“ 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
Android提供了两个API用于录音的实现:MediaRecorder 和AudioRecord。
前段时间办公室出现一奇葩需求,要把一段授课视频转换为文字,为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作,总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ,为啥不用Python呢~~说干就干,经过一番分析和搜索,还真被我搞定了,下面跟大家分享一下。
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。
前文利用 FFmpeg 对 Android Camera2 采集的预览帧先进行渲染,然后利用 OpenGL 添加滤镜,最后将渲染结果进行编码生成 mp4 文件。
今天看到一篇“一个视频自动加字幕的小工具,如何做到月入2W”的博文(突字幕,有兴趣的同学可以度娘,作者的动手能力确实很强!),考虑实现这个小工具就能做到这个收入,还是挺让人羡慕的!在当前人工智能、机器学习的热度不减的当下,依托成熟三方服务或者开源实现,实现一个类似的应用理论上是不难的,而核心的技术难点也显而易见,主要在语音识别,以及机器翻译的准确性上,考虑到商用,所以感觉最大可能是使用了三方成熟的API!
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。
在上一章我们讲到了MediaCodec的工作流程,以及如何利用MediaCodec进行H264编码。这一章的内容同样是MediaCodec,只不过是编码音频为AAC,整个流程大同小异。 上一章我们利用MediaCodec编码视频时,使用了Surface,所以可以不直接操作输入缓冲区队列。但是编码音频的时候,由于无法使用Surface,所以需要直接操作输入缓冲区队列。 这里我们需要通过AudioRecord采集PCM数据,然后把采集到的数据送进编码器进行编码。所以首先我们要初始化一个AudioRecord对象。 要使用录音,需要申请录音权限。
ChatGPT 是一种基于自然语言处理技术的人工智能对话系统,使用 GPT(Generative Pre-trained Transformer)算法架构进行训练。它可以生成自然语言响应以回答各种问题,并能够在多个领域进行应用,例如客户服务、语言翻译、自动化问答系统等。我们可以将其看成一个加强版的搜索引擎,通过其可以帮助我们快速找到想要的答案。
我喜欢上了看小说,不知道为什么,这是一个谜,(因为我是谜一样的男人,哈哈),看着看着感觉眼皮在打架,突然我想,要是有一个人可以阅读就好了(这里我们明显感觉小编与世界脱轨),那不如写一个自动阅读的软件好了,然后就有了语音阅读神器。
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。
本文属于Android局域网内的语音对讲项目(https://github.com/yhthu/intercom)系列,《通过UDP广播实现Android局域网Peer Discovering》(http://www.jianshu.com/p/cc62e070a6d2)实现了局域网内的广播及多播通信,本文将重点说明系统架构,音频信号的实时录制、播放及编解码相关技术。 本文主要包含以下内容: 1、AudioRecord、AudioTrack 2、Speex编解码 3、Android语音对讲系统架构 01 A
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看(因此技术含量不高),后来这个成为毕业设计的一部分,长期看博客上访问量也不错,就发布出来,希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩,用项目练技术,用成果获取编码的乐趣。
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%)。
导读:常见的数据来源和获取方式,你或许已经了解很多。本文将拓展数据来源方式和格式的获取,主要集中在非结构化的网页、图像、视频和语音。
毕业至今,之前一直从事Android开发的工作,今年5月份开始接触音视频开发相关工作,于是打算写一个音视频相关专栏,让移动端的同学,能通过这个专栏快速掌握音视频相关知识,首先带来第一篇,主要讲讲移动端的音视频技术涉及哪些?
今天,我们来研究乐鑫的语音助手框架ESP-Skainet其中的中文语音合成的例程。
游戏语音的处理有特定的门槛,除了采集、处理、编码、传输、解码、渲染等各个环节本身需要的技术能力和经验之外,还需要很强的工程实力,解决几千种机型的适配和音频兼容性问题,以及海量高并发的处理能力。面对这些问题,腾讯多媒体实验室在服务数个亿万用户量级产品的过程中已经积累了很多经验。基于腾讯多媒体实验室技术能力开发的游戏多媒体引擎(Game Multimedia Engine),相比于市面上同类产品,有显著的优势:
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。
直播间搭建的成功离不开基本的流媒体传输,随着网络技术的不断提高,对音视频传输的质量与速度要求也不断提高,想做好一套直播系统,推流与拉流的详细过程原理你都知道吗?
今天我们学习音频的采集、编码、生成文件、转码等操作,我们生成三种格式的文件格式,pcm、wav、aac 三种格式,并且我们用 AudioStack 来播放音频,最后我们播放这个音频。
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。
我们这里实现的是将 《托马斯和他的朋友们第18季》20集MP4视频,最终转换为一个word故事文档:
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于语音识别,是如何做到的,Java又是如何识别语音的?如何转换语音?
