作为游戏行业从业者,应严格落实未成年人沉迷网络游戏有关措施,形成落实防沉迷要求的社会合力,共同为未成年人健康成长营造良好环境。
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。
Google日前正式发布旗下云端语音识别API,支持80多种语言,也能辨识正体中文。而新版API加强了长版音频档的转录精准度,也新增支持WAV、Opus和Speex文件格式,且Google也宣称,新版
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风,语音便从物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。其工作原理为:语音信号在非常短的时间尺度上(比如 10 毫秒)可被近似为静止过程,即一个其统计特性不随时间变化的过程。 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的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器(VAD)将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是,对于 Python 使用者而言,一些语音识别服务可通过 API 在线使用,且其中大部分也提供了 Python SDK。
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。
小编所在项目中,C1、C1Pro、C1Max录音笔,通过BLE和APP连接,音频文件实时传输到录音助手App端,具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器,小编补习了语音识别相关基础知识,对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
在人工智能的辉煌进程中,语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手,语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式,更开启了一个全新的互动时代。
原文:Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
随着互联网时代的进步,智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时,越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验,语音转换成文本,语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术,实现快速、高效、准确的语音识别及控制,实现智能行业内全新的便捷操作模式。
⚫ 加窗:分帧后,每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多,与原始信号的误差就越大, 加窗就是为了解决这个问题,使成帧后的信号变得连续,并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
选自Awni 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后,词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平,仍然存在多个亟待解决的问题。本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后,词错率有了显著地降低。然而,尽管你已经读到了很多这类的论文,但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。这是把自动语音识别(
现实生活中,越来越多的地方需要使用到语音识别,微信里客户的长条语音,游戏里更方便快速的交流,都是语音识别的重要场景。现在为大家强力推荐腾讯云语音识别,一款为企业和开发者提供极具性价比的语音识别服务。腾讯云语音识别服务经微信、腾讯视频、王者荣耀、和平精英等大量内部业务验证;同时也在线上线下大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景下成功落地。同时日服务亿级用户,具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
没天总是不停的开会,会议内容又多又发散!音频文件整理困难,搜索不到终点,占用空间大,不利于分享和传达!
在本文中,我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程,其中包含了GitHub项目链接。 作者:Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
本文介绍了一种基于腾讯云智能语音的实时语音识别微信小程序的开发和实现。该小程序使用Wafer服务器进行音频文件的上传和识别,利用腾讯云的语音识别API进行实时语音转文字,并将识别结果展示在小程序中。具体实现包括搭建项目结构、配置服务器、上传音频文件、添加识别和转文字功能、以及处理异常情况等。该小程序可以方便地在手机端进行调试和体验。
iOS10系统是一个较有突破性的系统,其在Message,Notification等方面都开放了很多实用性的开发接口。本篇博客将主要探讨iOS10中新引入的SpeechFramework框架。有个这个框架,开发者可以十分容易的为自己的App添加语音识别功能,不需要再依赖于其他第三方的语音识别服务,并且,Apple的Siri应用的强大也证明了Apple的语音服务是足够强大的,不通过第三方,也大大增强了用户的安全性。
语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检,导航,智能家居等领域。树莓派自问世以来,受众多计算机发烧友和创客的追捧,曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”,内“心”却很强大,视频、音频等功能通通皆有,可谓是“麻雀虽小,五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频的语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外,若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒,实现语音交互。
今天给大家分享一下使用腾讯语音识别服务轻松完成音频文件识别功能。这里使用的是C#编写的窗体应用。希望对大家了解和快速接入腾讯语音识别服务的朋友提供一些帮助!
