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

网络语音识别软件

是一种基于云计算的技术,它能够将人类语音转换为文本形式。通过使用云计算平台的强大计算能力和机器学习算法,网络语音识别软件能够实现高准确率的语音转文本功能。

网络语音识别软件的分类主要有两种:在线语音识别和离线语音识别。在线语音识别是指将语音实时传输到云端进行识别,实时性较高,适用于实时转写、语音助手等场景。离线语音识别则是将语音数据下载到本地进行识别,适用于无网络环境或对实时性要求不高的场景。

网络语音识别软件的优势包括:

  1. 准确率高:通过深度学习和大数据训练,网络语音识别软件能够不断优化模型,提高识别准确率。
  2. 实时性强:在线语音识别能够实时将语音转换为文本,满足实时转写、语音助手等场景的需求。
  3. 可扩展性好:基于云计算平台,网络语音识别软件能够根据需求进行弹性扩展,满足不同规模的业务需求。
  4. 简化开发:网络语音识别软件提供了丰富的API和SDK,开发者可以快速集成到自己的应用中,节省开发时间和成本。

网络语音识别软件的应用场景广泛,包括但不限于:

  1. 语音转写:将会议、讲座、电话录音等语音内容转换为文本,方便后续整理和检索。
  2. 语音助手:通过语音识别技术,实现语音控制智能设备、语音搜索等功能。
  3. 语音翻译:将一种语言的语音实时转换为另一种语言的文本,方便跨语言交流。
  4. 语音指令:将语音指令转换为文本,实现语音控制应用程序、智能家居等功能。

腾讯云提供了一款名为“语音识别(ASR)”的产品,它是腾讯云在语音识别领域的解决方案。该产品支持在线语音识别和离线语音识别,具有高准确率、低延迟、高并发等特点。您可以通过访问腾讯云的官方网站了解更多关于语音识别(ASR)的详细信息:腾讯云语音识别(ASR)

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Linux下利用python实现语音识别详细教程

    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。 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。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。其工作原理为:语音信号在非常短的时间尺度上(比如 10 毫秒)可被近似为静止过程,即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络,通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器(VAD)将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 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。

    05

    基于树莓派的语音识别和语音合成

    语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检,导航,智能家居等领域。树莓派自问世以来,受众多计算机发烧友和创客的追捧,曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”,内“心”却很强大,视频、音频等功能通通皆有,可谓是“麻雀虽小,五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频的语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外,若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒,实现语音交互。

    03

    【重磅】微软AI首席科学家邓力:深度学习技术及趋势报告(75页PPT下载)

    【新智元导读】微软人工智能首席科学家邓力博士在上海IEEE-ICASSP2016大会上的演讲报告。本报告分为深度学习的机器感知、机器认知和未来挑战三大部分,着重介绍了机器认知部分,总结了微软在深度学习方面的最新进展。 邓力率先提出将深度神经网络应用于语音识别,显著提高了机器对语音的识别率,由此获得2015年IEEE技术成就奖。根据微软亚洲研究院官网,在展望2016年深度学习领域会出现哪些关键性技术突破和进展时,邓力认为基于深度学习的自然语言处理技术会继续保持高速发展,而基于深度学习的注意力导向型序列学习技术

    08

    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(二)——语音技术&自然语言处理技术

    CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 上一期,我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题,这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技

    04

    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(二)——语音技术&自然语言处理技术

    CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 上一期,我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题,这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技术专

    012

    灵云平台上线藏、彝、蒙、朝鲜语音识别SDK

    继推出维吾尔语、粤语识别,近期,捷通华声联合中国民族语文翻译局,推出藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术,为藏族、彝族、蒙古族、朝鲜族同胞的日常办公、沟通交流提供语音识别服务。 民族语言识别 为企事业单位办公、民众交流提供便利 灵云语音识别技术,已广泛应用于国内的企事业单位会议、公检法、医疗等领域。 通过应用灵云藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术,少数民族企事业单位可以应用语音识别技术,识别日常工作会议发言,快速生成会议记录;地区公安、检察、法院等政法机构可以应用语音识别来转写办案过程中的讯问发言,快速生成办案笔录;

    04
    领券