在一个安静而又普通的午后,我坐在电脑前,思索着如何将一个看似遥不可及的愿望化为现实。那个愿望,是一个来自虚拟世界的幻想,一个关于“重生”的故事。
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。
在 ffmpeg 命令中 , -aframes 参数用于设置 要输出的 音频帧 帧数 , 通过该参数 设置 一个 指定的 音频帧数 , 输出完 该 指定音频帧数 的 音频帧 之后 , ffmpeg 将会停止处理音频流 , 通过该参数 可以 精确控制音频输出长度 ;
由于底层识别使用的是pcm,因此推荐直接上传pcm文件。如果上传其它格式,会在服务器端转码成pcm,调用接口的耗时会增加。
这儿主要就是使用OpenSL 接口创建采集,这儿的调用就会走到lbOpenSLES里面,比如EngineOpenSLES::getInstance().createAudioRecorder对应的实现就是:
旧文中我们利用 OpenGL 给小姐姐实现了瘦身、大长腿、瘦脸大眼、大头小头以及摇头效果,小姐姐颇为满意。
OpenGL 实现可视化实时音频的思路比较清晰,可以利用 Java 层的 API AudioRecorder 采集到未编码的音频裸数据(PCM 数据),也可以利用 OpenSLES 接口在 Native 层采集。
随着汽车工业的飞速发展和智能化技术的不断突破,车载导航系统作为现代汽车不可或缺的一部分,在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。它不仅能够提供精确的路线导航,还能提供丰富的地理信息和娱乐服务,为驾驶者带来了极大的便利和乐趣。
第一篇中,我们转换后的PCM文件,还是存储在本地文件系统中。接下来,我们需要基于百度云的对象存储BOS服务,将文件上传到云端:
OpenSL ES 是一个针对嵌入式系统的开放硬件音频加速库,也可以将其视为一套针对嵌入式平台的音频标准,全称为: Open Sound Library for Embedded Systems ,它提供了一套高性能、 低延迟的音频功能实现方法,并且实现了软硬件音频性能的跨平台部署,大大降低了上层处理音频应用的开发难度。
Nyquist 采样率大于或等于连续信号最高频率分量的 2 倍时,采样信号可以用来完美重构原始连续信号。
项目简介:运用百度语音进行声音转中文的识别与合成,智能对话使用图灵机器人,录音则,linux端用pythonaudio 模块.树莓派端因为pythonaudio不兼容问题,因此用arecord进行录音.最终代码约150行.代码发布在github上.https://github.com/luyishisi/python_yuyinduihua
文本 / 图片 / 音频 / 视频 内容 通过 " 编码技术 " , 将内容翻译成 二进制 数据 , 存储到 磁盘中 ;
我们看下Lame官网(https://lame.sourceforge.io/index.php)给的描述
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。
最近不少朋友需要在项目中对接百度语音识别的REST API接口,在读了我之前写的【Recorder.js+百度语音识别】全栈方案技术细节一文后仍然对Web音频采集和处理的部分比较困惑,本文仅针对音频流处理的部分进行解释,全栈实现方案的技术要点,可以参见上面的博文,本篇不再赘述。
首先登陆科大讯飞开发者平台,注册账号,(走你->http://www.xfyun.cn/) 可以根据功能(语音识别,语音播放等),平台(java,window等),来创建属于自己的应用。 应用创建成功后对有一个对应的appid以及sdk(开发工具包); 我们自己开发的话需要sdk里面的四个文件
我们看下Lame官网(lame.sourceforge.io/index.php)给的描述
(本文基本逻辑:音频编码的理论基础 → PCM 编码 → AAC 编码工具集、编码流程、编码规格和数据格式)
最近在研究项目,需要调用百度语音的api,传入参数需要本地语音文件base64位编码后内容。下面来演示一下。 其实很简单,base64 是系统自带的库。 base64.b64encode() 进行编码。 base64.b64decode() 进行解码。 下面演示我读取 file1 文件,进行编码,然后再解码,保存为另一个 file2 文件。最后的 file1 和 file2 是一样的。 图片、音频等文件都是二进制的文件,所以读取和写入要用 rb 和 wb,都多个 b。
最近在研究项目,需要调用百度语音的api,传入参数需要本地语音文件 base64 位编码后内容。下面来演示一下。 其实很简单,base64 是系统自带的库。 base64.b64encode() 进行编码。 base64.b64decode() 进行解码。 下面演示我读取 file1 文件,进行编码,然后再解码,保存为另一个 file2 文件。最后的 file1 和 file2 是一样的。 图片、音频等文件都是二进制的文件,所以读取和写入要用 rb 和 wb,都多个 b。
耳朵 = 倾听 = 麦克风 = 语音识别 ASR:Automatic Speech Recognition
音频 API 提供基于我们的 TTS(文本到语音)模型的语音端点。它配备了 6 种内置语音,并可用于:
过年期间张哥说要带大家一起搞视频号,自己拍视频的话没有那么大的精力,刚好赶上「生财日历」 的共读营活动,所以有了量产视频的想法,说干就干。
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