语音识别就是把语音变成文字的过程,相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景,比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来,随着互联网的发展,各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富,CPU、GPU硬件的发展,以及深度学习算法大规模的应用,语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
刚结束了腾讯云BI的体验活动,在文章提到了SaSS、PaSS的概念,腾讯云BI是一个SaSS,而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS,平台即服务,用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能,而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
最近在研究语音识别方向,看了很多的语音识别的资料和文章,了解了一下语音识别的前世今生,其中包含了很多算法的演变,目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法,其中RNN扮演了非常重要的作用,深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统,从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现,发现语音识别的效果没有写的那么好,其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
语音识别功能提供面向移动终端的语音识别能力。它基于华为智慧引擎(HUAWEI HiAI Engine)中的语音识别引擎,向开发者提供人工智能应用层API。该技术可以将语音文件、实时语音数据流转换为汉字序列,准确率达到90%以上(本地识别95%)。
内容概述:方言是语音识别技术发展中必须要迈过去的坎儿,那么如何让模型能够听懂和理解方言呢?使用优质的数据集是一种的方法,本文将介绍一个经典的方言录音数据集 TIMIT。
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和文字转换为语音。
语音识别与处理是一项重要的人工智能技术,它可以将人类语音转换成文本形式,从而实现语音命令识别、语音转写等功能。在本文中,我们将介绍语音识别与处理的基本原理和常见的实现方法,并使用Python来实现这些模型。
Python在语音识别方面功能很强大,程序语言简单高效,下面编程实现一下如何实现语音识别。本文分享如何调用百度AI开放平台实现语音识别技术。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为 Auto Speech Recognition Tool,由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源(GPL 3.0 协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。基于该模型,作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
本文主要针对中文语音识别问题,选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于语音识别,是如何做到的,Java又是如何识别语音的?如何转换语音?
我们现在就基于百度Ai开放平台进行语音技术的相关操作,demo使用的是C#控制台应用程序。
【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时,语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习,这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明: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。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
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。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。语音识别是一项重要的技术,可以将人类语音转换为文本,为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用,探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。
Google、Microsoft以及世界各地其他组织最近的研究表明,GPU花费了高达70%的AI训练时间来等待数据。看看他们的数据管道,这应该不足为奇。下图显示了典型的深度学习数据管道,NVIDIA称这是他们及其客户常用的。
在众多汉字中,同音字(词)是一个特别的存在,正确使用,妙趣横生,使用不当,错误百出。 有网友曾戏谑:再智能的语音识别,遇到同音字(词)都可能“秒变智障”。 有时候,明明是一个温馨感动的时刻,语音识别偏偏剑走偏锋,让你措手不及。 例如: 一下子画风突变。 而语音识别在同音字(词)方面的尴尬还不止于此。 人名“王倩”和“王茜”、小区名“书香苑小区”和“书香院小区”、餐饮词汇“食全食美”和“十全十美”、服装词汇“百衣百顺”和“百依百顺”,乃至日常沟通中的“肌肉”和“鸡肉”、“失忆”和“诗意”、“北麓
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络(DFCNN,Deep Fully Convolutional NeuralNetwork),更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读,其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
前言:本文作者@焦糖玛奇朵,是我们“AI产品经理大本营”早期成员,下面是她分享的第1篇文章,欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步:) 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图:人工智能可以化身为你的爱车,在沙漠、森林或小巷中风驰电掣;可以是智慧公正的交警,控制红绿灯、缓解交通的拥挤;还可以是给人以贴心照顾的小助理,熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后,作为一个严谨认真的AI产品经理,我不禁想去探索上述美好未来的实现路径;今天,
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明: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。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明: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。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明: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。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
智能外呼在国内已发展多年,整体的技术早已非常成熟。那么一个简单的智能外呼系统应该包含哪些东西呢?
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。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
--AI科技大本营-- 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。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
可以看到,语音识别的应用场景越来越广泛,我们在做小程序开发的时候,也经常会遇到使用语音识别的场景;其中语音输入法是非常基础的功能场景,如果能实现这个基础功能,那其他场景都可以基于这个功能来打造更有趣的小程序服务。
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API,通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
你知道吗? 全球每2周就会有一种语言消失。 语言的消亡意味着珍贵的多样性文化信息流失,与物种的灭绝毫无二致。 现实情况是,濒危语言消亡的速度比濒危动物消亡的速度还要快,据测算,到本世纪末,世界上50%-90%的语言将会消亡。 保护濒危语言是保护文化多样性的重要一步,那么,人工智能又能做什么呢? 语音技术发展到今天,其应用能力已经媲美甚至超越人类平均水平。从历史视角看,不管是地理位置障碍还是语言障碍,它都将是促进和增强人与人、人与机器自然对话的强大工具。 在濒危语言文化保护上,我们由此也看到了新的思路
语言作为人类的一种基本交流方式,在数千年历史中得到持续传承。近年来,语音识别技术的不断成熟,已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言?本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
导读:目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络(DFCNN,Deep Fully Convolutional NeuralNetwork),更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读,其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元,你就可以买到一个Amazon Echo Dot,这是一个可以让你订外卖、收听天气
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