首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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。...、功能概述 实现将语音转换为文字,调取第3方接口。比如百度ai,图灵机器人,得到想要的结果。...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。...假设段文件,有1000个子,可以使用split()方法切割,就可以得到多段语言。 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。...得到字符串之后,就可以调用百度接口,生成语音文件 创建个audio_test.py文件,用来将字符串生成语音文件,内容如下: import time from aip import AipSpeech

    17.3K75

    什么是语音识别语音助手?

    前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别语音助手。...图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。 预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别语音助手的核心功能,它可以将用户的语音输入转换为文本。...未来的语音助手将具备更加智能化的能力,能够更好地理解人类语言,并且能够进行更加自然的对话。 结论 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的部分。语音助手的核心技术是语音识别,它可以将语音信号转换为文本。

    3.8K00

    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(语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 上篇paddlehub是些预训练模型,paddlespeech也有,所以本篇就是更新...1 安装 参考:PaddleSpeech 键预测,快速上手Speech开发任务 PaddleSpeech 是 all-in-one 的语音算法工具箱,包含多种领先国际水平的语音算法与预训练模型。...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。...文档链接:语音识别语音识别的示例: >>> 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。

    8.1K20

    什么是语音识别语音搜索?

    前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别语音搜索。...图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。预处理预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本,并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别语音搜索的核心技术之。...结论语音搜索是通过语音输入的方式,进行搜索操作。语音搜索的核心技术之语音识别,它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。

    3.8K00

    Python实时语音识别

    最近自己想接触下语音识别,经过番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。...由于我这谷歌语音直调用不成功,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。...只要调用麦克风记录我们的语音信息存为wav格式的文件即可。而实时语音识别,即直保持检测麦克风,只要有声音就生成wav文件向API发送请求;当识别不到语音信息时,自动停止。

    20.4K21

    语音识别流程梳理

    搜狗知音引擎是搜狗公司自主研发的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。...语音识别流程 语音识别流程,就是将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。...声学模型 声学模型(Acoustic model)是语音识别系统中最为重要的部分之,利用了声学、语音学、环境特性以及说话人性别口音等信息,对语音进行建模。...隐马尔可夫模型是个离散时域有限状态自动机,这马尔可夫模型的内部状态外界不可见,外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统,输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。...如下图为各种声学模型对识别结果(字错率)的影响,选择合适的声学模型是语音识别最核心的关键之。 ? 语言模型 语言模型表示某字序列发生的概率,是对组字序列构成的知识表示。

    8.4K30

    语音识别——ANN加餐

    纪念下: 讯飞18岁,bingo~ 接下来说语音识别,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...词序列层:这系列声韵母转化为特定的词片段。 这是原始的第代技术,后来逐步发展,又发展出来了第二代语音识别框架。 第二代语音识别框架 这代的特点是把第代的GMM替换为了DNN(深度神经网络)。...介绍下当前热门的第三代语音识别框架模型 第三代语音识别框架 这是End-End的系统,即输入语音频谱,最后直接输出文字,无需其他系统的参与,实现了声学模型和语言模型的混合。...你想知道,我也不懂,还需学习…) 这个模型结合了负向和正向的识别,使得准确率能够大幅提高。 第三代的语音转写技术识别率已经很高,在普通话情况下基本可以识别准确,但当前也存在些问题。...远场语音识别问题 远场是说我们距离收音的设备距离较远,会产生系列的噪声问题,如混响、背景噪声、人声干扰、回声等噪声。 混响: 如何解决远场语音识别问题? 工业界如何解决远场问题呢?

    5.4K100

    语音识别调研报告

    语音识别调研报告 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个大的网络,大大的提高了解码速度。

    3.5K40

    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

    4.2K20
    领券