如何在VOSK语音识别中使用Wave文件作为输入？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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FreeSWITCH对接vosk实现实时语音识别

环境：CentOS 7.6_x64FreeSWITCH版本：1.10.9Python版本：3.9.2一、背景描述vosk是一个开源语音识别工具，可识别中文，之前介绍过python使用vosk进行中文语音识别...，今天记录下FreeSWITCH对接vosk实现实时语音识别。...vosk离线语音识别可参考我之前写的文章：python使用vosk进行中文语音识别二、具体实现1、编译及安装vosk模块可直接使用github上的代码进行编译：https://github.com/alphacep...-release/src/mod/asr_tts 目录；2）modules.conf 文件中启用mod_vosk模块；图片3）生成 Makefile 文件；....-0.15运行效果如下：图片具体可参考我之前写的文章：python使用vosk进行中文语音识别2、实时语音识别编写拨号方案：<condition field="destination_number" expression

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如何使用XSwitch内置的离线ASR及TTS

在如何在XSwitch中使用ASR及TTS中提到，XSwitch内置了很多ASR/TTS模块，但大多数的ASR/TTS服务都是云厂商提供的。...Vosk引擎比较小，但是模型文件比较大，因而需要单独下载。...简单使用：到【呼叫】⇨【路由】中，新建一条路由：名称：asr，也可以随意被叫字冠：asr，也可以是其它号码，如1234等呼叫源：default 目的地类型：高级功能/系统新出现的“文本”框中填入以下内容...使用方法：其中，asr engine参数语法为： engine[:model] 其中:model可以省略，如果省略，则使用能找到的第一个模型，如： ai:vosk-model-cn-0.1 #...使用AI模块，8k语音模型asr:ai:vosk-model-cn-0.1 # 使用AI模块，FreeSWITCH兼容模式，8k语音模型 XCC中，不需要asr:前缀，用起来更高效。

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如何在 NVIDIA Jetson 开发板上运行类似 ChatGPT 的 LLM

语音助手的机器学习管道让我们揭开语音助手背后的神奇机器学习流程。准备好了吗？我们将一步步解析这个过程，来看看软件图示吧：麦克风输入：我们的冒险从用户的声音通过可靠的麦克风捕捉开始。...自动语音识别（ASR）：一旦确认了唤醒指令，音频数据就开始了一段变幻莫测的旅程。它经过自动语音识别（ASR）的神秘领域，将口语转化为书面文字。就像解密一种秘密语言。...项目整合对于这个项目，我使用 Vosk API 集成了唤醒词检测和自动语音识别。然后，使用了 Piper 文本转语音组件。...FastAPI 接收文本数据，对其进行处理，并将其合成为听起来自然的语音。然后将生成的音频作为响应返回给用户，允许系统通过语音与用户交互。...我探索了如何在 NVIDIA Jetson 上设置和运行类似 ChatGPT 的大型语言模型，使您能够在本地拥有对话式 AI 功能。这个故事中引用的所有代码都可以在Github 存储库中找到。

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AI英语口语陪练APP的开发

功能需求定义基础功能：语音对话交互（实时识别用户语音并生成回复）、发音评估（音素准确度/语调自然度）、情景模拟（预设场景如机场/餐厅）。...对话管理模块：基于大语言模型（如GPT、Claude）或规则引擎，根据用户输入生成上下文相关的对话内容（如用户问“如何点咖啡？”...发音评估模块：通过声学模型（如Kaldi、Vosk）分析用户发音的音素准确度（如/θ/与/s/区分）、语调自然度（重音/连读），对比标准发音生成评分（如90/100）。...AI技术选型语音识别（ASR）：选用高准确率模型（支持多口音如英式/美式/印度口音），优化噪声环境下的识别能力（如背景杂音场景）。...表达纠错：AI识别用户口语中的语法错误（如“I go to school yesterday”→“I went to school yesterday”）、用词不当（如“big rain”→“heavy

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IJCAI-信也科技杯全球AI大赛-华东师范大学亚军队伍分享

使用了数不胜数的TTS、VC伪造模型生成数据。 3.混杂对抗：为了模拟真实世界中的攻击场景，数据集中包含了各种对抗性样本，要求模型能够识别出这些经过特殊处理的伪造语音。...最终，将三组经过微调的whisper模型与预训练的决策树模型相结合，通过voting机制集成它们的预测结果，得出了最终的检测结果，使得模型在识别语音deepfake方面更加稳健和可靠。...经典的语言模型如whisper通常处理长达30秒的输入，而在分析后发现，训练数据的长度往往较短。基于这一观察，我们大胆地将模型的输入长度从30秒压缩至15秒。...以确保对正样本的准确识别。...总结作为语音领域的初学者，我们主要比赛中做了四方面的努力，得到最终成果深入分析：我们对音频的基础统计量进行了细致的分析，包括音频长度、语言分布等。

