blocks|key|auefp|type|unstyled|text|语音识别服务的对于音频属性的详细规定请参见+语音识别服务详细信息页。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/product/asr^0|0|M|B^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

语音识别支持什么样的音频属性？

语音识别服务每月有免费额度吗？

语音识别预付费资源包是否支持余量预警通知？

服务与计费相关

录音两个人说话，且录音存储成单声道，识别结果是否把两人的对话分离开？

支持远场和离线的语音识别吗？

一句话识别和录音文件识别的音频数据支持哪种传输方法和格式？

实时语音识别中，如果一段音频包含多句话该如何提高准确率？

语音识别可以将普通话的录音文件转为英文文本吗？

语音识别识别出来的文字能否复制？

购买了录音文件识别资源包，怎么导入文件进行识别？

录音转写功能都支持哪些上传文件格式？

实时语音识别能否设置识别的最长时间？

有没有 SaaS 化的可以直接提供给客户用？

音频大于5小时或者文件超过512MB如何切割？

语音识别英文录音文件如何转换成中文？

实时语音识别后的文字如何保存？

语音识别的录音文件识别接口是否支持过滤语气词？

语音识别中录音文件识别接口是否支持过滤标点符号？

语音识别的录音文件识别接口是否支持阿拉伯数字智能转换?

功能相关

语音识别接口的 HTTP 请求返回鉴权失败？

语音识别服务识别结果报错无效的 URL 地址？

语音识别调用接口服务的时报错"未注册的 AppId"？

语音识别接口会限制音频文件的采样率吗？

API 与 SDK 相关

影响语音识别结果准确率的因素有哪些？

语音识别控制台功能体验怎样上传大于 5M 的文件？

录音文件转文字，返回文字用时多久？

其他相关

识别效果问题排查

哪些因素会影响语音识别的性能？

如何解决语音识别中的噪声干扰问题？

产品介绍

blocks|key|d3lq8|text|问题排查步骤|type|header-two|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1cgjl|分为如下几种常见情况：|unstyled|aod29|1.+本身音频内容靠正常的人耳听不清楚或者听不懂，这类情况建议对于前端的采音环境进行改造，如采音距离由远场改为近场，采音环境的噪音尽量控制和减少，口音、方言尽量控制在带口音的普通话（即非本地人可听懂）以及改善语速过快造成的吞音。|6slpu|2.+本身音频内容可以听懂，但识别结果与听到的内容相差很大。这类情况一般是音频信息不满足语音识别服务要求导致的。|4bi1|通过+cooledit、Adobe+Audition+或者+FFmpeg+查看音频的详细信息，包括采样率、声道数和位深。语音识别服务目前仅支持8000Hz或者16000Hz采样率、16bits位深，录音文件识别支持单/双声道，实时语音识别和一句话识别仅支持单声道。注：如果您使用的是实时语音识别或一句话识别，音频属性必须严格符合上述要求。|7hbso|查看音频的波形和频谱（Adobe+Audition+在视图选项中）来判断实际音频真实的采样率，建议真实采样率要满足语音识别的要求（8k电话引擎模型对应8000kHz采样率，16k非电话引擎模型对应16000kHz采样率）。|ahld|+真实16000Hz（真实采样率+=+框出来的右侧数值的最高值+×+2，即8kHz+×+2=16kHz）音频的波形和频谱如下：+|9qhdi|图片.png|atomic|offset|length|69tbo|
+非真正16000Hz（实际为4.6kHz+×+2+=+9.2kHz）音频的波形和频谱如下，可以看到在音频在4.6k频段到8k频段信息完全缺失。+|biqmo|drmm2|9rd56|3.+本身音频内容可以听懂，并且识别结果与听到的内容相差不大，但有一些特有的名词或者句子识别不好，可通过如下步骤提升识别效果：|b6ikq|将识别不好的名词参考+热词使用文档+指引进行热词的添加和使用。|4q7i9|将识别不好的名词所在句子或者识别不好的特殊句子参考+自学习模型使用文档+指引进行自学习模型的添加和使用。|butte|4.+本身音频内容可以听懂，并且识别结果与听到的内容相差不大，但会多出来一些识别结果。这类一般是因为噪声造成的，噪声分为两种，一种是非人声的噪音，一种是人声的噪音。本身+ASR+算法对于第一类噪音做过一定的适配和优化，这一类可以提供具体的+badcase+给到腾讯来分析优化，但对于第二类人声噪音较难解决，因为会对于真正需要识别出来的人声的造成误伤。|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|placeHolderUrl|error|dpi|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-admin/18c14fd2b7dd113742a7686951425be4.png|1|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-admin/fad90543a0a415802ca37fec29f61348.png|2|LINK|MUTABLE|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/40996|3|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/38416^0|0|0|0|0|0|0|0|0|6|0|0|0|0|6|1|0|0|0|B|6|2|0|Q|9|3|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|1P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|D|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|H|5|D|7|1R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|1S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|L|5|D|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|D|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|Q|7|1V|8|@]|9|@$R|1W|S|1X|1|1Y]]|A|$]]|$1|T|3|U|5|D|7|1Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|P|5|Q|7|20|8|@]|9|@$R|21|S|22|1|23]]|A|$]]|$1|W|3|-4|5|D|7|24|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|Y|5|D|7|25|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|10|5|D|7|26|8|@]|9|@$R|27|S|28|1|29]]|A|$]]|$1|11|3|12|5|D|7|2A|8|@]|9|@$R|2B|S|2C|1|2D]]|A|$]]|$1|13|3|14|5|D|7|2E|8|@]|9|@]|A|$]]]|15|$16|$5|17|18|19|A|$1A|-3|1B|-3|1C|2F|1D|1E]]|1F|$5|17|18|19|A|$1A|-3|1B|-3|1C|2G|1D|1G]]|1H|$5|1I|18|1J|A|$1K|1L]]|1M|$5|1I|18|1J|A|$1K|1N]]]]

