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iOS13微信收款到账语音提醒开发总结

随着苹果爸爸在WWDC2019发布了新的iOS13,两年前的这篇微信iOS收款到账语音提醒开发总结方案已经不再适用,具体的原因是iOS13中(准确的说是使用XCode11编译)苹果不再允许PushKit应用在非voip电话的场景上。在iOS13中,苹果比以往更关注用户的隐私以及设备的电池续航问题,所以对PushKit的能力进行了收拢。如果需要使用PushKit的话则需要接入CallKit的接口,导致收到客户端收到Voip Push时会拉起一个接打电话的全屏界面,有在国区发布过应用的同学应该知道拉起这个界面是不被甲方允许的。这篇文章总结了在iOS13下的语音播报迁移方案以及一些需要注意的问题。目前微信的7.0.10版本已经带上了这部分的特性。

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android实现小音频频繁播放

android中多媒体文件(音乐和视频)的播放是用MediaPlayer方式是大家比较熟悉的,但是现在要来说一下另外一种音乐文件播放的方式SoundPool,相比较而言,用MediaPlayer来播放音乐的话,占用的系统资源是很多的,加载资源也需要时间,所以它不适合用来频繁播放小音频文件,比如控件焦点、点击时需要播放小音频文件,这个时候用SoundPool来播放音频文件,比用MediaPlayer来播放效率要高很多。这里也来说说,如果用MediaPlayer来播放小音频文件的话,会出现延时,点击了之后等会儿才出现声音。所以,SoundPool比MediaPlayer更轻量级,适合用于频繁播放的小音频文件。 下面就来说说它的用法:

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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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