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Android语音识别

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 savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 初始化语音引擎 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 SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始语音识别

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Android实现语音合成与识别功能

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 ? android:text="语音合成" / <Button android:id="@+id/btn2" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height ="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

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    TRTC接入实时语音识别-Android SDK

    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。 [开始音频采集和实时语音识别.png] 4.TRTC音频回调方法中获取到音频数据并开始向实时语音识别的音频数据源中写入(PCM)音频流。

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    Android集成百度语音识别

    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 enableOffline) { params.put(SpeechConstant.DECODER, 2); } // 基于SDK集成2.1 设置识别参数 context); } else { etText.setText(context); } } /** * 展示语音

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    腾讯云语音识别之实时语音识别

    SDK 获取 实时语音识别 Android SDK 及 Demo 下载地址:Android SDK。 接入须知 开发者在调用前请先查看实时语音识别的 接口说明,了解接口的使用要求和使用步骤。 开发环境 引入 .so 文件 libWXVoice.so: 腾讯云语音检测 so 库。 引入 aar 包 aai-2.1.5.aar: 腾讯云语音识别 SDK。 > <manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" package="com.tencent.aaifortest "> <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO"/> <uses-permission android android:allowBackup="true" android:icon="@mipmap/ic_launcher" android:label="

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    语音识别内容

    PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别,一句话识别,在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的,实时音频流。 接口要求 集成实时语音识别 API 时,需按照以下要求。 统一采用 JSON 格式 开发语言 任意,只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数: ChannelNum 是 Integer 语音声道数 Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3. 输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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    python语音识别

    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。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。 我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别语音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 语音包名,选择不需要。 因为接下来要展示的是用Python代码实现的,不是android和ios 应用描述,这里一定要好好写啊。不然不通过的! ? 点击立即创建,瞬间就创建成功了。我估摸着,我写的描述太吊了。 接下来,需要进行语音识别,看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。 (text, 'zh', 1, {         'spd':5,         'vol': 5,         'pit':5,         'per':0     })     # 识别正确返回语音二进制

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    语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)

    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 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。 mirror.baidu.com/pypi/simple pip install pytest-runner pip install paddlespeech ---- 2 quick start 示例 2.1 语音识别 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。

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    语音识别API - 实现文字转语音

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    语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)

    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。 ---- 文章目录 1 paddlehub的安装 2 几款模型 3 三款语音识别模型实验 3.1 deepspeech2_aishell - 0.065 3.2 u2_conformer_wenetspeech 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。 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

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    Python实时语音识别

    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语音识别 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术,微信中将语音消息转文字,以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令,都是语音识别的现实应用。 语音识别API 百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言,只要可以对百度语音服务器发起http请求,均可使用此接口来实现语音识别

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    语音识别云函数

    payloadType=product image.png 第二步,搜索并添加 image.png 第三步, image.png 然后就在这里关联配置成功了 image.png 然后去建立cos,用于存储语音 image.png image.png 选择的结果是 image.png image.png 高级设置部分 image.png 其实,我上面的这篇教程都是来自这篇文章的 使用云函数方式的录音文件识别

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    语音识别WAV To String

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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。 首先我们需要引入权限: <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" /> <uses-permission android :name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" /> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE > <layer-list xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" > <item android:id="@android :id/background" android:drawable="@mipmap/icon_microphone_normal" /> <item android:id="@android:id

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    JavaScript的语音识别

    有没有想过给您的网站增添语音识别的功能?比如您的用户不用点鼠标,仅仅通过电脑或者手机的麦克风发布命令,比如"下拉到页面底部”,或者“跳转到下一页”,您的网站就会执行对应命令。听起来很酷对么? 然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够识别到这些语音输入。 [1240] 这里介绍一个开源的JavaScript语言输入库,名叫annyang。 下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过麦克风说话的声音是如何被这个JavaScript库文件识别到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。 我在响应“Bye”这个语音的函数设置了一个断点,大家通过调用栈也可以观察到annyang的处理逻辑。 [1240] 从annyang的github上能看出,中文也在支持的语音之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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    语音识别流程梳理

    语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR)、电脑语音识别(英语:Computer Speech 搜狗知音引擎是搜狗公司自主研发的一项专注于自然交互的智能语音技术,该技术集合了语音识别、语义理解、语音交互、以及提供服务等多项功能。 最近小编参与了语音相关项目的测试工作,测试中对语音识别的相关概念和原理有了深入了解,本文将对语音识别的流程进行展开讲解。 ? 语音识别流程 语音识别流程,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息的过程,它主要包含语音输入、VAD端点检测、特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码几个部分。 ,找到最为匹配的词序列作为识别结果输出,整体语音识别系统的流程如下: ?