语音识别效果问题如何排查？

blocks|key|7gh9b|text|语音识别的产品功能如下：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1uv1b|实时语音识别|header-four|f3p2k|对不限时长的实时音频流进行识别，识别结果自动断句，标记每句话的开始和结束时间；可应用于智能语音助手等实时音频流场景。|offset|length|1ipg7|录音文件识别|3q9eo|对用户上传的五小时之内的录音文件进行识别；可应用于呼叫中心语音质检、视频字幕生成，会议语音资料转写等场景。|ck7fn|语音流异步识别|c69q7|对直播协议语音流进行识别，准实时返回识别结果，支持音视频场景专用模型；可用于直播流质检等场景。|fcsve|录音文件识别极速版|9136v|对用户上传的较大的录音文件进行极速识别，半实时返回识别结果；可应用于音视频字幕、准实时质检分析场景等场景。|cmr1l|一句话识别|34itv|对一分钟之内的短音频文件进行识别；可应用于语音输入法、语音消息转文字、语音搜索等场景。|fon6a|说话人识别|fsto7|基于语音识别与声纹识别能力，将说话人的音频与语音库中该说话人预存的音频进行1:1比对验证，具备一定的抗攻击能力，可用于身份验证场景。|9d27f|虚拟号真人判定|dd93c|基于语音识别和声学算法能力，在智能外呼场景下，能够在毫秒级准确判断真人用户何时接起电话，帮助客户判断对话机器人的启动时机。|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://cloud.tencent.com/developer/techpedia/1741|1|https://cloud.tencent.com/developer/techpedia/1296^0|0|0|19|4|0|0|0|0|0|0|0|0|0|R|4|1|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|6|7|1H|8|@]|9|@$G|1I|H|1J|1|1K]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|1M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|D|7|1N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|1O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|D|7|1P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|U|3|V|5|D|7|1R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|W|3|X|5|6|7|1S|8|@]|9|@$G|1T|H|1U|1|1V]]|A|$]]|$1|Y|3|Z|5|D|7|1W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|10|3|11|5|6|7|1X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|12|3|13|5|D|7|1Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|14|3|15|5|6|7|1Z|8|@]|9|@]|A|$]]]|16|$17|$5|18|19|1A|A|$1B|1C]]|1D|$5|18|19|1A|A|$1B|1E]]]]

语音识别有什么产品功能？

blocks|key|24su0|text|语音识别的产品优势如下：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|7g5j4|海量数据积累|header-four|56f1f|立足于腾讯庞大的社交数据平台，积累了数十万小时的语音标注数据，拥有丰富多样的语料库，为高识别率奠定数据基础。++|7p6oo|算法业界领先|5f0n2|基于多种序列神经网络结构（LSTM、Attention+Model、DeepCNN），采用+Multitask+训练方法，结合T/S方式，在通用以及垂直领域有业内领先的识别精度。|fpcrs|支持多平台设备|5b6ok|提供+REST+API+和+SDK，支持智能硬件、移动应用、网站、桌面客户端和物联网等多种设备终端。|offset|length|735i2|支持语种丰富|fe01r|现阶段已经支持中文普通话、英文、粤语、韩语、日语、泰语和上海话等23种方言的语音识别，后续将持续开放其他语种和语言的识别能力。|18scv|噪声环境识别佳|dku6f|语音识别模型鲁棒性佳，识别精度高，抗噪声的干扰能力强，能够识别来自嘈杂环境的音频信息，不需要客户进行降噪处理。|b9mp4|海量内外部业务验证|940b0|经过微信、腾讯视频、王者荣耀等内部业务充分验证，也在大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景成功落地，日服务亿级用户，性能稳定。|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://cloud.tencent.com/developer/techpedia/1539|1|https://cloud.tencent.com/developer/techpedia/1839|2|https://cloud.tencent.com/developer/techpedia/1586^0|0|0|0|0|0|0|8|3|0|E|3|1|13|3|2|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|1E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|H|5|D|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|1H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|L|5|D|7|1I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1J|8|@]|9|@$O|1K|P|1L|1|1M]|$O|1N|P|1O|1|1P]|$O|1Q|P|1R|1|1S]]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|D|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|U|3|V|5|D|7|1V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|W|3|X|5|6|7|1W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Y|3|Z|5|D|7|1X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|10|3|11|5|6|7|1Y|8|@]|9|@]|A|$]]]|12|$13|$5|14|15|16|A|$17|18]]|19|$5|14|15|16|A|$17|1A]]|1B|$5|14|15|16|A|$17|1C]]]]

