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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。...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。...看参数,主要用到的是rate和1536 上图的16000表示采样率 1536表示能识别中文和英文,它的容错率比较高 1537必须是标准的普通话,带点地方口音是不行的。 所以建议使用1536 ?...(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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依图做语音了!识别精度创中文语音识别新高点

依图语音识别算法在全球最大开源中文数据库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。比对各家语音识别算法,当今智能语音战场,英雄唯讯飞与依图尔?...“作为语音行业的‘新生’,我们还是有很多向‘老生’学习的地方,但我们立志推动行业创新与发展,做世界最好的中文普通话语音识别技术。”...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。...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”。...一般认为,中文语音识别的字错率低于3%时不会影响可读性,而超过15%则毫无可读性。这是语音识别的两条红线,在不同场景下,不同算法的表现可能会有很大差异。

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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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Windows 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫“中文语音识别”。...进入“中文语音识别”目录,然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256...dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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PPASR中文语音识别(入门级)

PPASR语音识别(入门级) 本项目将分三个阶段分支,分别是入门级、进阶级和应用级分支,当前为入门级,随着级别的提升,识别准确率也随之提升,也更适合实际项目使用,敬请关注!...PPASR基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别,本项目最大的特点简单,在保证准确率不低的情况下,项目尽量做得浅显易懂,能够让每个想入门语音识别的开发者都能够轻松上手。...在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。...在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作,这种对齐非常浪费时间,而且对齐之后,模型预测出的label只是局部分类的结果,而无法给出整个序列的输出结果,...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。

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Linux 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。...模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic and Language Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫 “test”。...-dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:基于Pytorch实现的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。...在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的,本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集,分别是Aishell,Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus,THCHS...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。 生成训练的数据列表和数据字典。...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。

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基于Pytorch实现的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。...模型原理MASR使用的是门控卷积神经网络(Gated Convolutional Network),网络结构类似于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...data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的,本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集,分别是Aishell,Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus,THCHS-...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。

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python语音识别终极指南

整合了语音识别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 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。...你将学到: •语音识别的工作原理; •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 语音识别库。...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。...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。...▌选择 Python 语音识别包 PyPI中有一些现成的语音识别软件包。

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Python语音识别终极指南

整合了语音识别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 程序中实现语音识别非常简单。...通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; 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 语音识别库。...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。...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。...▌选择 Python 语音识别包 PyPI中有一些现成的语音识别软件包。

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python语音识别终极指南

【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别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 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。...你将学到: •语音识别的工作原理; •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 语音识别库。...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。...▌选择 Python 语音识别包 PyPI中有一些现成的语音识别软件包。

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Python 语音录制与识别

本文介绍一些 Python 中常用的语音能力的包,以及如何通过调用云服务商的 API 进行语音识别录音主要使用 pyaudio 包,它可以以字节流的方式录制/播放音频安装:pip install pyaudio...pyaudio.get_sample_size(pyaudio.paInt16)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(data)output.getvalue()语音识别腾讯云腾讯云的语音识别服务有多种...”类似,上传数据同样需要带上对应格式的文件头科大讯飞这里试用了科大讯飞的实时语音转写接口,通过 websocket 的方式,推送字节流到 websocket server,并接受识别结果这里参考了官方示例...('sample.wav', 'rb') as f: await iflytek_recognition(f.read())一个简单 Demo这里写一个通过键盘空格键控制录音开关,并打印语音识别结果的...,符合日常简单应用的语音入口的场景

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基于Kersa实现的中文语音声纹识别

源码地址:VoiceprintRecognition-Keras使用环境:Python 3.7Tensorflow 2.3.0模型下载数据集类别数量下载地址中文语音语料数据集3242点击下载更大数据集6235...创建数据本教程笔者使用的是中文语音语料数据集 ,这个数据集一共有3242个人的语音数据,有1130000+条语音数据。...在create_data.py写下以下代码,因为中文语音语料数据集 这个数据集是mp3格式的,作者发现这种格式读取速度很慢,所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式,在创建数据列表之后,可能有些数据的是错误的...首先必须要加载语音库中的语音语音库文件夹为audio_db,然后用户回车后录音3秒钟,然后程序会自动录音,并使用录音到的音频进行声纹识别,去匹配语音库中的语音,获取用户的信息。...通过这样方式,读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过声纹登录时,把录音到的语音发送到后端完成声纹识别,再把结果返回给APP,前提是用户已经使用语音注册

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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。...内容 说明 支持语言 中文普通话、英文、粤语、韩语 支持行业 通用、金融 音频属性 采样率:16000Hz或8000Hz、采样精度:16bits、声道:单声道 音频格式 wav、pcm、opus、speex...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.

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Python终级教程!语音识别!大四学生实现语音识别技能!吊的不行

▌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。...▌音频文件的使用 首先需要下载音频文件链接 Python 解释器会话所在的目录中。 AudioFile 类可以通过音频文件的路径进行初始化,并提供用于读取和处理文件内容的上下文管理器界面。...可以通过音频编辑软件,或将滤镜应用于文件的 Python 包(例如SciPy)中来进行该预处理。处理嘈杂的文件时,可以通过查看实际的 API 响应来提高准确性。...我有一个微信公众号,经常会分享一些python技术相关的干货;如果你喜欢我的分享,可以用微信搜索“python语言学习”关注 欢迎大家加入千人交流答疑裙:699+749+852

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使用Python实现语音识别与处理模型

在本文中,我们将介绍语音识别与处理的基本原理和常见的实现方法,并使用Python来实现这些模型。 什么是语音识别与处理?...语音识别与处理是指将语音信号转换成文本形式的过程,通常包括语音信号的预处理、特征提取、模型训练和识别等步骤。语音识别与处理技术广泛应用于语音助手、语音搜索、语音转写等场景。...完整代码示例 下面是一个完整的示例代码,演示了如何使用Python实现语音识别与处理模型: import librosa import numpy as np from sklearn.model_selection...结论 通过本文的介绍,我们了解了语音识别与处理的基本原理和实现方法,并使用Python实现了一个简单的语音识别模型。...希望本文能够帮助读者理解语音识别与处理技术的概念和实现方法,并能够在实际项目中应用Python来构建自己的语音识别系统。

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