iOS10系统是一个较有突破性的系统，其在Message，Notification等方面都开放了很多实用性的开发接口。本篇博客将主要探讨iOS10中新引入的SpeechFramework框架。有个这个框架，开发者可以十分容易的为自己的App添加语音识别功能，不需要再依赖于其他第三方的语音识别服务，并且，Apple的Siri应用的强大也证明了Apple的语音服务是足够强大的，不通过第三方，也大大增强了用户的安全性。
原文：Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
腾讯云实时音视频（TRTC）接入实时语音识别，主要是将TRTC中的音频数据传递到语音识别的音频数据源中进行实时识别。本篇讲述如何对TRTC本地和远端的音频流进行实时识别。
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。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高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
语音识别功能提供面向移动终端的语音识别能力。它基于华为智慧引擎（HUAWEI HiAI Engine）中的语音识别引擎，向开发者提供人工智能应用层API。该技术可以将语音文件、实时语音数据流转换为汉字序列，准确率达到90%以上（本地识别95%）。
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
智能外呼在国内已发展多年，整体的技术早已非常成熟。那么一个简单的智能外呼系统应该包含哪些东西呢？
随着人工智能技术的飞速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品，凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格，为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务，广泛应用于多个行业场景，极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
随着互联网时代的进步，智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时，越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验，语音转换成文本，语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术，实现快速、高效、准确的语音识别及控制，实现智能行业内全新的便捷操作模式。
首先需要安装 speech 库，直接pip install speech就好了。 speech.input() 这一行代码就可以实现语音识别，第一次使用需要配置一下。
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。
MoneyPrinterPlus可以使用大模型自动生成短视频，其中的语音合成和语音识别部分需要借助于一些第三发云厂商的语音服务。
我们现在就基于百度Ai开放平台进行语音技术的相关操作，demo使用的是C#控制台应用程序。
对于想进入语音识别领域的学习者来说，了解语音识别系统的一些基本概念，会有助于更快的进入这个行业的交流平台，本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理，希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
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。
多语家庭正变得越来越普遍，有一些研究发现多语人口已经超过单语人口，而且这个数字还将继续增长。随着多语用户数量的不断增加，开发能够同时支持多种语言的产品比以往任何时候都更加重要。
语言作为人类的一种基本交流方式，在数千年历史中得到持续传承。近年来，语音识别技术的不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言？本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
以使用 iOS SDK 方式接入，以一句话识别为例，展开对官当demo代码模块的分析。
ASR 语音识别引用深度融合了腾讯云 ASR 和 TRTC，用于将 TRTC 房间的语音数据实时放回，
实时语音识别API地址：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35799
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和文字转换为语音。
参考： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）
手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件（例如，语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建），建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线，客户问题简单，如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术，建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。
语音识别建模对语音识别来说是不可或缺的一部分，因为不同的建模技术通常意味着不同的识别性能，所以这是各个语音识别团队重点优化的方向。也正是因为如此，语音识别的模型也层出不穷，其中语言模型包括了N-gram、RNNLM等，在声学模型里面又涵盖了HMM、DNN、RNN等模型...