语音识别有什么产品优势？

blocks|key|1tik9|text|语音识别的应用场景如下：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4m94h|智能客服质检|header-four|rrg1|在智能客服场景中，使用腾讯云语音识别可以将客服通话录音转化为文本，对可能出现的违规用语、危险用语等进行及时的干预处理，避免造成公司损失。支持实时监控和离线录音异步质检等多种质检方式。|eod1p|会议实时转写|fah79|通过腾讯云语音识别实现实时对会议内容进行转写，免除了大量人工记录的工作，并通过产品的自动分段功能减轻后续人工编辑的工作量，辅助会议记录快速生成，提升稿件整体效率。|gprp|实时字幕|5erbk|支持对视频进行实时字幕转写，产品提供时间戳功能，其精细度可到字级别，帮助客户更好地定位字幕持续时间，实现在线会议、在线视频的实时字幕功能。|5notn|法庭转写|9crhf|传统场景的书记员人工记录方式有可能影响庭审的效果，或出现错误需要二次修改。使用腾讯云语音识别，可自动地实现庭审记录的转写，大量降低了人工成本，避免了人为错误、人为篡改等因素，维护了法庭记录的合规性，有效提升庭审记录效率。|a6v4g|面对面销售|46ibv|腾讯云语音识别对面对面销售的场景、尤其是车企、药企等需要重点依赖面对面销售的场景有很好的支持力度，能够通过远场识别技术准确地转写客户和销售人员的对话内容，帮助销售人员回顾工作过程，或帮助管理者进行销售人员规范用语质检。|fja5o|语音输入法|3aqfj|腾讯云语音识别能够帮助各大输入法厂商实现语音转写，通过多方言、多语种、实时性等特性的支持，能够覆盖大部分终端客户语音转写的场景，可用性高达95%25。|5tafg|外呼虚拟号|25uik|由于虚拟号转接平台的广泛应用，现有的外呼手段很容易在部分场景下无法直接触达用户，出现对话机器人工作异常的情况。ASR%2B产品系列中的“虚拟号真人判定”产品可提供基于语音识别的虚拟号外呼解决方案，其接通判断模型能够在毫秒级精准判定真人用户何时接起了电话。|bb41u|身份认证|67g6l|客户可将ASR%2B产品系列中的“说话人识别”产品用于身份认证、登录锁等场景。客户可要求当前访问者念读文本，经预存声音对比后，即可认证访问者是否为本人，从而达到身份认证的效果。说话人识别产品具备一定的抗攻击性音频的能力（建议结合随机文本、设备ID或人脸核身作为辅助认证手段）。|entityMap^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|19|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|1A|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|6|7|1B|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|H|5|D|7|1C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|L|5|D|7|1E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|D|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|1H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|T|5|D|7|1I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|U|3|V|5|6|7|1J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|W|3|X|5|D|7|1K|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Y|3|Z|5|6|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|10|3|11|5|D|7|1M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|12|3|13|5|6|7|1N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|14|3|15|5|D|7|1O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|16|3|17|5|6|7|1P|8|@]|9|@]|A|$]]]|18|$]]

语音识别有什么应用场景？

blocks|key|a232v|text|要解决语音识别中的噪声干扰问题，可从语音采集端、腾讯云平台端两方面着手：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1sbis|语音采集端|header-three|fqqhh|​​硬件降噪​​：选用高质量麦克风，如定向麦克风，它能聚焦特定方向声音，减少周围环境噪音收集；也可配备降噪耳机，其内置降噪电路，可有效抑制环境噪音。|unordered-list-item|offset|length|style|BOLD|8h7sr|​​优化采集环境​​：尽量选择安静场所进行语音采集，如隔音较好的房间；若无法改变环境，可使用吸音材料，如吸音板、地毯等，减少环境噪音反射。|bdqp0|​​语音增强预处理​​：在将语音数据上传至腾讯云前，利用语音增强算法处理，如谱减法、维纳滤波等，降低噪声强度，提高语音清晰度。|c2ose|腾讯云平台端|5ph0e|​​选择合适识别模型​​：腾讯云提供多种语音识别模型，部分针对特定场景和噪音环境优化。可根据实际应用场景选择合适模型，如嘈杂环境下可选择有较强抗噪能力的模型。|brfqj|​​反馈与优化​​：收集识别结果不准确的案例，向腾讯云反馈。腾讯云会根据大量用户反馈持续优化算法和模型，提升在复杂环境下的识别性能。|15f16|​​结合其他技术​​：可结合语义理解、上下文分析等技术辅助识别。当识别结果因噪声出现模糊时，通过分析上下文语义纠正错误，提高整体识别准确性。|entityMap^0|0|0|1|6|0|1|8|0|1|9|0|0|1|A|0|1|7|0|1|8^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|G|7|10|8|@$H|11|I|12|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|G|7|13|8|@$H|14|I|15|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|G|7|16|8|@$H|17|I|18|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|Q|5|D|7|19|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|G|7|1A|8|@$H|1B|I|1C|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|G|7|1D|8|@$H|1E|I|1F|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|W|5|G|7|1G|8|@$H|1H|I|1I|J|K]]|9|@]|A|$]]]|X|$]]

