- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏决策智能与机器学习
算法基础（6）| 语音识别DTW算法小讲
语音识别概况 时至今日，语音识别已经有了突破性进展。 2017年8月20日,微软语音识别系统错误率由5.9%降低到5.1%，可达到专业速记员的水平；国内语音识别行业的佼佼者科大讯飞的语音听写准确率则达到了95%，表现强悍。 识别提取算法和自学习系统，在这里我们不妨简单了解一下它们的工作过程：首先语音识别系统对收集到的目标语音进行预处理，这个过程就已经十分复杂，包含语音信号采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异和设备、环境引起的噪声影响等等 将语音转换成文本的语音识别系统要有两个数据库，一是可与提取出的信息进行匹配的声学模型数据库，二是可与之匹配的文本语言数据库。 所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍得到广泛的应用。 ? 在训练和识别阶段，首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。
2.2K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏思谱云汇人工智能
智能语音机器人小知识（6）--什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
3.6K00发布于 2019-05-25 - 来自专栏浩Coding
微信个人公众号开发--(6)用户语音消息智能识别
今天经过朋友Mr.丁的提示,发现微信有自动识别语音消息,并将识别后的文本返回的功能,这正好省去我们调用讯飞语音识别接口了,还是无限免费使用的,好了,不多嘚嘚,看正文: 先在微信后台页面->开发- >接口权限中,找到接收语音识别结果,然后点击开启,即可接收到语音识别后的文本了! t=resource/res_main&id=mp1421140453 开通语音识别后，用户每次发送语音给公众号时，微信会在推送的语音消息XML数据包中，增加一个Recongnition字段（注：由于客户端缓存 ，开发者开启或者关闭语音识别功能，对新关注者立刻生效，对已关注用户需要24小时生效。 所以我们只需要只需要在识别是语音消息后,增加一个字段存储语音识别文本即可,代码如下: if (MessageUtil.MESSAGE_VOICE.equals(msgType)) {//语音识别
2.3K51发布于 2019-07-02 - 来自专栏Android小菜鸡
Android语音录制，语音发送
这是一个录音的例子，可用于IM的语音发送，OA的语音留言等。
5.4K20发布于 2018-09-06 - 来自专栏人工智能前沿讲习
了解《语音识别》必看的6篇论文【附打包下载地址】
论文推荐 “ 《SFFAI 78期-语音识别专题》来自中科院自动化研究所的田正坤同学推荐的文章主要关注于语音识别领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。” 关注文章公众号 回复"SFFAI78"获取本主题精选论文 01 推荐理由：本文介绍单调注意力机制，通过限制注意力机制的单调性，实现了语音识别的流式解码。 —— 田正坤 05 推荐理由：本文最先将非递归网络引入语音识别任务，并提出了使用两种非递归网络的解码思路。
57220发布于 2020-09-04 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
C#用6步实现语音聊天(可仿qq、微信)
一、前言 语音聊天专业点就是即时语音，是一种基于网络的快速传递语音信息的技术，普遍应用于各类社交软件中，优势主要有以下几点： 1、时效性：视频直播会因为带宽问题有时出现延迟高的问题，而语音直播相对来说会好很多 2、隐私性：这一点体现在何处，如主播不想暴露自己的长相，或者进行问题回答是，没有视频的话会让主播感到更安心，所以语音直播隐私性更强。 3、内容质量高：因为语音直播不靠"颜值"只有好的内容才能够吸引用户，所以语音直播相对来说内容质量更高。 4、成本降低：语音直播相对视频直播来说，带宽流量等都会便宜许多，成本降低不少，更加实惠。 二、语音聊天 主要步骤：音频采集、压缩编码、网络传输、解码还原、播放音频，如下图所示 下面就从代码的角度来详说一下这几个步骤。 speexCodec.Decode(data, 0, data.Length); _waveProvider.AddSamples(decoded, 0, decoded.Length); } 6、
95440编辑于 2023-08-29 - 来自专栏深度学习与python
“AI孙燕姿”爆火后，Meta发布通用语音生成AI：可合成6种语言，支持多种语音功能
1 Meta 发布语音生成 AI 模型 Voicebox 近日，Meta AI 宣布在生成式 AI 语音模型领域取得了突破：开发出了首个可泛化至多种语音生成任务的模型 Voicebox，无需专门训练即可达成顶尖性能表现 后续项目有望为无法说话的人士提供语音支持，或者为游戏 NPC 及虚拟助手快速生成对话语音。 语音降噪与编辑：Voicebox 的上下文学习为其赋予了强大的语音生成能力，可无缝编辑音频中的片段。它能重新合成被暂时噪声干扰的语音部分，或者替换掉说错的词，而无需重新录制整段语音。 研究结果表明，基于 Voicebox 生成的合成语音训练出的语音识别模型，在性能上几乎与使用真实语音的模型相当，错误率降低了 1%；与以往同类文本到语音模型相比，合成语音数据训练结果的错误率更是大幅降低 经过训练后，Voicebox 能够在给定前后语音和片段转录数据时预测出语音片段。它还能学会根据上下文补全语音，从而被应用于其他语音生成任务，包括在无需重建整个输入的前提下生成音频的中间部分。
75550编辑于 2023-08-09 - 来自专栏KT148A
常用的语音芯片工作原理_分类为语音播报 语音识别 语音合成tts