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    语音识别——ANN加餐

    昨天学习了语音识别的基础知识,早上起床马不停蹄写了BP网络后,把语音识别的相关方法也写出来咯。 自己也在科大讯飞的语音识别组工作过将近2个月,语音识别是个很苦很酷的事情,讯飞的日子很丰富,依稀记得那个价值30万的讯飞听见产品抱在自己手上的“恐怖感觉”和“紧张刺激”。 纪念一下: 讯飞18岁,bingo~ 接下来说一下语音识别,从以下几个方向展开(注意只是简单科普,具体写代码左转去Google): 语音识别的基本原理 语音识别基本原理 声学模型 语言模型 语音转写技术路线 基本分类 第三代语音识别框架 口语化和篇章语言模型技术 远场语音识别问题及其解决方案 语音转写后处理 语音转写个性化方案(未来) 我就非常粗暴的简单介绍: ———— 语音识别基本原理 ———— 语音识别是门多学科的技术 按照学术界的分类方法: 语音听写(Dictation):实时地语音识别 语音转写(Transcription):非实时地语音识别 按照工业界的分类方法: 语音听写:面向人机对话的系统,比如语音输入法 语音转写

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    JavaScript的语音识别

    https://jerry.blog.csdn.net/article/details/81701596 有没有想过给您的网站增添语音识别的功能? 然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够识别到这些语音输入。 ? 这里介绍一个开源的JavaScript语言输入库,名叫annyang。 下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过麦克风说话的声音是如何被这个JavaScript库文件识别到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。 这个应用有两个地方向您提示它可以接受语音输入。第一处是下图1的红色小圆圈。 ? 第二处是一个小的麦克风图标,点击之后,可以设置允许或者禁止麦克风。我们当然是要选择允许啦,否则如何接受语音输入呢? ? 我在响应“Bye”这个语音的函数设置了一个断点,大家通过调用栈也可以观察到annyang的处理逻辑。 ? 从annyang的github上能看出,中文也在支持的语音之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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    语音识别调研报告

    语音识别调研报告 一、语音识别:(Automatic Speech Recognition,ASR) - 应用:语音识别是为了让计算机理解自然语言。 - 中文语音识别的关键点:1.句到词的分解,词到音节的分解;2.语音的模糊性,如多音字问题;3.词在不同语境中不同;4.环境噪声的印象。 - 处理的核心步骤: - - 1. 音频处理:消除噪声,让信号更能反映语音的本质特征。 - - 2. 声学特征提取:MFCC、Mel等 - - 3. 建立声学模型和语言模型:语音识别由这两种模型组成。 二、语音识别技术概要: - 1. 隐马尔科夫链(HMM) 技术成熟、稳定为目前主流的语音识别方法。 1.1 核心的框架HTK包 - 2. 人工神经网络,也就是DNN方法。 - - 2.1 主流的语音识别解码器为(WFST):该解码器把语言模型和声学模型集成为一个大的网络,大大的提高了解码速度。

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    01 语音识别概述

    语音识别概述 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 数据/语料库 英文数据 • TIMIT:音素识别,LDC版权 • WSJ:新闻播报,LDC版权 • Switchboard:电话对话,LDC版权 • Aurora4,鲁棒语音识别(WSJ加噪)( Processing: A guide to theory, algorithm, and system development, Prentice Hall, 2011 • 韩继庆、张磊、郑铁然,《语音信号处理 》,清华大学出版社• 赵力,《语音信号处理》,机械工业出版社 • Lawrence Rabiner, Biing-Hwang Juang, Fundamentals of Speech Recognition Deng, Automatic Speech Recognition - A Deep Learning Approach, Springer, 2014 • 俞栋、邓力著,俞凯、钱彦旻译,《解析深度学习:语音识别实践

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