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

Google Speech to text离线可用?

Google Speech to Text是一种语音转文本的云服务,它可以将语音输入转换为可编辑的文本。然而,Google Speech to Text目前只支持在线使用,暂时不支持离线使用。

Google Speech to Text的优势在于其准确性和多语种支持。它使用了先进的语音识别技术,可以准确地将语音转换为文本,并支持多种语言和方言。此外,它还具有实时转录功能,可以在语音输入进行时实时生成文本。

Google Speech to Text的应用场景非常广泛。它可以用于语音识别、语音转写、语音指令、语音搜索、语音翻译等领域。例如,在语音助手、语音识别软件、语音搜索引擎、语音翻译应用中,都可以使用Google Speech to Text来实现语音转文本的功能。

腾讯云提供了类似的语音转文本服务,称为腾讯云语音转写(Automatic Speech Recognition,ASR)。它支持离线语音转写,并提供了多种语言和方言的支持。您可以通过腾讯云语音转写产品页面(https://cloud.tencent.com/product/asr)了解更多信息和产品介绍。

请注意,本回答仅提供了腾讯云的相关产品作为参考,不代表推荐或支持任何特定品牌商。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 学界 | 语音合成领域的首个完全端到端模型,百度提出并行音频波形生成模型ClariNet

    最近,百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet,一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形(raw audio waveform)生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术(Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术)。自从其被提出,就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归(autoregressive)的特点,只能按时间顺序逐个生成波形采样点,导致合成速度极慢,无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流(Gaussian inverse autoregressive flow),可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型,其合成速度提升了数千倍,可以达到实时的十倍以上。

    00

    从人脸识别到机器翻译:52个有用的机器学习和预测API

    人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术,但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂,且往往很难达到自己想要的性能表现,但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》,列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了,好用的 API 也出现了一些新旧更迭,现在是时候对这篇文章进行更新了。

    01

    Android开发笔记(一百零八)智能语音

    如今越来越多的app用到了语音播报功能,例如地图导航、天气预报、文字阅读、口语训练等等。语音技术主要分两块,一块是语音转文字,即语音识别;另一块是文字转语音,即语音合成。 对中文来说,和语音播报相关的一个技术是汉字转拼音,想想看,拼音本身就是音节拼读的标记,每个音节对应一段音频,那么一句的拼音便能用一连串的音频流合成而来。汉字转拼音的说明参见《Android开发笔记(八十三)多语言支持》。 语音合成通常也简称为TTS,即TextToSpeech(从文本到语言)。语音合成技术把文字智能地转化为自然语音流,当然为了避免机械合成的呆板和停顿感,语音引擎还得对语音流进行平滑处理,确保输出的语音音律流畅、感觉自然。

    02
    领券