1.0 语音芯片分类-语音播报-语音识别-语音合成关于声音的需求，从始至终，都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪，很多很多的产品他必须要有语音，才能实现更好的交互。 而语音芯片的需求分类，其实也是很好理解的，从市场上常用的芯片产品特性，大概就能归类如下：语音播报芯片--KT148A语音识别芯片--思必驰-云知声语音合成芯片-TTS语音播报的类别-KT148A它实现的原理 推荐KT148A-sop8解决方案，大概的产品类型如下：语音识别的类别-思必驰-云知声1、这个品类就很复杂了，是语音芯片里面最复杂的存在，常见的家电语音控制，设备的语音唤醒，在线识别和离线识别2、都是相差很多很多 3、优点就是播放可以随意组合，非常好用，非常灵活4、缺点，就是贵，并且还没有太多选择，就科大讯飞、宇音天下在做，好像科大讯飞做不下去停产了语音芯片的总结总之，需要这方面的需求，还是强烈推荐语音播报芯片， ，到底是离线，还是在线离线就是不联网，不连app，比如语音小夜灯那种产品在线，就是联网，联app ，比如：小爱音箱那种产品
1.6K40编辑于 2023-11-15 - 来自专栏崔哥的专栏
openai whisper 语音识别，语音翻译
简介 Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型，同时支持把各种语言的音频翻译为成英文（音频->文本）。
4.5K11编辑于 2024-03-08 - 来自专栏Bmob后端云
驾校答题小程序实战全过程【连载】——6.语音读题
语音读题主要应用在智能客服机器人、电子有声读物、智慧教育等领域，了解到目前市场语音合成技术，主要有讯飞语音、百度语音、腾讯语音这几家大厂。 语音合成广泛应用于语音导航、有声读物、标准发音领读、自动新闻播报等场景。 本以为这些API厂商，直接提供了API接口，小程序里请求就好了，现实不是的，做法跟做微信支付有点类似。 ，每次判断数据表是否存在语音就可以了。 www.jianshu.com/p/60edb4d5562d 5.驾校答题小程序实战全过程【连载】——5.数据导入 https://www.jianshu.com/p/ce687502381d 6. 驾校答题小程序实战全过程【连载】——6.语音读题
1.4K20发布于 2019-02-26 - 来自专栏了不得的专栏
python文本转语音(微软xiaoxiao语音)
前言 python文本转语音(微软xiaoxiao语音) 1. 因为xiaoxiao的语音属于神经网络语音 所以选择地区时要选择 神经网络可用区域 才能使用微软xiaoxiao语音 ? ? F0是免费版，每月有一定的免费额度可以使用 ?
9.8K10发布于 2021-06-15 - 来自专栏博文视点Broadview
语音打断功能——深入语音识别技术，设计语音用户界面（VUI）
小编说：在语音识别技术的实现过程中，有一个会大大影响设计的语音识别技术是“语音打断”，即你是否允许用户打断系统说话。 本文选自《语音用户界面设计：对话式体验设计原则》 语音打断功能常用于交互式语音应答（IVR）系统，从而用户可以随时中断系统。 一些语音识别引擎允许你通过设置语音终止超时时间来配置语音端点检测功能。语音终止超时时间是指在系统判定用户说完之前，用户说话时可暂停的时间长度。 当用户点击它时，会出现一个带选项的下拉菜单，让用户通过触摸选择对应的答复以继续对话（见图6）。用户选择后，菜单消失。 ? 图6 在多次NSP超时之后，App会提供一个带选项的下拉菜单 在你设计系统时，你需要花一些时间来思考为什么会触发NSP 超时。首先，尽管系统觉得它没有听到任何对话，但这有可能是误判。
6.2K11发布于 2020-06-11 - 来自专栏网络技术联盟站
什么是语音识别的语音搜索？
前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及，语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷，而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术，本文将详细介绍语音识别的语音搜索。 图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱，然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。 解码解码是指将经过模型训练的模型应用于新的语音信号，以便将语音信号转换为文本。常用的解码方法包括维特比算法和贪心搜索等。语音搜索的基本原理语音搜索是指通过语音输入的方式，进行搜索操作。 语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本，并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别是语音搜索的核心技术之一。 结论语音搜索是通过语音输入的方式，进行搜索操作。语音搜索的核心技术之一是语音识别，它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。
6.5K00编辑于 2023-05-14 - 来自专栏小锋学长生活大爆炸
语音识别API - 实现文字转语音
目录 搜狗（目前好用，免费） 百度（现在收费了，送一定额度） 腾讯（收费的） 搜狗（目前好用，免费） def textToAudio_Sougou(message, filePath):
19.7K30编辑于 2022-03-29 - 来自专栏网络技术联盟站
什么是语音识别的语音助手？
前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作，如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。 图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱，然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。 语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别、语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别是语音助手的核心功能，它可以将用户的语音输入转换为文本。 语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然，更具人性化。 语音助手的基本功能包括语音识别、语音合成、自然语言处理和对话管理等。语音助手的应用场景非常广泛，包括智能家居、智能车载、智能手表等。