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从零开始搭建一个语音对话机器人

02-准备工作（1）准备python开发环境需要准备的python包包括：speech_recognition(语音识别包)、pyaudio(录音接口)、wave(打开录音文件并设置音频参数)、pyttst3...点击技术文档：阅读语音识别的技术文档，重点查看API文档和Python SDK，了解如何在python中调用API接口。 ? 击立即使用：进入到服务界面，创建应用。...2、整个过程的实现流程是这样的，我们说一句话，通过录音保存为语音文件，然后调用百度API实现语音转文本STT，再然后调用图灵机器人API将文本输入得到图灵机器人的回复，最后将回复的文本转成语音输出TTS...my_record() 第二种录音方式：使用wave和pyaudio包进行录音，在python中直接使用pip install即可。...speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.SpVoice") # 1、语音生成音频文件,录音并以当前时间戳保存到voices文件中 # Use SpeechRecognition

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使用Python进行语音活动检测（VAD）

引言现今，在线通讯软件对于高质量的语音传输要求日益提高，其中，有效识别和处理音频信号中的人声段落成为了一个不可忽视的挑战。...语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）技术正是为此而生，它可以识别出人声活动并降低背景噪声，优化带宽利用率，提升语音识别的准确性。...据报道，谷歌为 WebRTC 项目开发的 VAD 是目前最好的 VAD 之一，它快速、现代且免费（WebRTC，即Web Real-Time Communication，作为一种支持网页浏览器进行实时语音...高适应性: 根据输入的声音对环境噪声和可能的畸变进行动态适应。带宽优化: 通过挑选出重要的语音帧，并舍弃非语音帧，来减少数据传输量。...读取音频import wave# 读取音频文件def read_wave(path): with wave.open(path, 'rb') as wf: sample_rate =

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Python Audio 库详解

AudioreadAudioread 是一个音频解码器库，支持从多种音频格式中读取音频数据。它常与其他音频处理库（如 Librosa 或 Pydub）一起使用。...SpeechRecognitionSpeechRecognition 是一个用于语音识别的库，支持将音频转换为文本。...它与 Google Web Speech API、Sphinx 等多种语音识别引擎兼容。...1.2 使用 PyAudio 录制音频以下是一个简单的示例，使用 PyAudio 录制麦克风输入并将音频保存为 WAV 文件。...随着机器学习和人工智能的发展，音频数据的处理与分析将在许多领域（如语音识别、音乐分析、音频修复等）发挥越来越重要的作用。

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Linux下利用python实现语音识别详细教程

Linux下python实现语音识别详细教程语音识别工作原理简介选择合适的python语音识别包安装SpeechRecognition 识别器类音频文件的使用英文的语音识别噪音对语音识别的影响...wit 和 apiai ）提供了一些超出基本语音识别的内置功能，如识别讲话者意图的自然语言处理功能。...其他软件包，如谷歌云语音，则专注于语音向文本的转换。其中，SpeechRecognition 就因便于使用脱颖而出。...识别语音需要输入音频，而在 SpeechRecognition 中检索音频输入是非常简单的，它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本，只需几分钟即可自动完成检索并运行。...中文的语音识别在进行完以前的工作以后，我们对语音识别的流程大概有了一定的了解，但是作为一个中国人总得做一个中文的语音识别吧！

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Java如何调用本地扬声器

在Windows中，许多应用程序并不是一个度完整的可执行文件，它们被分割成一些相知对独立的动态链接库，即DLL文件，放置于道系统中。当我们执行某一个程序时，相应的版DLL文件就会被调用。...一个应用程序可使用权多个DLL文件，一个DLL文件也可能被不同的应用程序使用，这样的DLL文件被称为共享DLL文件）。.../** * 文字转语音测试 jdk bin文件中需要导入jacob-1.17-M2-x64.dll * 注意导包哈 * @date: 2020年2月25日上午10:05:21 */ public...还有一点是Java操作语音文件.wav先不要研究了 :laugh and cry:，这里涉及到了语音识别，但是有百度那么些api，有兴趣的试试吧！...如何在Linux上生成.wav的文件。如何获取这个文件并输出。

