语音识别 - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity extends...int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { /** * 语音识别结果...="@drawable/btn_selector" android:onClick="startListen" android:text="点击开始语音识别...; } else if (finalText.contains("你是谁")) { answer = "我是你的小助手!"...SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始语音识别
目前关于语音的所有描述说明从某种程度上面讲都是基于概率的（基于频谱？）。这意味着在语音单元或者单词之间并没有确定的边界。语音识别技术没办法到达100%的准确率。...在模型本身的局限情况下模型能表现得更优吗？自适应模型如何改变条件？ 匹配算法： 语音识别需要对所有的特征向量和所有的模型做比较匹配，这是一个非常耗时的工作。...其他用到的概念 网格Lattice是一个代表识别的不同结果的有向图。一般来说，很难去获得一个最好的语音匹配结果。所以Lattices就是一个比较好的格式去存放语音识别的中间结果。...N-best lists和lattices有点像，但是它没有lattices那么密集（也就是保留的结果没有lattices多）。...语音的优化 随着语音识别技术的发展，最复杂的难题是如何使搜索（也就是语音解码，可以认为是需要匹配尽可能多的语音变体）更加准确和快速。还有在模型并不完美的前提下如何匹配语音和模型。
Android语音合成与语音识别，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 ?...="wrap_content" android:layout_weight="0.03" android:text="语音识别" / </TableLayout 解析Json格式的数据是参照讯飞的文档中的...* * @author iFlytek * @since 20131211 */ public class JsonParser { /** * 听写结果的Json格式解析 * * @param
概述 腾讯云实时音视频（TRTC）接入实时语音识别，主要是将TRTC中的音频数据传递到语音识别的音频数据源中进行实时识别。本篇讲述如何对TRTC本地和远端的音频流进行实时识别。...[初始化trtc.png] 2.初始化语音识别SDK，设置实时语音识别请求参数和音频数据源（mDataSource），mDataSource的实现方式请参考TRTC接入实时语音识别文档（https://...cloud.tencent.com/document/product/1093/48163）—>Android接入流程第4点—>接入 ASR 的 PcmAudioDataSource 接口实现。...[初始化实时语音识别.png] 3.开始实时音视频的音视数据采集，开启实时语音识别。...回调结果TRTCloudDef.TRTCAudioFrame中包含了音频数据、当前音频流的采样率和声道数。 [获取到音频流.png] 5.进行识别并返回识别结果。
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与预训练模型。...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。
上一篇： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说...整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的； 使用者需要留心各类安装问题。...是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...，再利用attention decoder进行二次打分的方式进行解码来得到最终结果。...5 语音识别 + 标点恢复 案例 这里简单写一个官方的： import paddlehub as hub # 语音识别 # 采样率为16k，格式为wav的中文语音音频 wav_file = '/PATH
实现这个功能的目的,是我看见我公司硬件工程师给客户回答问题的时候用公司研发的APP,每次都是手动输入打字,看着他带着老花镜的样子,于心不忍,毕竟咱就是干这个的....实现效果 集成 百度语音实时识别 https://ai.baidu.com/sdk#asr AndroidManifest.xml 文件 <uses-permission android:name...dependencies { //...省略 implementation files('libs\\bdasr_V3_20191210_81acdf5.jar') } 到这里基本就可以集成了百度语音实时识别...,但是这里有个坑.就是语音申请的时候得领取配额 一定要领取配额,不然一顿 4004,一开始我以为是集成错误导致了,包名检查了N次… 使用方法 这里我直接附上我写的代码了 protected...… 至于语音输入功能,他说现在的输入法都有这个功能了.要不你打字的时候,试一下长按空格键…-_-||
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。...识 别 方 法 基于语音学和声学的方法：该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。...模板匹配的方法：模板匹配的方法发展比较成熟，目前已达到了实用阶段。在模板匹配方法中，要经过四个步骤：特征提取、模板训练、模板分类、判决。...目前能看出它的一些明显不足，尤其在中文语音识别方面，语言模型还有待完善，因为语言模型和声学模型正是听写识别的基础，这方面没有突破，语音识别的进展就只能是一句空话。...目前使用的语言模型只是一种概率模型，还没有用到以语言学为基础的文法模型，而要使计算机确实理解人类的语言，就必须在这一点上取得进展，这是一个相当艰苦的工作。
基于树莓派的语音识别和语音合成 摘要 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...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。...) print (result) # 解析返回值，打印语音识别的结果 if result['err_msg']=='success...语音识别方面，此程序成功运行后，会在python-IDE中产生返回值结果，并会在路径/home/pi内产生一个demo.txt文件，文件内容即为输入音频文件的文字识别结果。...但是，我在尝试实现过程中遇到了几个无法解决的问题： 由于树莓派内置声卡没有麦克风，需要利用外接声卡执行热词唤醒，但是在Linux系统中更改声卡驱动成了我越不去的坎儿，尝试了网络上更改驱动的多种方式后，无一能更够成功更改