blocks|key|70kkk|text|语音识别性能受多方面因素影响，主要分为语音本身、环境、数据和模型及系统层面，以下是具体介绍：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|dksg1|语音本身因素|header-three|fgod6|​​发音清晰度​​：发音模糊、口齿不清，如含糊词语、吞音等，会增加识别难度，降低准确率。|unordered-list-item|offset|length|style|BOLD|8vii1|​​语速快慢​​：语速过快，语音识别系统难以精准捕捉每个音节和词汇；过慢可能使语音不自然，引入停顿、重复等问题，影响识别效果。|8nlu3|​​口音和方言​​：带有浓重地方口音或使用方言时，因发音特点与标准普通话有差异，系统若未针对性优化，识别准确率会受影响。|6mhqk|环境因素|51qgt|​​噪音干扰​​：周围环境噪音大，如街道嘈杂声、机器轰鸣声等，会掩盖语音信号，使系统难以提取有效特征，导致识别错误。|3jevd|​​回声和混响​​：在空旷房间、大型会议室等场所，声音反射产生回声和混响，干扰语音信号，影响识别效果。|ccss3|数据因素|c9gs4|​​数据质量​​：训练数据存在错误标注、噪声污染等问题，会使模型学习到错误特征，降低识别性能。|2obfu|​​数据多样性​​：训练数据覆盖语音类型、口音、场景等不够广泛，系统泛化能力受限，在遇到未见过的情况时，识别准确率会下降。|f9hra|模型和系统因素|87vl9|​​模型复杂度​​：模型过于简单，无法学习到复杂语音特征；过于复杂，会增加计算量，导致推理速度慢，还可能出现过拟合问题。|5jc4m|​​模型更新​​：若模型长时间不更新，无法适应新语音特征和语言变化，识别性能会逐渐下降。|6a6nq|​​系统资源​​：服务器计算能力不足、内存不够等，会使语音识别处理速度变慢，甚至无法完成任务。|entityMap^0|0|0|1|7|0|1|6|0|1|7|0|0|1|6|0|1|7|0|0|1|6|0|1|7|0|0|1|7|0|1|6|0|1|6^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1A|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|1B|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|G|7|1C|8|@$H|1D|I|1E|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|G|7|1F|8|@$H|1G|I|1H|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|G|7|1I|8|@$H|1J|I|1K|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|Q|5|D|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|G|7|1M|8|@$H|1N|I|1O|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|G|7|1P|8|@$H|1Q|I|1R|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|W|5|D|7|1S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|Y|5|G|7|1T|8|@$H|1U|I|1V|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|10|5|G|7|1W|8|@$H|1X|I|1Y|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|11|3|12|5|D|7|1Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|13|3|14|5|G|7|20|8|@$H|21|I|22|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|15|3|16|5|G|7|23|8|@$H|24|I|25|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|17|3|18|5|G|7|26|8|@$H|27|I|28|J|K]]|9|@]|A|$]]]|19|$]]