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使用 Python 实现一个简单的智能聊天机器人

总体的思路大家可以设想一下, 如果要实现人与机器的智能对话, 肯定要有以下几个步骤: 计算机接收用户的语音输入将用户输入的语音输入转化为文本信息调用智能对话接口, 发送请求文本信息, 获取接口返回的智能回答文本信息...接收用户的语音输入，并将其存为音频文件 import time import wave from pyaudio import PyAudio, paInt16 framerate = 16000.../voices/myvoices.wav' #该文件目录要存在 #用于接收用户的语音输入, 并生成wav音频文件(wav、pcm、mp3的区别可详情百度) class Speak():...(FILEPATH, my_buf) #保存下录音数据 stream.close() 调用百度AI接口，识别音频文件并以文本信息返回之前使用过好几次百度AI的接口，我的毕业设计...点击立即使用，没有账号的话可以先创建一个账号，然后领取免费的资源使用我之前已经创建1个了, 假设再次点击创建系统会自动勾选上语音识别接口，直接创建应用即可，之后会有 AppID、 API Key

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百度语音识别api使用python进行调用

百度语音现在是比较方便的接口，具体说明请看官方文档，本文分两个部分，先是使用python实现录音，然后再使用百度语音api进行识别上传。首先是实现录音功能，因为百度语言识别有一些录音品质的要求的。...百度语音REST API支持整段录音文件的识别，对录音格式有一定的要求，支持语音识别控件：集成提示音、音量反馈动效整套交互的对话框控件，方便开发者快速集成；原始PCM的录音参数必须符合8k/16k采样率...语音识别接口支持POST 方式  目前API仅支持整段语音识别的模式，即需要上传整段语音进行识别  语音数据上传方式有两种：隐示发送和显示发送  原始语音的录音格式目前只支持评测8k/16k...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，基于该接口，开发者可以轻松的获取语音识别能力。...SDK中只提供了PHP、C和JAVA的相关样例，然而个人以为，使用Python开发难度更低，本文描述了简单使用Python调用百度语音识别服务 REST API 的简单样例。

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whisper(音转文)使用教程

Whisper进行语音识别 import whisper # 加载模型 model = whisper.load_model("large-v2") # 转录音频文件 result = model.transcribe...) 配置麦克风输入在开始语音识别之前，您需要配置麦克风输入。...您可以使用Python的pyaudio库来捕获麦克风输入。...您可以使用recognizer对象的listen方法来捕获音频输入，并使用recognizer对象的recognize方法来识别音频内容。...例如，您可以将识别的文本输出到控制台或将其保存到文件中。

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使用Tensorflow实现声纹识别

首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为语音文件路径\t语音分类标签>，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数，把这些数据集都写在同一个数据列表中...我们输入两个语音，通过预测函数获取他们的特征数据，使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值，得到的结果可以作为他们相识度。对于这个相识度的阈值，读者可以根据自己项目的准确度要求进行修改。...完成识别的主要在recognition()函数中，这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。...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。...，并成功把语音数据存放在audio_db文件夹中。

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树莓派 python 百度语音控制 gpio 控制开关灯

:yuyinduihua 放在/home/pi 下,因为下面有使用绝对路径的地方,.需要调整....有可能出错的地方是百度语音的token需要自己粘帖上去..这个有点懒的改了. .就是在这里后面tok的一串数字是他的识别码,过一段时间就会更换,失效,所以需要自己输出token函数的内容,然后再粘帖过去...filename的WAV文件中 def save_wave_file(filename, data): wf = wave.open(filename, 'wb') wf.setnchannels..." print duihua ############ #语音识别进行开门的设置# ############ if(cmp(duihua,'开门,')==0):...gpio 控制开关灯 Related posts: 学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象使用pyaiml机器人模块快速做个和你智能对话的大脑 python-opencv人脸识别与树莓派摄像头转头跟随

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动态 | Facebook 开源首个全卷积语音识别工具包 wav2letter++

