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python

技术,也被称为自动,目标是以电脑自动将人类的内容转换为相应的字。应用包括拨号、导航、室内设备控制、档检索、简单的听写数据录入等。 二、软件环境操作系统:win10言:Python 版本:3.5.4Python库:baidu-aip三、原理概述利用windows自带的录机,基于百度API进行wav格式的频转本。 进入之后,拖动进度条到间。找到已开通服务,点击百度言。 ?点击创建应用?应用名字,可以自定义。我写的是,默认就已经开通了合成。这就够了,所以接口选择,不用再选了。 接下来,需要进行,看档点击左边的百度言->->Python SDK?支持的言格式有3种。分是pcm,wav,amr建议使用pcm,因为它比较好实现。 请求时,要指定一个pcm格式的件?看参数,主要用到的是rate和1536上图的16000表示采样率1536表示能和英,它的容错率比较高1537必须是标准的普通话,带点地方口是不行的。

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依图做了!精度创新高点

依图算法在全球最大开源数据库AISHELL-2上词错率仅3.71%,比原业内领先者提升约20%,大幅刷新现有纪录。比对各家算法,当今智能战场,英雄唯讯飞与依图尔? 智能竞争还未开始,依图要做世界最好的万物互联,为先。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。 此次依图科技在技术方面的突破,不仅意味着依图首次涉足领域便已经跻身第一阵营,同时也说明在技术层面还有足够的进化空间,远远没有达到“超越人类”。 一般认为,的字错率低于3%时不会影响可读性,而超过15%则毫无可读性。这是的两条红线,在不同场景下,不同算法的表现可能会有很大差异。 注释 一般在英用“词错率”(WER),因为最小单元是词;一般使用“字错率”(CER),因为最小单元是字.

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    Python实时

    最近自己想接触下,经过一番了解和摸索,实现了对API的简单调用,正好写章记录下。 目前搜到的帖子里,有现成的调用百度API来对件进行的;也有通过谷歌服务来实现了实时的。 技术就是让机器通过和理解过程把信号转变为相应的本或命令的技术,微信消息转字,以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令,都是的现实应用。 调用API的流程在百度官方有说明。? 只要调用麦克风记录我们的信息存为wav格式的件即可。而实时,即一直保持检测麦克风,只要有声就生成wav件向API发送请求;当不到信息时,自动停止。

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    腾讯云之录

    API介绍地址:https:cloud.tencent.comdocumentproduct109337822----Action : CreateRecTask 获取结果方式录在线 n, ErrorMsg: } }}----数据传输方式及其限制url设置SourceType参数为0后,Url参数传输限制:频时长不能长于5小时,件大小不超过512MBpost body设置 SourceType参数为1后,Data参数传输限制:大小不超过5MB----注意种:普通话、英和粤,通过EngineModelType参数设定格式:支持wav、mp3、m4a的频格式QPS 用于调用对应的热词表,如果在调用服务时,不进行单独的热词id设置,自动生效默认热词;如果进行了单独的热词id设置,那么将生效单独设置的热词id。 recognizer 录实例 * @param requestId 请求唯一标 * @param result 本 * @param status 任务状态码:0:任务等待 1:任务执行

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    Windows 使用 pocketsphinx 做

    普通话,下载下来之后我们可以看到声学模型:zh_broadcastnews_16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压)言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8 .DMP拼字典:zh_broadcastnews_utf8.dic测试首先准备一个件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道)将下载的模型件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫“”。 进入“”目录,然后运行下面的命令 pocketsphinxbinReleasex64pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256 ,内容即是程序出来的

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    Linux 使用 pocketsphinx 做

    前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做,今天看看在 Linux 上怎办实现。 https:sourceforge.netprojectscmusphinxfilesAcoustic and Language Models 其 Mandarin 为普通话,下载之后我们可以看到 声学模型:zh_broadcastnews_16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压)言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP拼字典:zh_broadcastnews_utf8 .dic测试首先准备一个件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道)将下载的模型件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫 “ ,内容即是程序出来的

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    腾讯云之实时

    SDK 获取实时 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 件libWXVoice.so: 腾讯云检测 so 库。引入 aar 包aai-2.1.5.aar: 腾讯云 SDK。 、okio、gson 和 slf4j 4个库也集成到 App 。 在 build.gradle 添加: 打开项目之后,解决报错问题,需要等待程序加载结束才能打开项目目录 image.png 点击确定,然后接下来更新扩展 添加依赖 image.png image.png 在Dependencies更新扩展,选app(当前项目),查看当前app下所有扩展,是否需要更新(波浪线代表需要更新版本),点击Update进行更新,无则不更新.image.png 设置项目秘钥配置

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    python终极指南

    整合了Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序实现非常简单。阅读本指南,你就将会了解。 你将学到:•的工作原理;•PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 库。 幸运的是,对于 Python 使用者而言,一些服务可通过 API 在线使用,且其大部分也提供了 Python SDK。 ▌选择 Python 包PyPI有一些现成的软件包。 噪声对的影响噪声在现实世界确实存在,所有录都有一定程度的噪声,而未经处理的噪可能会破坏应用程序的准确性。 结:本教程,我们一直在,英是 SpeechRecognition 软件包每个 recognition _ *()方法的默认言。但是,其他也是绝对有可能且很容易完成的。