▌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。 ▌选择 Python 语音识别包 PyPI中有一些现成的语音识别软件包。...本程序从第 4.7 秒开始记录，从而使得词组 “it takes heat to bring out the odor” ，中的 “it t” 没有被记录下来，此时 API 只得到 “akes heat...” 这个输入，而与之匹配的是 “Mesquite” 这个结果。...同样的，在获取录音结尾词组 “a cold dip restores health and zest” 时 API 仅仅捕获了 “a co” ，从而被错误匹配为 “Aiko” 。
1 语音识别为什么要用CNN 通常情况下，语音识别都是基于时频分析后的语音谱完成的，而其中语音时频谱是具有结构特点的。...2.2 实验结果 针对CLDNN结构，我们用自己的中文数据做了一系列实验。实验数据为300h的中文有噪声语音，所有模型输入特征都为40维fbank特征，帧率10ms。...LSTM对结果有提高，但继续增加LSTM的层数对结果没有帮助。...3.4 Google 根据 Mary Meeker 年度互联网报告，Google以机器学习为背景的语音识别系统，2017年3月已经获得英文领域95%的字准确率，此结果逼近人类语音识别的准确率。...）层的组合，对整句语音进行建模，输出单元直接与最终的识别结果比如音节或者汉字相对应。
项目介绍 本项目是基于Pytorch实现的语音情感识别，效果一般，提供给大家参考学习。...源码地址：SpeechEmotionRecognition-Pytorch 项目使用 准备数据集，语音数据集放在dataset/audios，每个文件夹存放一种情感的语音，例如dataset/audios...python export_model.py 预测语音文件。...python infer.py --audio_path=dataset/audios/angry/audio_0.wav 数据预处理 在语音情感识别中，我首先考虑的是语音的数据预处理，按照声音分类的做法...声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好的效果，具体的预处理方式如下，但是效果不佳，所以改成本项目使用的预处理方式，这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起的。
而实现这一目标的重要前提是计算机能够准确无误的听懂人类的话语，也就是说高度准确的语音识别系统是必不可少的。 作为国内智能语音与人工智能产业的领导者，科大讯飞公司一直引领中文语音识别技术不断进步。...CNN早在2012年就被用于语音识别系统，并且一直以来都有很多研究人员积极投身于基于CNN的语音识别系统的研究，但始终没有大的突破。...最主要的原因是他们没有突破传统前馈神经网络采用固定长度的帧拼接作为输入的思维定式，从而无法看到足够长的语音上下文信息。...，更好的表达了语音的长时相关性，比学术界和工业界最好的双向RNN语音识别系统识别率提升了15%以上。...，输出单元直接与最终的识别结果比如音节或者汉字相对应。
MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...自定义的语音数据需要符合一下格式： 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。 infer_record.py的参数record_time为录音时间。...infer_server.py的参数host为服务的访问地址，当为localhost时，本地访问页面，可以在浏览器chrome上在线录音，其他的地址可以使用选择音频文件上传获取预测结果。
语音识别是深度学习早先攻克的几个领域之一。传统的基于HMM等的语音识别精度一直比较受限。但是深度学习还是给语音识别的精度带来了一个飞跃性的提高。本文在网上找了段代码实现了下，感觉非常简单就可以复现。...不过看了过程，也非常简单，主要有几步： （1） 下载VCTK数据集； （2） 对数据集，提取每个WAV文件的MFCC特征以及对应的语音文本标注语料。 （3） 设置CTC的损失目标函数。
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。infer_record.py的参数record_time为录音时间。...infer_server.py的参数host为服务的访问地址，当为localhost时，本地访问页面，可以在浏览器chrome上在线录音，其他的地址可以使用选择音频文件上传获取预测结果。
所以，在人工智能时代来临之际，语音识别技术将成为先驱。 语音识别技术，也被称为自动语音识别，其目标是将人类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。...语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并做出相应的动作。 现在越来越多的APP搜索支持语音，而且准确率也越来越高。...从互联网诞生之日起，搜索框便成为人们进入互联网的重要入口，但语音识别一经出现，搜索框的地位受到动摇，在未来或将逐步被取代。...微软雷德蒙德研究院副院长杜麦斯认为，深度学习技术将助力2017年的网络搜索结果，到2027年，搜索框将消失，被无所不在、嵌入式以及具备语境感知能力的搜索取代。...不知道未来我那一口不标准的普通话能否精确翻译呢？ 另外，哪里的方言最考验语音识别技术呢？
但是语音识别这项技术，10年以前没有得到大规模的商业应用，为什么呢？因为10年前语音识别的效果不太好，识别准确率只有70%到80%。...首先DNN，输入一帧数据，得到发音单元的分类结果，其实这是比较纯粹的，输入一帧数据，有一个分类结果的概率，也没有应用到其他的信息。...现在我们很多语音识别的产品可以看到，我们一边说话一边在出结果，这个模型是不知道后面的数据，一般只能识别单向的。...首先DNN，输入一帧数据，得到发音单元的分类结果，其实这是比较纯粹的，输入一帧数据，有一个分类结果的概率，也没有应用到其他的信息。...现在我们很多语音识别的产品可以看到，我们一边说话一边在出结果，这个模型是不知道后面的数据，一般只能识别单向的。
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、因为市场太小，能做芯片的公司没有算法，而有算法的公司则没有能力做芯片，所以还在过渡阶段，同时对客户量的要求也比较高。...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
文章目录 语音识别 to do source 结果 语音识别 1.最近研究语音识别，就顺便研究了一下隐马尔科夫链。 2.其中核心代码为： 3.训练样本数据集，请联系作者。...python ''' Author:Yan Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-04--19:50 File：HMM语音识别...Describe: 建立语音识别 ''' import os import argparse import numpy as np from scipy.io import wavfile from...参数n_components定义了隐藏状态的个数， 参数cov_type定义了转移矩阵的协方差类型， 参数n_iter定义了训练的迭代次数： #
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