一个月前，接BOSS要求，做设备的声控功能，即语音识别。要求有三：1、命令可通过文件配置。2、离线语音识别。3、不改变系统显示语言的基础上实现多国语言的语音识别切换。 win7中的语音识别 以前并没有做过语音识别，只知道windows7中自带语音识别，位置在Control Pa
语音识别原理首先是语音识别和语音唤醒等任务。一听到你就会想起科大讯飞，中国百度等平台，由于 这两家企业在中国语音领域占用80+市场，所以他们做得很优秀，不过由于高精技术无法开源，其他企业只得花费大量的金钱去购买其API，而无法研究语音识别等应用，导致民间语音识别发展较慢，今天我们来一饱眼福吧！信号处理，声学特征提取我们都知道声音信号是连续的模拟信号，要让计算机处理首先要转换成离散的数字信号，进行采
文章目录一、语音识别的相关解释二、语音识别涉及到的学科三、语音识别的发展四、语音识别的分类4.1 根据不同对象分类4.2 根据不同发音人分类4.3 根据语音设备和通道分类4.4 根据应用场景分类五、语音识别的模型5.1 传统机器学习模型特征提取方法六、深度学习模型模型类别七、开源语音识别库八、语音数据库九、语音数据的预处理 一、语音识别的相关解释 &
语音识别编程涉及IspRecognizer，IspRecoContext和ISpRecoGrammar等多个语音识别引擎接口。下面先来设计一个操作语音识别的类CSpeechRecognition，然后基于该类来实现一个实例。
11.3.1 构造CSpeechRecognition类
CSpeechRecognition类封装了语音识别操作所需调用的几个接口，使用它进行语
参考微博视频：http://weibo.com/p/2304444948c16e85c39a07240b193cd5509574 参考github代码：https://github.com/llSourcell/tensorflow_speech_recognition_demo/blob/master/demo.py 参考修改代码：https://github.com/llSourcell/t
近来，人工智能（AI）行业利好消息不断，各大巨头都在积极拼抢这个领域的人才，笔者最近也频繁收到相关方面的咨询和讨论，不得不说，有时候大家真的搞错。人工智能是个非常大的概念，囊括了几乎所有学科，并非单纯计算机、通信、声学、光学等领域，也并非热炒的机器学习(例如深度学习和强化学习)就能实现的。然而，基于大数据和机器学习的狭义人工智能，确实已经给人类生活带来了巨大的变化，比如搜索、电商、广告、社交、语音
一、介绍 以前做过讯飞语音识别，比较简单，识别率很不错，但是它的识别时间是有限制的，最多60秒。可是有的时候我们需要更长的识别时间，例如朗诵古诗等功能。当然讯飞语音也是可以通过曲线救国来实现，就是每达到60秒时识别停止就立即重新开启，每次结束拼接录音。这么做，显然是麻烦的，百度语音解决了这个问题，它最近上线了长语音识别技术，可以不受时间限制，还是非常棒的。这次，我就专门抽成一个工具类使用，包括语音
1. 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统问题简化，我们考虑(0-9)数字识别。整体思路：训练阶段，对于每个词用不同的音频作为训练样本，构建一个生成模型P ( X ∣ W ) P(X|W)，W是词，X是音频特征解码阶段：给定一段音频特征，经过训练得到的模型，看哪个词生成这段音频的概率最大，取最大的那个词作为识别结果。假设我们给每个词建立了一个模型，P1、P2计算在每个词上的概率，选择所有词中概率
python+keras单字语音识别一、两种思路二、代码更新三、汉字语音识别 一、两种思路就当前学习所知，有两种语音识别的思路 1、将语音文件提取mfcc，即转为二维张量形式，然后进行dense全连接层叠层训练，当然这个也可以使用传统机器学习方法。 转为二维张量格式为： 2、将语音文件提取mfcc转为三维张量形式即频谱图，然后进行cnn卷积神经网络训练，看了几个资料，这个似乎准确率更高，但是比较
语音识别声音检测实验初始化环境开始实验播放需要检测的声音文件运行Demo挑战任务：提高程序的识别准确度思考任务声音识别实验将原生模型转换为IR格式运行声音识别Demo思考任务 声音检测实验初始化环境#定义工作目录export OV=/opt/intel/openvino_2021/export WD=~/OV-300/06/Lab1/export MODELS_PATH=~/OV-300/06/
