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iOS10语音识别框架SpeechFramework应用

iOS10语音识别框架SpeechFramework应用 一、引言         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 SFSpeechRecognizer:这个类是语音识别的操作类,用于语音识别用户权限的申请,语言环境的设置,语音模式的设置以及向Apple服务发送语音识别的请求。 三、申请用户语音识别权限与进行语音识别请求         开发者若要在自己的App中使用语音识别功能,需要获取用户的同意。

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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。

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    为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用,外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。

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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。 AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {     'vol': 5, }) # 识别正确返回语音二进制 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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    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 background="@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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    语音识别API - 实现文字转语音

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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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    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——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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    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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    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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    16.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 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 background="@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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    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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    Java 语音识别404?

    https://aai.qcloud.com/asr/v1/1256605693?callback_url= http://test.qq.com/rec_ca...

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    ·深度学习进行语音识别-简单语音处理

    深度学习进行语音识别-简单语音处理 吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候,它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音识别吧! 这是使用深度学习进行语音识别的最高追求,但是很遗憾我们现在还没有完全做到这一点(至少在笔者写下这一篇文章的时候还没有–我敢打赌,再过几年我们可以做到) 一个大问题是语速不同。 但对于语音识别,16khz(每秒 16000 个采样)的采样率就足以覆盖人类语音的频率范围了。 让我们把“Hello”的声波每秒采样 16000 次。这是前 100 个采样: ? 我们可以把这些数字输入到神经网络中,但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。相反,我们可以通过对音频数据进行一些预处理来使问题变得更容易。 不识别「Hullo」是一个合理的行为,但有时你会碰到令人讨厌的情况:你的手机就是不能理解你说的有效的语句。这就是为什么这些语音识别模型总是处于再训练状态的原因,它们需要更多的数据来修复这些少数情况。

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    依图做语音了!识别精度创中文语音识别新高点

    智能语音竞争还未开始,依图要做世界最好的中文语音识别 万物互联,语音为先。 语音识别是AI理解世界最重要的组成部分,也是AI能听会说善理解的必要条件。 目前语音识别仍然存在很多瓶颈,例如在发音不清楚的情况下,如何结合更强的上下文语义信息给出准确的语音识别;如何在语音识别的全链路上,优化远场识别的性能;特殊情况的处理,比如人称代词、语气词助词;还有鸡尾酒问题 (多人同时说话下,能够准确识别其中一人的语音)、电话场景的识别(低采样率下的语音识别)。 此次依图科技在语音识别技术方面的突破,不仅意味着依图首次涉足语音识别领域便已经跻身中文语音识别第一阵营,同时也说明语音识别在技术层面还有足够的进化空间,远远没有达到“超越人类”。 吕昊说,一直以来语音识别业界都没有公开透明的语音识别比对,通过“听写大会”微信小程序,用户可以直观感受到各家语音识别技术的真实表现,在业界也属于首次公开透明地比对各类算法的水平差异。 ?

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    语音识别 | Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能

    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 语音识别场景 1:语音翻译 2:语音辨别、语音记事本 3:智能终端 语音识别原理 技术应用: 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理 用语音识别来辨认身份是非常复杂的,所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。 语音识别系统得益于廉价的硬件设备,大多数的计算机都有声卡和麦克风,也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点的。 语音随时间而变化,所以必须使用生物识别模板。语音也会由于伤风、嗓音沙哑、情绪压力或是青春期而变化。语音识别系统比指纹识别系统有着较高的误识率,因为人们的声音不像指纹那样独特和唯一。 倒频谱的计算-->识别方法-->压缩训练-->语音质量-->硬件设备 JAVA语音识别示例 需求:java实现语音识别--语音音频文件的识别 技术:Java、jdk1.8、maven、百度云、mp3、

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