--AI科技大本营-- 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： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 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
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：
【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： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 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
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】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： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】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。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
【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： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
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。
下一篇：声源定位系统设计（二）——MUSIC算法以及Python代码实现将讲述本篇博客中算法的代码实现以及另一种波束形成算法。
本文介绍麦克风典型应用电路和注意事项。应用电路设计的好坏，会直接影响麦克风的输出性能，从而影响用户的使用体验。
AI 研习社按：人工智能当前正处于爆发阶段，语音交互作为人工智能的重要组成部分正在各行业全面的落地，在人机进行语音交互的过程中，机器需要通过耳朵实现听觉的作用。
本发明涉及声源的定位，更具体地讲，涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。
韦德马克，2023 年 3 月 14 日 — 今日，森海塞尔正式推出Profile USB麦克风，这款心形电容麦克风使用简单、造型时尚，适合直播和播客等应用场景。通过将专业音质、丰富功能及易用性相结合，森海塞尔Profile USB麦克风令直播主播、播客主播和游戏玩家能够完全专注于内容创作。这款侧向拾音麦克风提供桌面基础套装（建议零售价：人民币 1199 元）和配备三点自锁式悬臂架的 Profile 主播套装（建议零售价：人民币 1849 元）。这两款产品选项均于今日正式上架开售。
这类设备中都集成了麦克风和喇叭等电声器件，其中麦克风用于识别用户的声音，喇叭用于播放设备对用户指令的反应。麦克风的性能是影响语音唤醒率高低的重要因数，而喇叭的性能会影响打断唤醒率和用户的主观体验。接下来将分两篇文章对麦克风和喇叭的一些主要性能参数进行解析，给大家在产品设计时选择声学器件提供一些帮助。
随着智能化产品的普及，音视频硬件在电子设计中所占的比例越来越高。常见如电视机、导航仪、商超机器人等。音视频硬件中，声学器件是必不可少的基础元件，声学器件主要包括麦克风和喇叭，麦克风拾取声音，喇叭播放声音。麦克风和喇叭的性能优劣，会直接影响到智能语音设备的人机交互体验，本文将对麦克风和喇叭的基础知识做一个简单介绍。
根据现有的研究成果来看，声源定位(Sound Source Localization, SSL)存在以下几种方法：基于最大输出功率的可控波束成形的定位方法、基于高分辨谱估计的定位方法和基于到达时延差(Time Difference of Arrival，TDOA)估计的定位方法，以及基于机器学习的方法。其中基于时延估计的定位方法计算量小，实时性好，实用性强等特点，我们就先介绍这种较为简单的声源定位算法。基于TDOA的方法一般分为两步，首先计算声源信号到达麦克风阵列的时间差(时延估计)，然后通过麦克风阵列的几何形状建立声源定位模型并求解从而获得位置信息(定位估计)。
亚马逊Echo和Echo Dot智能音箱获得了成功，它已经使语音命令（通常称为语音UI或语音UI）出现在了新技术产品中。在每一部智能手机和平板电脑上，大多数新型汽车上，以及快速增长的音频产品中，都有这个功能。最终，大多数家用电器，音频和视频产品，甚至像健身跟踪器这样的可穿戴设备，最终也都会有语音命令功能。
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差（time-delay estimation，TDE）的声源定位技术。
20世纪80年代以来，麦克风阵列信号处理技术得到迅猛的发展，并在雷达、声纳及通信中得到广泛的应用。这种阵列信号处理的思想后来应用到语音信号处理中。在国际上将麦克风阵列系统用于语音信号处理的研究源于1970年。1976年，Gabfid将雷达和声纳中的自适应波束形成技术直接应用于简单的声音获取问题。1985年，美国AT&T/Bell实验室的Flanagan采用21个麦克风组成现行阵列，首次用电子控制的方式实现了声源信号的获取，该系统采用简单的波束形成方法，通过计算预先设定位置的能量，找到具有最大能量的方向。同年，Flanagan等人又将二维麦克风阵列应用于大型房间内的声音拾取，以抑制混响和噪声对声源信号的影响。由于当时技术的制约，使得该算法还不能够借助于数字信号处理技术以数字的方式实现，而主要采用了模拟器件实现，1991年，Kellermann借助于数字信号处理技术，用全数字的方式实现了这一算法，进一步改善了算法的性能，降低了硬件成本，提高了系统的灵活性。随后，麦克风阵列系统已经应用于许多场合，包括视频会议、语音识别、说话人识别、汽车环境语音获取、混响环境声音拾取、声源定位和助听装置等。目前，基于麦克风阵列的语音处理技术正成为一个新的研究热点，但相关应用技术还不成熟。
