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    Linux下利用python实现语音识别详细教程

    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。

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    最佳实践 | 用腾讯云AI语音识别零基础实现小程序语音输入法

    先回顾下,生活、工作中你使用过哪些语音识别相关的产品或者服务? 培训/考试相关的小程序,使用语音识别来判断回答是否正确; 英语口语练习的小程序,使用语音识别来打分; 你画我猜类的小程序,使用语音识别来判断是否猜对; 活动营销类的小程序,比如口令识别、口令红包等; 直播/短视频类小程序,使用语音识别生成字幕; 客服类的小程序,使用语音识别、语音合成来实现智能客服。 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

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    基于树莓派的语音识别和语音合成

    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。

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