2021年12月28日，江苏省应急管理厅（机关）发布《应急指挥窄带无线通信网建设项目》公开招标采购公告，预算 380 万元。 背景情况 应急指挥窄带无线通信系统是基于370MHz应急专用无线电频率，采用PDT（ProfessionalDigitalTrunking,专业数字集群）体制建设的数字集群通信系统。作为应急指挥工作当中的保底通信网络，建设完成后，可用于各级指挥机构的指挥指令上传下达。建设固定通信设施通过指挥信息网传输至各级应急指挥场所，建设移动通信设施实现灾害救援现场与后方指挥机构的互联互通，构建部
原告：北京百佑科技有限公司 被告：北京信诺时代科技发展有限公司 第三人：北京铠沙世纪信息技术有限公司 第三人：北京东方森太科技发展有限公司 原告百佑公司向法院提出诉讼请求： 1、确认百佑公司与信诺公司签署的《采购合作协议》无效； 2、信诺公司赔偿百佑公司律师费损失共计30,000元； 3、本案诉讼费由信诺公司承担。 事实和理由： 2018年9月29日，信诺公司与铠沙公司、森太公司共同参加了百佑公司进行的“信息化基础架构平台建设项目”投标，最终信诺公司中标并于2018年10月23日与百佑公司签署了《采购合作协
相信很多人都了解过录音转文字助手，但是还不知道录音转文字助手是怎么操作的，也不知道录音转文字助手如何实现语音转文字。没关系，如果你不知道录音转文字助手怎么用，可以看看接下来的操作。
目前，录音转文字的需求越来越大，不管是学生课堂笔记，还是白领开会笔记，又或是记者外出采访，需要将实时语音或者音频文件快速整理成文字，转换成电子档都有这样的需求。
随着手机多项黑科技功能的加入，越来越多的人喜欢使用手机来完成一些办公类的工作，比如：无线投屏、数据传输、语音转文字等等，这其中语音转文字的需求最大，也是困扰大家的一个共同问题。那么，语音转文字应该怎么做呢？下面就安利给大家一个工具，有3种方法可以助你实现语音转转文字！
刚结束了腾讯云BI的体验活动，在文章提到了SaSS、PaSS的概念，腾讯云BI是一个SaSS，而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS，平台即服务，用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能，而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
语音识别是现在很多人都想了解的概念，其实语音识别就是将语音转换成文字。目前的需求还是蛮大的，尤其是会议纪要、演讲采访、音频文件整理成文字等场景，使用需求非常大。
“ 最近为小程序增加语音识别转文字的功能，坑路不断，特此记录。 ” 微信开发者工具 开发者工具上的录音文件与移动端格式不同，暂时只可在工具上进行播放调试，无法直接播放或者在客户端上播放。 debug的时候发现，工具上录音的路径是http://tmp/xxx.mp3，客户端上录音是wxfile://xxx.mp3。 其实呢，不是格式不同，是映射路径不同。 虽然这里做个兼容也不难，但是每次提示一行文字，很影响美观。 采样率与编码码率限制 每种采样率有对应的编码码率范围有效值，设置不合法的采样率或编码码率会导
首先下载一个开源第三方库：povideo，这个仓库的开源地址是：https://github.com/CoderWanFeng/povideo
前段时间一个饭局上 在某上市公司做策划的朋友酒后吐槽： “已经工作这么多年了 每次大小会议还让我做会议纪要 真心觉得自己大材小用，憋屈了 而且多是在临近下班开会 只能熬夜加班输出会议纪要” 想起刚入职场那会 不是在开会就是在写会议纪要 但写上抬头与开会日期后，就写不下去了…… 领导已经跑题到天天天天天边了～ 纪要抓不住重点，记录跟不上速度 默默的看了一下自己的手 坎多了是不是也就放过它了？ 今天特此给大家安利一款语音神器 腾讯云AI语音识别 被微信、腾讯视频等大量内部业务使用 业务延展性
“ 最近在做基于微信小程序【垃圾分类引导指南】的语音识别功能模块时，遇到了一个比较头疼得事情，由于腾讯AI开放平台的接口只支持PCM、WAV、AMR和SILK四种音频格式，而微信小程序录音的音频文件是mp3格式的（此处就是踩得第一大坑了，刚开始看到开发文档是的时候心里还暗喜了一波，因为微信小程序录音文件就可以设置为SILK格式，这样岂不是可以不费吹灰之力就搞定了想想有点头疼的语音识别啦~然而我们终究还是太年轻~折腾了半天，在真机测试的时候发现木有半点反应，调试发现没有生成录音文件，真的是丈二和尚摸不着头脑的赶脚，最后查了一番资料才知道微信小程序在真机上只能设置成acc和mp3格式的），那么这里就不得不进行音频格式转化了。”
本文介绍了一种基于腾讯云智能语音的实时语音识别微信小程序的开发和实现。该小程序使用Wafer服务器进行音频文件的上传和识别，利用腾讯云的语音识别API进行实时语音转文字，并将识别结果展示在小程序中。具体实现包括搭建项目结构、配置服务器、上传音频文件、添加识别和转文字功能、以及处理异常情况等。该小程序可以方便地在手机端进行调试和体验。
手机上很多输入法都是自带语音转文字的功能的，操作方法也大同小异，所以这里就不详细推荐具体哪种输入法了，只说下具体操作：
vivo手机其实也可以将语音转文字，只是很多人不知道具体的操作方法。下面就来给大家介绍下，vivo手机语音转文字如何操作，教你如何一键搞定语音转文字。
内容概述：方言是语音识别技术发展中必须要迈过去的坎儿，那么如何让模型能够听懂和理解方言呢？使用优质的数据集是一种的方法，本文将介绍一个经典的方言录音数据集 TIMIT。
电脑已经成了我们生活和工作中不可缺少的一个工具，特别是工作中，不知道大家会不会在电脑上进行录音转文字的操作？今天小编特意抽出一点时间给大家演示一遍吧！有兴趣的小伙伴们可以试试哈！
现在人们的生活节奏都很快，一天忙忙碌碌的，很多人都追求高效率的工作与学习状态！比如说在学校课堂上老师讲的重点，用笔慢慢记又慢又累，有些人就像如何用手机将语音转换成文字？其实方法特别简单，保准你看完就会！
服务器接收到文件并进行语音识别，使用的是微软语音，只支持 PCM 数据源的 WAV 格式。
相信大家都听说过录音转文字助手，知道可以使用这个工具快速完成录音转文字、音频转文字的需求。最近，录音转文字助手又迎来了更新，新增语音翻译功能，可以实现实时对话语音翻译，中英文之间的交流再也不需要担心了。