6.5K00编辑于 2023-05-14 - 来自专栏AI进修生
6k Star！ChatTTS：开源领域最强的文本到语音转换（TTS）模型！
Aitrainee | 公众号：AI进修生 ChatTTS 优化对话式任务，实现自然流畅的语音合成，并支持多说话人。 体验地址：https://huggingface.co/2Noise/ChatTTS ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如LLM助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。 generate special token in text to synthesize. params_refine_text = { 'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_6] chat T T S 不仅能够生成自然流畅的语音，还能控制[laugh]笑声啊[laugh]， 停顿啊[uv_break]语气词啊等副语言现象[uv_break]。 v=JJ3GGEjKgu4&t=6s 知音难求，自我修炼亦艰 抓住前沿技术的机遇，与我们一起成为创新的超级个体 （把握AIGC时代的个人力量） 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见
1.7K10编辑于 2024-12-02 - 来自专栏全栈程序员必看
语音芯片，语音合成芯片，嵌入式语音合成软件的区别
语音合成芯片解决方案 语音合成芯片是一种采用了语音合成技术的高端智能的离线语音播放芯片，它内置了嵌入式TTS软件核心。 语音合成技术是将任意文本实时转化为标准流畅的语音播放出来，实现文本到语音（文字转语音）的转换的一种技术。语音合成芯片只需要发送文本信息就可以实时播报语音提醒。 上位机给语音芯片发送要播放的音频的序列号，语音芯片播放音频 嵌入式语音合成软件解决方案 嵌入式语音合成软件是极度小型化的离线语音合成软件，采用了文本转语音技术（TTS）。 嵌入式语音合成软件-工作流程： 1. 主控程序调用嵌入式语音合成软件SDK包的语音合成命令（传参：要播放的文本），嵌入式语音合成SDK包实时自动转化语音播放出来。 无线语音合成模块的解决方案为：WIFI语音合成模块，蓝牙语音合成模块 无线语音模块的解决方案为：WIFI语音模块，蓝牙语音模块 目前应用语音播报的场景已经遍布我们生活方方面面，我们再来分析一下使用场景：
5.7K20编辑于 2022-09-13 - 来自专栏互联网开发者交流社区
语音合成
_spid = "speech_player"; 3 var _rate = 0; 4 var _voice = "VW Lily"; 5 var _sp_bg = "0xCDDFF3"; 6 window.location); 42 speech_init.addParam("wmode", "transparent"); 43 if(_sp_text==_sp_bg){alert("欢迎使用说说语音合成系统 this.setAttribute("swf",this.xiSWFPath);}_19="<object id=\""+this.getAttribute("id")+"\" classid=\"clsid:D27CDB6E-AE6D write:function(_20){if(this.getAttribute("useExpressInstall")){var _21=new deconcept.PlayerVersion([6,0,65 );_23=new deconcept.PlayerVersion([6,0,21]);axo.AllowScriptAccess="always";}catch(e){if(_23.major==6)
3.8K20发布于 2018-07-03 - 来自专栏深度应用
·深度学习进行语音识别-简单语音处理
深度学习进行语音识别-简单语音处理 吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧！ 但对于语音识别，16khz（每秒 16000 个采样）的采样率就足以覆盖人类语音的频率范围了。 让我们把“Hello”的声波每秒采样 16000 次。这是前 100 个采样： ? 我们可以把这些数字输入到神经网络中，但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。相反，我们可以通过对音频数据进行一些预处理来使问题变得更容易。 但总的来说，就是这些不同频率的声音混合在一起，才组成了人类的语音。 为了使这个数据更容易被神经网络处理，我们将把这个复杂的声波分解成一个个组成部分。 这就是为什么这些语音识别模型总是处于再训练状态的原因，它们需要更多的数据来修复这些少数情况。
3.3K20发布于 2019-06-27 - 来自专栏用户9559305的专栏
乐鑫语音之文字转语音（TTS）
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。 esp32s3 5.进入menuconfig idf.py menuconfig 修改Audio Media Hal -> Audio Hardware board 改成ESP32-S3-Korvo-1 6. :0x6b22 -> huan1 I (266) tts_parser: unicode:0x8fce -> ying2 I (276) tts_parser: unicode:0x4f7f -> shi3 项目中如果涉及到语音转文字的内容，一方面可以通过云平台的提供的API能力发送文字收取PCM音频来解决。 例如：“支付宝收款”、“元”、“个”、“十”、“百”、“千”、“万”这几段文字的语音就基本可以通过拼凑音频达到支付宝语音播报功能。
10.7K51编辑于 2022-05-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号