文章目录前言使用方法class（类）function（方法）语音识别 前言 语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recogntion(ASR)，是通过计算机自动将人类的语音内容转换为相应文字的技术。通俗来讲，语音识别就是机器的“耳朵”，在人与机器进行语音交流的时候，让机器听得懂人类在说什么的前提。 maix_asr是一个基于声学模型的语音识别模块，用户设置拼
痞子衡嵌入式：语音处理工具Jays-PySPEECH诞生记（5）- 语音识别实现(SpeechRecognition, PocketSphinx0.1.15)大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是语音处理工具Jays-PySPEECH诞生之语音识别实现。语音识别是Jays-PySPEECH的核心功能，Jays-PySPEECH借助的是SpeechRecognition系统
0.前言: 本文作者亲自使用了百度云语音识别,腾讯云,java的SpeechRecognition语言识别包 和OpenAI近期免费开源的语言识别Whisper(真香警告)介绍了常见的语言识别实现原理1.NLP 自然语言处理(人类语言处理) 你好不同人说出来是不同的信号表示单位k 16k=16000个数字表示 1秒16000个数字(向量)表示声音图 a a12.处理的类别audition-->
什么是语音识别？ 语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)：通俗地讲语音识别就是将人类的声音信号转化为文字或者指令的过程 。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支。 语音识别的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等许多学科领域，是一个多学科综合性研究领域。
## 如何实现语音识别的Python代码
### 1. 引言
语音识别是一种将语音信号转化为文本形式的技术，近年来得到了广泛的应用。Python作为一种简单易用的编程语言，也提供了多种工具和库来实现语音识别功能。本文将介绍如何使用Python实现语音识别的代码，并向刚入行的开发者详细讲解每个步骤的具体操作。
### 2. 实现步骤
下表展示了实现语音识别的整个流程及每个步骤需要进行的操作。
原创
2023-08-10 15:09:08
192阅读
vosk开源语音识别Vosk是开源的语音识别工具包。Vosk支持的事情包括：支持十九种语言 - 中文，英语，印度英语，德语，法语，西班牙语，葡萄牙语，俄语，土耳其语，越南语，意大利语，荷兰人，加泰罗尼亚语，阿拉伯, 希腊语, 波斯语, 菲律宾语，乌克兰语, 哈萨克语。移动设备上脱机工作-Raspberry Pi，Android，iOS。使用简单的 pip3 install vosk 安装。每种语言
语音识别的研究工作大约开始于50年代，当时AT& T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统――Audry系统。70年代，语音识别领域取得了突破。在理论上，LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立
# 语音识别技术及其在Python中的应用
## 导言
语音识别技术是一种将人类语音转换为文字的技术。它在现代生活中广泛应用于语音助手、智能家居、语音翻译等领域。Python是一种流行的编程语言，拥有丰富的语音识别库和工具，使得开发人员能够轻松地实现语音识别功能。本文将介绍语音识别的基本概念、Python中的语音识别库和示例代码，并探讨语音识别技术的未来发展。
## 语音识别基础知识
语音
原创
2023-09-13 18:14:18
126阅读
1 简介本发明提供一种基于语音识别的智能家居门禁系统,包括:门禁设备;中央控制器,用于接收用户指令,根据用户指令控制其他模块工作;采集模块,用于采集用户语音信号;处理模块,对采集的用户语音信号进行识别处理,将识别结果反馈到中央控制器;执行模块,用于根据指令执行所述门禁设备的解锁或上锁操作.本发明通过采集用户的语音信号,对语音信号进行识别处理,将获取的用户语音信号和预存的语音信号进行匹配,当匹配成
原创
2021-11-18 12:47:28
803阅读
整理 | 屠敏和 OpenAI、Google 分道扬镳，Meta 在开源大模型方向上越走越深。今日，Meta 在 GitHub 上再次开源了一款全新的 AI 语言模型——Massively Multilingual Speech (MMS，大规模多语种语音)，它与 ChatGPT 有着很大的不同，这款新的语言模型可以识别 4000 多种口头语言并生成 1100 多种语音（文本到