很多人经常问我，语音转文字、音频转文字应该怎么做。关于这个问题，其实通过手机自带的语音转文字功能，或者微信这样的常见应用可以实现。
小编所在的语音SDK项目，提供的是AI服务，录音是基础，识别是品质。录音方式选择，录音参数设置，录音策略的制定（如解决首字吞字问题），录音架构选择，对识别都有着重要影响。
通过录音管理器 RecorderManager调用手机的录音功能实现音频的在线采集，通过采集到的音频的base64字符串调用云开发侧实现的腾讯云一句话识别云函数，然后将识别结果回调到小程序页面中。
最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
CRM 客户关系管理系统 通常是企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术协调企业与客户间在销售、营销和服务上的交互，从而通过不断的优化，提升企业管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。
呼叫中心是以计算机电话集成（Computer Telephony Integration，CTI）系统为基础，将计算机的信息处理功能、数字程控交换机的电话接入和智能分配、自助语音处理技术、Internet技术、网络通信技术、商业智能技术与业务系统紧密结合在一起，将公司的通信系统、计算机处理系统、人工业务代表、信息等资源整合成统一、高效的服务工作平台。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
经常遇到身边的朋友，想从视频中提取出文字，尤其是自媒体博主，如果能直接把视频转换成文章，那可太省时间了。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
录音文件识别API介绍地址：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37822
本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
数据猿导读 随着金融结构的业务发展，呼叫中心的规模与日俱增，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”
捷通华声灵云语音云重磅上线灵云平台，为广大企业及个人提供专业级语音识别、语音合成等云服务，用灵云人工智能实现了便捷大众工作生活，同时标志着捷通华声在语音云服务领域迈向一个全新的高度。 智能语音“云时代
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。
近些年，短视频、直播等线上娱乐方式快速发展，直接拉动了旅游、电商、影视创作等行业新风潮；而要呈现出一段好的视频效果，不仅仅考验好的拍摄技法，后期处理也是重中之重。以视频字幕为例，有字幕的视频总能“一气呵成”的顺畅看完，而无字幕的，总令人觉得缺失了一种味道。事实上，纯手工添加字幕，也费时费力，面对较大时长与批量化字幕处理的，多少有些苦不堪言，那有没有更智能化的方式呢？
语音识别，也称为自动语言识别（Automatic Language Identification, ALI），是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向。它旨在让计算机能够自动地识别出给定文本所属的语言种类。这一技术对于跨语言交流、多语言信息处理、机器翻译等方面具有广泛的应用价值。
小编所在项目中，C1、C1Pro、C1Max录音笔，通过BLE和APP连接，音频文件实时传输到录音助手App端，具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器，小编补习了语音识别相关基础知识，对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
拷贝"tencentcloud"目录到云函数"voiceRecognize"的包管理目录"node_modules"下
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
假如我们需要在自己的产品中加入语音识别功能，那么调用腾讯云语音识别接口直接得到返回将会是在产品开发的过程中，减少极大的前期研发投入，直接调用接口即可，那如何把一些语音识别的功能集成到我们的产品中呢。
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
ASR 作为机器学习的基础应用之一，已成为众多业务支撑的基础能力，在录音质检、音频字幕、会议转写、语音输入等场景中发挥越来越大的作用。腾讯云 ASR 作为业界领先的语音识别服务提供商，为开发者提供语音转文字服务的最佳体验，具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 基于腾讯的多个 AI 实验室的模型赋能，腾讯云 ASR 团队接入和开发了多种类型识别服务，如一句话识别、录音识别、实时语音识别等，业务覆盖通用、金融、医疗、游戏等多种场景。此外，工程方面，团队在整体系统的复用性、接口性能、服务稳定性上也做了大量
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
现实生活中，越来越多的地方需要使用到语音识别，微信里客户的长条语音，游戏里更方便快速的交流，都是语音识别的重要场景。现在为大家强力推荐腾讯云语音识别，一款为企业和开发者提供极具性价比的语音识别服务。腾讯云语音识别服务经微信、腾讯视频、王者荣耀、和平精英等大量内部业务验证；同时也在线上线下大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景下成功落地。同时日服务亿级用户，具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
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