blocks|key|9cuu4|text|语音识别融合多种先进算法，以下是其核心算法介绍：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|90mmm|基于深度学习的声学模型算法|header-three|a8vbe|​​端到端模型​​：连接时序分类（CTC）算法简化了传统语音识别复杂流程，直接将语音特征序列映射到文本序列，无需单独定义声学单元和状态对齐；基于注意力机制（Attention）的Seq2Seq模型，能自动学习语音和文本间对齐关系，有效捕捉长序列依赖信息，提升识别准确率。|unordered-list-item|offset|length|style|BOLD|5tcvv|​​混合模型​​：结合双向长短时记忆网络（BLSTM）和卷积神经网络（CNN）。BLSTM处理序列数据时能考虑前后文信息，CNN可有效提取语音局部特征，两者结合发挥各自优势，增强模型对语音特征的捕捉能力。|4e8ou|语言模型算法|7i73b|​​神经网络语言模型​​：如基于长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）的语言模型，能更好处理长距离依赖关系，学习到更复杂的语言模式和语义信息，使识别结果更符合语言表达习惯。|1rfp|​​预训练语言模型​​：借助大规模无监督语料预训练，像BERT等模型获取通用语言知识，再针对语音识别任务微调，可显著提升语言模型性能。|d94c5|特征提取算法|jai8|​​梅尔频率倒谱系数（MFCC）​​：模拟人类听觉系统对不同频率声音感知特性，将语音信号转换为一组具有区分性的特征参数，广泛用于语音识别特征提取。|ba70d|​​感知线性预测（PLP）​​：考虑人类听觉感知特性，对语音信号进行线性预测分析，提取反映语音频谱特征的参数，在嘈杂环境下能有效提升识别效果。|e72c0|模型优化算法|b2893|​​模型剪枝​​：去除模型中对输出结果影响小的连接或神经元，减少模型参数数量和计算量，加快推理速度，降低资源消耗。|b06fn|​​量化​​：将模型参数从高精度数据类型转换为低精度类型，减少内存占用和计算复杂度，同时尽量保持模型性能。|avc9k|​​知识蒸馏​​：用大模型（教师模型）指导小模型（学生模型）训练，让学生模型学习教师模型知识和特征表示，在保证一定性能前提下显著减小模型规模。|entityMap^0|0|0|1|7|0|1|6|0|0|1|A|0|1|9|0|0|1|G|0|1|D|0|0|1|6|0|1|4|0|1|6^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|18|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|19|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|G|7|1A|8|@$H|1B|I|1C|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|G|7|1D|8|@$H|1E|I|1F|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|D|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|Q|5|G|7|1H|8|@$H|1I|I|1J|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|G|7|1K|8|@$H|1L|I|1M|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|D|7|1N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|W|5|G|7|1O|8|@$H|1P|I|1Q|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|Y|5|G|7|1R|8|@$H|1S|I|1T|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|10|5|D|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|11|3|12|5|G|7|1V|8|@$H|1W|I|1X|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|13|3|14|5|G|7|1Y|8|@$H|1Z|I|20|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|15|3|16|5|G|7|21|8|@$H|22|I|23|J|K]]|9|@]|A|$]]]|17|$]]

语音识别的核心算法有哪些？

blocks|key|9jsfm|text|语音识别（ASR）是将语音信号转化为文本的技术，其基本原理主要包含几个关键方面：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2j8d0|声学特征提取|header-three|7if0o|​​预处理​​：对原始语音信号进行预加重、分帧、加窗等操作。预加重是为了提升高频部分，分帧是把语音分成短时段，加窗减少频谱泄漏。|unordered-list-item|offset|length|style|BOLD|affqq|​​特征提取​​：常用梅尔频率倒谱系数（MFCC），它模拟人类听觉感知特性，从语音信号中提取能反映语音特征的参数，形成特征向量序列，作为后续识别的输入。|5jkf8|声学模型|7q2ok|​​作用​​：建立语音特征和声学单元（如音素）的映射关系，判断特征对应哪个声学单元。|fieke|​​实现方式​​：传统方法用隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）结合，现在深度学习中常用基于循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）、卷积神经网络（CNN）和端到端模型（如连接时序分类CTC、基于注意力机制Seq2Seq）。|1uq37|语言模型|8snjp|​​作用​​：对识别出的文本序列进行约束和优化，结合语法、语义知识，让输出更符合自然语言表达习惯，提高识别准确性。|b2kdp|​​实现方式​​：早期用n+-+元语法模型，现在常用基于循环神经网络的神经网络语言模型，如长短期记忆网络（LSTM）语言模型。|1dbpc|解码器|fmbdn|​​作用​​：结合声学模型和语言模型，从所有可能输出序列中找出概率最大的序列作为最终识别结果。|69mgt|​​实现方式​​：常用维特比算法，对于端到端模型，采用束搜索等策略，在搜索空间中高效找到最优解。|849f2|模型训练与优化|43rq2|​​数据收集与标注​​：收集大量语音数据并准确标注文本，涵盖不同口音、语速、场景等。|48gn|​​模型训练​​：用标注数据训练声学模型和语言模型，调整模型参数以最小化预测结果和真实标签的差异。|a425p|​​模型优化​​：采用技术如模型融合、量化、剪枝等，提升模型性能和效率。|entityMap^0|0|0|1|5|0|1|6|0|0|1|4|0|1|6|0|0|1|4|0|1|6|0|0|1|4|0|1|6|0|0|1|9|0|1|6|0|1|6^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|1F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|G|7|1G|8|@$H|1H|I|1I|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|G|7|1J|8|@$H|1K|I|1L|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|D|7|1M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|Q|5|G|7|1N|8|@$H|1O|I|1P|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|G|7|1Q|8|@$H|1R|I|1S|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|D|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|W|5|G|7|1U|8|@$H|1V|I|1W|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|Y|5|G|7|1X|8|@$H|1Y|I|1Z|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|10|5|D|7|20|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|11|3|12|5|G|7|21|8|@$H|22|I|23|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|13|3|14|5|G|7|24|8|@$H|25|I|26|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|15|3|16|5|D|7|27|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|17|3|18|5|G|7|28|8|@$H|29|I|2A|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|19|3|1A|5|G|7|2B|8|@$H|2C|I|2D|J|K]]|9|@]|A|$]]|$1|1B|3|1C|5|G|7|2E|8|@$H|2F|I|2G|J|K]]|9|@]|A|$]]]|1D|$]]