系统基于全卷积方法进行语音识别，训练语音识别端到端神经网络的速度是其他框架的 2 倍多。他们在博客中对此次开源进行了详细介绍。 ?...虽说递归卷积神经网络在处理具有远程依赖性的建模任务上很占优势，如语言建模、机器翻译和语音合成等，然而在端到端语音识别任务上，循环架构才是业内的主流。...++工具包建立在 Flashlight 基础上，同样使用 C++进行编写，以 ArrayFire 作为张量库。...这里着重介绍一下 ArrayFire，它可以在 CUDA GPU 和 CPU 支持的多种后端上被执行，支持多种音频文件格式（如 wav、flac 等），此外还支持多种功能类型，其中包括原始音频、线性缩放功率谱...语言模型：该卷积语言模型一共包含 14 个卷积残差块，并将门线性单元作为激活函数，主要用来对集束搜索解码器中语言模型的预备转录内容进行评分。

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音频时域特征的提取

在这些本篇中，我将详细说明该特性是什么，如何正式定义它，并展示如何在Python中提取这些特性。...在各种语音处理应用程序中，这可能是某人讲话或外部噪音，而在音乐信息检索（MIR）中，这可能是音符或乐器的开始。...在Python中搜索可以完成此任务的已定义方法后，我找不到它。因此，我们将轻松地对其进行定义。我们将要研究的其他特征提取方法已经在librosa中定义，因此我们将在正式定义它们之后使用这些函数。...对于MIR，此功能与识别打击乐器声音有关，因为它们经常具有波动信号，ZCR可以很好地检测到这些声音，并且可以检测到音高。但是，此功能通常用作语音识别中用于语音活动检测的功能。...使用librosa，我们可以使用librosa.feature.zero_crossing_rate提取ZCR。

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绝佳的ASR学习方案：这是一套开源的中文语音识别系统

这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统，读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型，或直接使用预训练模型测试效果。...声学模型：基于 Keras 和 TensorFlow 框架，使用这种参考了 VGG 的深层的卷积神经网络作为网络模型，并训练。 ?...CTC 解码：在语音识别系统的声学模型输出中，往往包含了大量连续重复的符号，因此，我们需要将连续相同的符号合并为同一个符号，然后再去除静音分隔标记符，得到最终实际的语音拼音符号序列。 ?...使用流程如果读者希望直接使用预训练的中文语音识别系统，那么直接下载 Release 的文件并运行就好了：下载地址：https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition...训练模型可以执行命令行： $ python3 train_mspeech.py 测试模型效果可以运行： $ python3 test_mspeech.py 测试之前，请确保代码中填写的模型文件路径存在。

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语音深度鉴伪识别项目实战：基于深度学习的语音深度鉴伪识别算法模型(一)音频数据编码与预处理

目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。与AIGC相关联的，其实语音模块在近来市场上面活跃空间很大。...当前，语音深度鉴伪识别技术已经取得了一定的进展。研究人员利用机器学习和深度学习方法，通过分析语音信号的特征，开发出了一系列鉴伪算法。...正弦波是最简单的声音信号，用于模拟纯音（如音乐中的音符）。在音频处理中，正弦波可以用来生成纯音，用于测试和校准音频设备。通过组合不同频率和振幅的正弦波，可以合成出复杂的音频信号。...查看一个WAV文件的数据特征，可以通过读取文件的元数据和音频数据，了解其采样率、声道数、采样位宽、持续时间等信息。可以使用Python的wave库和librosa库来读取WAV文件，并查看其数据特征。...AAC支持多达48个声道，这使其在多声道音频（如环绕声系统）中具有优势。而且支持多种采样率和比特率，能够适应不同的应用场景，从低比特率的语音编码到高比特率的高保真音频。

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端到端声源分离研究：现状、进展和未来

从名称来看，端到端的含义是模型输入源波形后直接输出目标波形，不需要进行傅里叶变换将时域信号转换至频域；音源分离的含义是将混合语音中的两个或多个声源分离出来。...（该方法也是笔者目前尝试的所有时域分离模型中效果最好的方法） image.png 而对于单通道向多通道扩展的方向，目前主要的方法是对单通道信号加入多通道信息作为模型输入以及直接将多通道信号作为模型输入。...image.png image.png Multi-channel Wave-U-Net则是将多通道信号拼接送入Wave-U-Net，因此只需将模型的输入通道数改为信号的通道数即可。...由于多通道大部分还是用于语音识别，所以可以使用语音识别的指标词错误率(Word Error Rate, WER)进行对比；另外还可以从主观听觉上进行比较，使用平均主观意见分(Mean Opinion Score...这个问题分两个方面，首先看你的任务目标是什么，如果目标任务是识别的话，si-snr和具体词错误率不一定是线性的，所以我们不能说某个loss在任务上绝对比另一个更好，但如果我们评价指标和训练指标相同，那我们使用评价指标作为

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