语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
本文介绍了如何使用腾讯云实时流式语音识别服务实现iOS端SDK接入的方法和步骤。首先介绍了如何获取SDK，然后讲解了SDK的配置和签名获取。最后，通过一个示例展示了如何初始化SDK、开始语音识别和停止语音识别。
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。
智能家居技术在近年来取得了巨大的发展，并逐渐成为人们日常生活中的一部分。智能家居系统带来了便利、舒适和高效的生活体验，拥有广泛的应用领域，其中之一就是智能窗帘控制系统。
5月4日，有着最难语音识别任务之称的CHiME-6成绩揭晓：科大讯飞联合中科大语音及语言信息处理国家工程实验室（USTC-NELSLIP）在给定说话人边界的多通道语音识别两个参赛任务上夺冠。
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 逼近人类水平的语音识别系统来了？ 没错，OpenAI新开源了一个名为「Whisper」的新语音识别系统，据称在英文语音识别方面拥有接近人类水平的鲁棒性和准确性！ 不仅如此，对于不同口音、专业术语的识别效果也是杠杠的！ 一经发布就在推特上收获4800+点赞，1000+转发。 网友们纷纷对它意料之外的强大功能表示惊讶。 不仅是英文，有人用法国诗人波德莱尔的《恶之花》进行了语音测试，得到的文本几乎与原文一致。 OpenAI联合创始人&首席科学家Ilya S
AppID、SecretID 和 SecretKey等个人信息填入，否则无法运行Demo(需要在语音识别控制台开通服务，并进入API 密钥管理页面新建密钥，生成 AppID、SecretID 和 SecretKey)
云从表示，这已是云从在近半年以来第二次宣布刷新世界纪录。今年 4 月，云从科技跨镜追踪技术（ReID）技术在 Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03 三个数据集刷新了世界纪录，其中最高在 Market-1501 上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）达到 96.6%，让跨镜追踪技术（ReID）技术在准确率上首次达到商用水平。
语音技术作为人工智能的一个重要分支，正在改变我们与设备和系统交互的方式。语音技术不仅提升了操作的便捷性，还增强了用户体验，使得各类应用更加智能化和人性化。腾讯云语音产品，包括语音合成（TTS，Text-to-Speech）和语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）技术，凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速赢得了市场的认可和青睐。
AI 科技评论按：语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来，语音识别正确率有了长足的进展，也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状，微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果，达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年，微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息，他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平，这意味着他们的系统识别对话中文
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
人与机器的自然交互一直是人类孜孜不倦的奋斗目标。随着移动互联网时代的发展，声音与图片成为了人机交互更为自然的表达方式。作为最核心的入口，语音技术就成为了科技巨头们争相攻下的堡垒。而人工智能的进步与发展也让语音技术的识别率突飞猛进，也使其有了产品化的机会。 李彦宏曾在剑桥名家讲堂等多个公开场合说过，百度大脑涉及百度最为核心的人工智能内容，具体包括语音、图像、自然语言理解和用户画像等四个核心能力，此外还有机器学习平台；吴恩达也在公开场合演讲时表达了同样的观点。 3 月 14 日，百度硅谷研究院于推出了一款基
京东叮咚智能音箱首席科学家。从事语音技术研究领域20余年，现就职于京东叮咚智能音箱技术研发部门，负责语音技术、自然语言理解、机器翻译、产品创新等方面的工作。
“ 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。”
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
腾讯云语音识别API：腾讯云提供了一系列的语音识别API，包括语音识别、语音转换、语音唤醒等。小程序可以通过调用腾讯云提供的API来实现语音识别功能。
本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中，端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示，具有较好的可扩展性和鲁棒性；而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法，将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题，进一步提高了语音识别的准确率；基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制，通过对输入序列进行加权处理，进一步提高了模型的识别准确率；基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理，提取出序列中的特征信息，进一步提高了模型的识别准确率。
随着通讯技术的发展和人们对质量的不断追求，电话质检语音识别技术应运而生。这项技术通过对电话录音的自动分析和识别，能够快速准确地得出通话双方的交流情况、语音质量和服务质量的评估等信息，进一步帮助企业做好客户服务管理和提升客户满意度。
【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。整合了语音识别的 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：
整合了语音识别的 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：
语音活动检测（Voice Activity Detection， VAD）用于检测出语音信号的起始位置，分离出语音段和非语音（静音或噪声）段。VAD算法大致分为三类：基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。
话不多说，直接上题 @酱番梨 问： 如何看待某手机品牌语音助手无法识别机主语音，误解锁操作？ 按照现在的语音识别技术，出现这样的事正常吗？ 来自社友的回答 ▼▼▼ @lyn 不管是语音识别还是
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。
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