什么是melody SGS 旋律麦克风链游？ MELODY 是一个 Web3 生活方式应用系统，完全结合了 Game-Fi 和 Social-Fi。
大家周末好，今天给大家继续分享webrtc的文章，在上周分享的文章里面，介绍了如何打开本地摄像头来实时显示采集画面，不过当时代码是用js写的，不知道大家有没有看明白，感兴趣的朋友可以用vs把代码跑起来看看。
近年来，随着语音识别技术的发展成熟，语音交互越来越多的走进我们的生活。从苹果手机Siri助手的横空出世开始，各大公司纷纷效仿开发自己的语音助手和语音识别平台，手机端的近场语音交互日趋成熟。后来Amazon发布Echo智能音箱，开启了智能硬件远场语音交互时代。相比于Siri手机端近场的语音交互，Echo音箱的语音交互支持距离更远，交互更加自然便捷，它使用了麦克风阵列来保证远距离复杂背景噪声和干扰环境下的良好拾音效果，随后麦克风阵列逐渐成为了后续语音交互智能硬件的标配。
Storm-Breaker-Ngrok的工具社会工程学（访问网络摄像头，麦克风，OS密码捕获器和位置查找器）
空调、空气净化器、扫地机器人启动了，手机收到了电商平台的扣款提示，甚至你外面的车库门也已然洞开……
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度）是衡量汽车制造质量的重要参数，可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度，有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
它叫Nest Guard，上面有报警装置、有小键盘、还有运动传感器，是家庭安全套装Nest Secure的一部分。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
前段时间，我买了一个铁三角的收音麦克，但每次录音都嗡嗡嗡，让我一度怀疑设备是否有问题，直到我玩懂了VoiceMeeter，才意识到我的声音被采集了两次，并叠加成了输出，所以产生了嗡嗡嗡的效果。如果你的收音麦克也有嗡嗡嗡的收音效果，可以按照本文的方法，重新调试一下设备，没准儿你的声音录出来很动听呢~
Bleeping Computer 网站披露，Google Home 智能音箱中出现一个安全漏洞，攻击者可以利用漏洞安装后门账户，远程控制音箱，并通过访问麦克风信号将其变成一个监听设备。
声源定位 一．简介 声音定位是人们感知周围事物的一个重要部分。即使看不到那里有什么，我们也可以根据声音大致判断出我们周围有什么。尝试在电子设备中复制相同的系统可以证明是一种有价值的方式来感知机器人、安全和一系列其他应用的环境。我们构造了一个三角形排列的麦克风来定位任意声音的方向。通过记录来自三个麦克风的输入，我们可以将记录相互关联，以识别音频记录之间的时间延迟。因为三个麦克风的物理位置是已知的，所以可以使用麦克风之间的时间延迟来估计声音的方向。估计方向后，我们在液晶显示器上用箭头显示方向。 二．整体设计思路
为了能更好的理解后续的音质概念与进一步分析，本文首先带大家回顾并科普一些音频相关的基础概念。
1876年，亚历山大·格雷厄姆·贝尔（Alexander Graham Bell）发明了一种电报机，可以通过电线传输音频。托马斯·爱迪生（Thomas Edison）于1877年发明了留声机，这是第一台记录声音并播放声音的机器。
我站在墙前，想看到拐角处我视线范围之外的事物，除了伸长脖子或者走过去，还有别的方法吗？
实现项目量产过程中，要测试一些外设，比如智能音箱的麦克风测试，测试麦克风的步骤比较复杂，比如验证麦克风的一致性，降噪算法等等，这里只是初步验证下麦克风的好坏，验证麦克风的好坏无非就是录音，然后查看录音文件数据。
在Unity中可以通过调用API检测可以从devices属性中获得已连接麦克风的列表 从而 判断有没有麦克风权限
项目量产过程中需要验证麦克风的好坏，需要通过麦克风录音，查看录音数据确定麦克风的好坏，但实际过程中产品有４个麦克风，录音回来的数据需要做数据分离，然后才能确定到底哪个麦克风出现问题。
随着 Android 6.0 Marshmallow 的部署，华为 Nexus 6P 的往返音频延迟大大改善了 18 毫秒，HTC Nexus 9 的时钟延迟为 15 毫秒。在上一篇文章中提到，10毫秒以内的环路延迟才能被称为专业音频。
PDM是一种最常见的数字麦克风接口。这种接口允许两个麦克风共享一个公共的时钟与数据线。每个麦克风被配置为在时钟信号的不同沿产生各自的输出。这样两个麦克风的输出就能保持相互同步，设计师就能确保来自每个通道的数据被同时捕获到。
森海塞尔推出中型空间解决方案TeamConnect Ceiling Medium – TCC M天花阵列麦克风产品
3. 用户在你的getUserMedia()代码已经初始化之后才将摄像头/麦克风插到电脑上
首先明确一下，server系统跟pc系统不同，server系统默认不支持远程录制音频（看到最后会发现需要特殊配置）
包括VESPER在内的诸多MEMS和IC厂商推出了数字智能麦克风产品。如Vesper的VM3011，其内部封装了ASIC芯片和压电(piezoelectric）MEMS传感器。ZPL(Adaptive ZeroPower Listening)技术可以自动的拾取，分析和学习环境的实时音频信号特征(acoustic characteristics)，从而允许系统可以忽略掉背景噪音(background noise)，仅对唤醒词和其他声音事件作出反应。
工作原因，几乎每天都会各种会议软件语音或共享屏幕实时解决问题，有时候也需要录屏阐释问题解决方案，这些刚需场景下，录音质量就很关键，换了很多耳麦，几十、几百、几千的录音设备都用了，就是有电流声。后来搜了下资料，发现调整系统配置就可以解决，试了下还真解决了。
因此，一位好奇的学者 Tikeswar Naik，通过简单的实验和我们讨论了这项技术的某一潜在滥用情况——使用 ML 来破解密码，希望通过这一介绍能够让更多人保持警惕，并找到减轻或防止滥用的方法。我们将其具体研究内容编译如下。
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