彻的剖析。

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    python 实现语音聊天机器人的示例代码

    前言 在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求,整合了语音识别的python程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在python程序中实现语音识别非常简单。 原理简介 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技术来简化语音信号,也可以使用语音活动检测器将音频信号减少到可能包含语音的部分。 幸运的是,对于python来讲,一些语音识别的服务可通过API在线使用,且其中大部分也提供了Python SDK。 本文做的聊天机器人是基于百度语音识别和图灵机器人二者之上共同实现的。 您可能感兴趣的文章: Python实现聊天机器人的示例代码 python调用API实现智能回复机器人 教你用Python创建微信聊天机器人 python机器人行走步数问题的解决 python实现机器人行走效果 机器

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    智能语音机器人小知识(8)--什么是SaaS系统?

    SaaS是Software-as-a-Service(软件即服务)的简称,随着互联网技术的发展和应用软件的成熟, 在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式...

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    智能语音机器人小知识(9)--什么是CRM系统?

    CRM(Customer Relationship Management)即客户关系管理,是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。在不同场合下,CRM可能是...

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    智能语音机器人小知识(5)--什么是TTS技术?

    TTS是Text To Speech的缩写,即“从文本到语音”,是人机对话的一部分,让机器能够说话。 在其特有智能语音控制器作用下,文本输出的语音音律流畅,使得听者在听取信息时感觉自然,毫无机器语音输出的冷漠与生涩感。 语音合成-把处理好的文本所对应的单字或短语从语音合成库中提取,把语言学描述转化成言语波形。 要合成出高质量的语音,所采用的算法是极为复杂的,因此对机器的要求也非常高。算法的复杂度决定了目前微机并发进行多通道TTS的系统容量。 中文TTS系统 包括中文语音处理和语音合成,利用中文韵律等相关知识对中文语句进行分词、词性判断、注音、数字符号转换,语音合成通过查询中文语音库得到语音

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    智能语音机器人小知识(2)--什么是TCPIP协议?

    传输层(Transport Layer)使源端和目的端机器上的对等实体可以进行会话。 TELNET允许一台机器上的用户登录到远程机器上,并进行工作;FTP提供有效地将文件从一台机器上移到另一台机器上的方法;SMTP用于电子邮件的收发;DNS用于把主机名映射到网络地址;NNTP用于新闻的发布

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