语音识别的基本原理是什么？

blocks|key|r4g4|type|unstyled|text|语音识别目前支持+API+和+SDK+接入，推荐+SDK+接入，详情可参见+语音识别入门。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/54338^0|0|12|6^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

语音识别如何接入？

blocks|key|1s26v|type|unstyled|text|可以通过微信搜索“腾讯云+AI+语音”小程序，选择语音识别进行体验；在+语音识别控制台+的功能体验模块，用户可以通过上传文件或者+URL+进行体验。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://console.cloud.tencent.com/asr^0|0|10|7^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

语音识别怎么进行功能体验？

blocks|key|3mdne|type|unstyled|text|远离拾音器、明显噪声、严重口音等因素会影响语音识别准确率。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|c04s1|type|unstyled|text|Windows+系统下：n可以下载相关软件查看和修改音频格式：Adobe+Audition+CS6。nLinux+或者+macOS+系统下：n用+file+命令查看，例如：file+test.wavn结果：nn此音频的采样率为8k，采样精度为16bit，声道为+mono，即单声道（双声道为+stereo）。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

如何查看音频格式和属性？

blocks|key|dahli|type|unstyled|text|语音识别控制台上作为功能体验提供给您进行测试，如果您的测试文件比较大，建议您采用上传音频+URL+方式，建议音频时长不能大于五个小时。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|aa4tf|text|录音文件转文字返回结果受网络和音频长度、录音环境、语言标准等因素影响，具体时间需要根据参数来决定。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|entityMap^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|C|8|@]|9|@]|A|$]]]|B|$]]

blocks|key|69lkc|type|unstyled|text|可对照参数表检查自己的参数是否正确上传。若想快速接入，推荐使用官网提供的+SDK。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|14lmt|type|unstyled|text|用户提供的+URL+地址需要是公网的+URL，能被腾讯云访问。可使用腾讯云提供的+COS+服务存放音频并使用相关的+URL。也要请用户排查防火墙是否拦截，是否内网+IP，是否存放于其他服务提供商无法被腾讯云下载等问题。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|8vrhg|type|unstyled|text|用户未注册，用户需要按照语音识别入门开通语音识别服务方可使用服务。+|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|7v77u|text|接口不会限制，但是采样率不符合标准，会影响到识别效果。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|7vhbr|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

blocks|key|41mvk|type|unstyled|text|8K、16K采样率普通话录音文件识别支持单通道双人对话的说话人分离。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|3r2mi|type|unstyled|text|支持离线语音识别，详情可参见+离线SDK文档|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/87618^0|0|F|7^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

blocks|key|d0o2a|type|unstyled|text|采用+HTTP+协议传输，POST+方法，音频数据传输如下两种方式：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|5ct92|type|unstyled|text|建议开启+VAD+功能，VAD（Voice+Activity+Detection）是指对音频进行分段的技术，如果一段音频中包含了多句话，VAD+可以检测多句话之间的停顿进行自动断句，从而达到更高的识别准确度。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|elpr|type|unstyled|text|不能。语音识别目前无法将普通话的录音文件转为英文文本。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|27n8g|type|unstyled|text|不支持。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

语音识别是否支持评测？

blocks|key|ocso|type|unstyled|text|语音识别识别出来的文字无法复制，复制功能需要接入之后自己前端开发实现。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|906hq|type|unstyled|text|可进入+语音识别控制台+功能体验页面导入文件，也可调用+API+和接入+SDK+使用。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://console.cloud.tencent.com/asr^0|0|4|7^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

blocks|key|8j7i9|type|unstyled|text|录音转写功能支持+wav、mp3、m4a、flv、mp4、wma、3gp、amr、aac、ogg-opus、flac+格式。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|a63aj|type|unstyled|text|不能设置识别最长时间。如果不需要，直接断开即可。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|18piu|type|unstyled|text|MRCP+暂未对外开放，如有需要，可通过+售前咨询。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/online-service?from=sales&source=PRESALE^0|0|L|4^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