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    基于Pytorch实现的MASR

    博客:Doi技术团队链接地址:https:blog.doiduoyi.comauthors1584446358138初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历本链接:基于Pytorch实现的MASR MASR是一个基于端到端的深度神经网络的普通话项目,本项目是基于masr 进行开发的。 每一行数据包含该件的相对路径和该件对应的本,要注意的是该本只能包含纯,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英字母。 生成训练的数据列表和数据字典。 infer_path.py,实时录infer_record.py和提供HTTP接口infer_server.py,他们的公共参数model_path训练保存的模型路径,lm_path为言模型路径 infer_path.py的参数wav_path为的的频路径。 infer_record.py的参数record_time为录时间。

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    - 科大讯飞 开放平台 http:open.voicecloud.cn需要拷贝lib、assets、并在清单写一些权限 public class MainActivity extends savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); 初始化引擎 onInit(int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { ** * 结果 ListView) findViewById(R.id.lv_list); mAdapter = new ChatAdapter(); lvList.setAdapter(mAdapter); 初始化引擎 mTts.setParameter(SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } ** * 开始

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    腾讯云之录.net-sdk使用

    电话场景: • 8k_zh:电话 8k 普通话通用(可用于双声道频); • 8k_zh_s:电话 8k 普通话话者分离(仅适用于单声道频); 非电话场景: • 16k_zh:16k 普通话通用 必填: 是.类型: Integer.描述:声道数。 ResTextFormat必填: 是.类型: Integer.描述:结果返回形式。 0: 结果本(含分段时间戳); 1:仅支持16k引擎,含结果详情(词时间戳列表,一般用于生成字幕场景)。 SourceType必填: 是.类型: Integer.描述:数据来源。 0: URL;1:数据(post body)。我的选择是黑体注明的,选择URL,那么数据(post body)要怎么传入呢 我这里将mp3件上传转为base64编码之后

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    JavaScript的

    有没有想过给您的网站增添的功能?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脚本能够到这些输入。 这里介绍一个开源的JavaScript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是如何被这个JavaScript库到的。 新建一个html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,否则如何接受输入呢? 我在响应“Bye”这个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,也在支持的之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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    Java 404?

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

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    JavaScript的

    版权声明:本为博主汪子熙原创章,未经博主允许不得转载。 https:jerry.blog.csdn.netarticledetails81701596 有没有想过给您的网站增添的功能? 然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够到这些输入。?这里介绍一个开源的JavaScript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是如何被这个JavaScript库到的。新建一个html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,否则如何接受输入呢?? 我在响应“Bye”这个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,也在支持的之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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    内容

    PAAS层 的技术原理 产品功能 采样率 种 行业 自服务 效果自调优 VAD静检测录,一句话,在ASR服务端处理。VAD是减小系统功耗的,实时频流。 所有的友商都是这么写的,这么听是没有问题的,但是不建议这么做,实时的频采样率。Q1:会是怎样的一种对应关系呢? Q2:静状态会不会收费呢? 接口要求集成实时 API 时,需按照以下要求。 内容说明支持普通话、英、粤、韩支持行业通用、金融频属性采样率:16000Hz或8000Hz、采样精度:16bits、声道:单声道频格式wav、pcm、opus、speex、silk、mp3 Q1:录件保存成双通道,A1:但是你传过来的频,必须是双通道的。是你件生成好的。是一个实时频流的概念。Q2:实时的分片是200毫秒吗? 输出参数参数名称类型描述DataTask录的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskIdRequestIdString唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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    言模型和拼字典件制作

    接我前面的章,下载 pocketsphinx 和 模型件。由于模型件格式有一些要求,所以建议对模型件的编辑都在Linux上完成。 准备件创建一个件 my.txt,内容如下:测试直走左转右转后退开火靠喽生成模型件和字典件访问 http:www.speech.cs.cmu.edutoolslmtool-new.html 编辑其下的 2007.dic 件,参考 zh_broadcastnews_utf8.dic 件加入拼,比如:右转 y ou zh uan后退 h ou t ui左转 z uo zh uan开火 k ai h uo测试 c e sh ib前进 q ian j in靠喽 k ao l ou测试使用 pocketsphinx_continuous 工具测试,这里使用了一个我提前录制好的件来做测试 ,其参数路径根据自己具体件位置修改。

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    ——ANN加餐

    (未来)我就非常粗暴的简单介绍:———— 基本原理 ————是门多学科的技术,简单说就是把“”转换成“字”,主要分为ASR(Automatic Speech Recognition 就如同“机器去读谱”声采集——>频率——>端点检测——>声学模型——>模型频率:麦克风采集声经过计算机处理得到“频率”,计算机上直观显示为“频率读谱”;端点检测:频谱哪些是段( 声学模型:即建模,把信号与拼串(提前训练得出)建立联系。即可出“pinyin串”。模型:也是建模,把拼串与字串建立联系。即可出“词串”。 第三代框架这模型,结合了CNN(卷积神经网络),CNN各层所提取特征从局部到整体,降低了学习难度,减少了模型的尺寸大小。 介绍一下当前热门的第三代框架模型第三代框架这是End-End的系统,即输入频谱,最后直接输出字,无需其他系统的参与,实现了声学模型和言模型的混合。

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    WAV To String

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