语音识别是否支持 MRCP 协议？

blocks|key|fc30e|type|unstyled|text|语音识别支持私有化部署，需要商务对接跟进，可通过+售前咨询。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/online-service?from=sales&source=PRESALE^0|0|P|4^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

blocks|key|fegu0|type|unstyled|text|可以使用+ffmpeg+命令来切割音频/视频，例如音频时长为3小时，切割为三个1小时的音频，可使用如下命令：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|2uhc|其中-ss+的参数为切割开始时间，-i+为切割文件名，-t+为切割音频秒数。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

blocks|key|7lbak|type|unstyled|text|语音识别功能是把音频内容转换成文本，不支持中英文翻译。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|etjqd|type|unstyled|text|实时语音识别实时返回文字，您可以自行在本地进行保存。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|101mj|type|unstyled|text|实时语音识别支持中文普通话、英文、韩语、粤语、日语、泰语和上海话等方言，详情请参见+实时语音识别（websocket）。n一句话识别和录音文件识别支持中文普通话、英文、粤语、日语和上海话等方言的识别，详情请参见+录音文件识别、一句话识别。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/48982|1|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37823|2|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35646^0|0|16|H|1|2Y|6|2|35|5^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|O|8|@]|9|@$1|P|A|Q|B|R]|$1|S|A|T|B|U]|$1|V|A|W|B|X]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]|K|$3|E|F|G|H|$I|L]]|M|$3|E|F|G|H|$I|N]]]]

语音识别支持什么语言？

blocks|key|a58c8|type|unstyled|text|语音识别上传的音视频文件是不会保存的，识别成功后存储的是识别后的文本文件，文本文件会在服务器上保存7天。保存语音文件会影响识别结果，目前结果是直接返回的，您可以在业务侧自行实现语音文件的保存，您可将语音文件保存在本地服务器或者数据库中。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

语音识别能否保存语音文件？

blocks|key|drc78|type|unstyled|text|录音文件识别支持过滤语气词。具体使用方法请参见+录音文件识别请求。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37823#2.-.E8.BE.93.E5.85.A5.E5.8F.82.E6.95.B0^0|0|O|8^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

blocks|key|blv5n|type|unstyled|text|录音文件识别接口是支持过滤标点符号的。具体使用方法请参见+录音文件识别请求。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37823#2.-.E8.BE.93.E5.85.A5.E5.8F.82.E6.95.B0^0|0|T|8^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

blocks|key|fq6sf|type|unstyled|text|腾讯云语音机器人系统在国家电子计算机质量监督检验中心出具的测试报告中，对于数据采样率16k、16bit、原始不压缩的+wav+或+pcm+格式的音频数据，中文语音识别的字准率为97.40%25（结果保留两位小数），英文（美式）语音识别的字准率不低于88.00%25（结果保留两位小数）。但请您知悉，前述字准率仅为第三方实验测试数据，仅供您参考，不作为腾讯云语音识别服务准确性的承诺保证。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

语音识别准确率是多少？

blocks|key|ae09t|text|录音文件识别是支持阿拉伯数字智能转换的。具体使用方法请参见+录音文件识别请求。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37823#2.-.E8.BE.93.E5.85.A5.E5.8F.82.E6.95.B0^0|U|8|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$A|L|B|M|1|N]]|C|$]]]|D|$E|$5|F|G|H|C|$I|J]]]]

blocks|key|aarns|type|unstyled|text|需要用户在+语音识别控制台+开通服务，默认开通的是后付费购买方式。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://console.cloud.tencent.com/asr^0|0|6|7^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

语音识别服务如何开通？

blocks|key|5ljf1|type|unstyled|text|2020年3月25日前，开通免费试用版用户在免费额度用完后将会暂停服务，如用户想继续使用该服务，请在语音识别控制台升级成付费版。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|1rprf|type|unstyled|text|目前有预付费和后付费两种计费模式，预付费支持购买付费资源包，调用量的扣费顺序为：免费资源包+>+付费资源包+>+后付费，具体参见+计费概述。++|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35686^0|0|1T|4^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

语音识别服务如何计费？

blocks|key|1cee0|type|unstyled|text|登录+腾讯云控制台-费用中心，在左侧菜单栏选择费用账单+>+账单详情，进入账单详情页根据时间、产品以及计费模式等查看账单详情。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://console.cloud.tencent.com/expense/overview^0|0|3|B^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

如何查询语音识别账单？

blocks|key|20kc9|text|支持，免费与预付费资源包均支持余量预警，请关注站内信与短信等渠道通知。另外，您可前往+控制台+查看资源包的使用情况，详情请参见+资源包管理。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://console.cloud.tencent.com/asr/resourcebundle|1|https://cloud.tencent.com/document/product/1093/54408^0|17|3|0|1S|5|1^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@$A|N|B|O|1|P]|$A|Q|B|R|1|S]]|C|$]]]|D|$E|$5|F|G|H|C|$I|J]]|K|$5|F|G|H|C|$I|L]]]]

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笔者最近在挑选开源的语音识别模型，首要测试的是百度的paddlepaddle；
测试之前，肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点，于是有此篇先导文章。 笔者看到的音频解析主要有几个：
soundfile
ffmpy
librosa
----
1 librosa
安装代码：
! 在网络上其他几篇：python音频采样率转换 和 python 音频文件采样率转换在导出音频文件时候，会出现错误，贴一下他们的代码
代码片段一：
def resample_rate(path,new_sample_rate 笔者将1+2的开源库结合，微调了python音频采样率转换 和 python 音频文件采样率转换，得到以下，切换音频采样频率的函数：
import librosa
import os
import numpy pip install paddleaudio -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
paddle官方封装的一个，音频基本操作应该是librosa的库
 具体参考

语音识别系列︱用python进行音频解析（一）

笔者最近在挑选开源的语音识别模型，首要测试的是百度的paddlepaddle；
测试之前，肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点，于是有此篇先导文章。

语音识别系列︱用python进行音频解析（一）

今天给大家分享一下使用腾讯语音识别服务轻松完成音频文件识别功能。这里使用的是C#编写的窗体应用。希望对大家了解和快速接入腾讯语音识别服务的朋友提供一些帮助！ 一、腾讯云语音识别服务介绍腾讯云语音识别服务（Automatic Speech Recognition, ASR）作为一种先进的云端PaaS解决方案，专注于将语音实时高效地转换为文本内容，为各行各业的企业客户打造出既精确又具成本效益的语音识别应用体验 三、C#实现音频文件识别的案例实现思路：1、登录腾讯云控制台2、开通语音识别服务3、申请开发密钥4、使用VS创建窗体应用项目5、引入腾讯云SDK6、设计窗体页面7、编写调用类库和按钮事件这里使用C#创建一个窗体程序实现音频文件的识别 这里为了方面开发，首先我们生成一个语音文件。下图是使用官方在线的API调用识别的结果，还是非常的精确的。 ：以上仅仅是一个音频文件识别的demo，目前采用的方式是url的方式，当然也可以使用本地音频文件的方式开发测试。

C#实战：使用腾讯语音识别服务轻松完成音频文件识别功能

今天给大家分享一下使用腾讯语音识别服务轻松完成音频文件识别功能。这里使用的是C#编写的窗体应用。希望对大家了解和快速接入腾讯语音识别服务的朋友提供一些帮助！

C#实战：使用腾讯语音识别服务轻松完成音频文件识别功能

tensorflow学习笔记（四十）：tensorflow语音识别 及 python音频处理库。raw_audio_data 中包含的是 音频数据的bytestring,但是如果我们想对音频数据做MFCC,那幺我们应该怎幺办呢?indices: 一个2D的 int64 Tensor,shape为(N, ndims),指定了sparse tensor中的索引, 例如: indices=[[1,3], [2,4]]说明,dense tensor中对应索引为[1,3], [2,4]位置的元素的值不为0. sp_input: 一个SparceTensor. truth: SparseTensor, 包含真实序列.

tensorflow 语音识别
最近在做语音识别的项目，现在项目告一段落，就把最近碰到的东西做一个总结。 .关于使用方法可以阅读 github上的文档,这里只对raw_data做一些说明.
raw_audio_data = sound.raw_data 
raw_audio_data 中包含的是 音频数据的 就可以了
audio = np.reshape(audio, [-1, 2]) 

# 然后就可以使用python_speech_features做进一步操作了
tensorflow中做语音识别会碰到的 CTCloss
现在用深度学习做语音识别，基本都会在最后一层用CTCloss，这个loss自己实现起来还是有点费劲，不过，幸运的是，tensorflow中已经有现成的API了，我们只需调用即可。 知道这些，就可以使用tensorflow搭建一个简单的语音识别应用了。

tensorflow学习笔记（四十）：tensorflow语音识别 及 python音频处理库

tensorflow学习笔记（四十）：tensorflow语音识别 及 python音频处理库

上一篇：
语音识别系列︱用python进行音频解析（一）
这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说 整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的；
使用者需要留心各类安装问题。 这几款模型音频采样率16000，如果不是，那就需要更改音频采样率：
 语音识别系列︱用python进行音频解析（一）
3.1 deepspeech2_aishell - 0.065


 DeepSpeech2 是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。 5 语音识别 + 标点恢复 案例
这里简单写一个官方的：
import paddlehub as hub

# 语音识别
# 采样率为16k，格式为wav的中文语音音频
wav_file = '/PATH

语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）

这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说。
整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的；
使用者需要留心各类安装问题。

语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）

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）
上一篇paddlehub是一些预训练模型，paddlespeech也有，所以本篇就是更新 你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型，支持语音识别，语音合成，声音分类，声纹识别，标点恢复，语音翻译等多种功能，PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。 文档链接：语音识别
第一个语音识别的示例：
>>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor
>>> asr = ASRExecutor() PaddleSpeech
参数：
input(必须输入)：用于识别的音频文件。 yes；不需要设置额外的参数，一旦设置了该参数，说明你默认同意程序的所有请求，其中包括自动转换输入音频的采样率。默认值：False。

语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试（三）

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）

语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试（三）

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语音识别服务的对于音频属性的详细规定请参见 语音识别服务详细信息页。

语音识别支持什么样的音频属性？

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