语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本，进而通过理解转变为指令的技术。目的就是给机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的行为。语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成，分别对应语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统（如下图）大致包含了四个主要部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。（1）语音输入的预处理模块，对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的
http://www.apkbus.com/forum.php?mod=viewthread&tid=3473 android语音识别方法一：使用intent调用语音识程序1.说明以下例程功能为：在应用程序中使用intent来调出语言识别界面
原创
2023-05-24 01:51:32
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以下例程功能为：在应用程序中使用通于访问service调用
原创
2022-09-16 14:02:11
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以下例程功能为：在应用程序中使用intent来调出语言识别界面，录音并识别后将识别的字串返回给应用程序。注意：使用前需要安装语音识别程序如语音搜索。
原创
2022-09-16 14:15:22
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nlp领域里，语义理解仍然是难题！ 给你一篇文章或者一个句子，人们在理解这些句子时，头脑中会进行上下文的搜索和知识联想。通常情况下，人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识。知识图谱的创始人人为，构成这个世界的是实体，而不是字符串，这从根本上改变了过去搜索的体系。语义理解其实是基于知识，概念和这些概念间的关系。人们在解答问题时，往往会讲述与这个问题相关的知识，这是语义理解的过程。这种机制完全
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2023-09-02 22:19:13
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①首先是看，网线的外包装会有详细的产品信息，如产地、产品种类、网线长度等，有些厂商还会贴上防伪标签。网线上会有英文标识，如五类线标有“cat5”，超五类标有“cat5e”等字样，字体印刷清晰明了。
②第二是感，好的网线塑料外皮光滑且有韧性，用力拉扯会发现伸展性很好，一般情况下很难拉断。用剪刀拨开外皮，会发现在网线内有一条白线，这是拉力线，可承受11kg的拉力，而劣质网线则没有。
③第三是烧，真
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2007-08-31 08:49:10
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看到了DODO先生所写的“人脸识别方法之个人见解”，感觉收益非浅。本文颇有高屋建瓴的意味，因此在没有经过作者本人的同意下，贸然转载于此，希望读到本文的同仁能够在PR领域多碰出些思想火花，对所从事的领域有所感悟！==================================dodo：人脸识别方法个人见解（之一）看到j.liu关于人脸识别的帖子，萌发写这个帖子的念头。没有别的意思，就是想抛砖引玉
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2009-01-02 14:50:00
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以下例程功能为：应用程序自身调用语言识别函数，程序以循环方式等待录音并识别后的字串。
原创
2022-09-16 14:15:44
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语言识别的概念机器翻译用印刷文本作为输入，能清楚地区分单个单词和单词串 。 语音识别用语音作为输入，口语对话与语音信号中语言提取的不同： （1）上下文猜测 （2）肢体语言传达信息 fare | fair male | mail语音识别的主要过程语音识别流程分帧：把一段语音分成若干小段 状态：把每一帧识别作为一个状态 音素：把状态组合成音素，即声母亲和韵母。 声学模型（acoustic model）
2007年09月03日 22:26:00了DODO先生所写的“人脸识别方法之个人见解”，感觉收益非浅。本文颇有高屋建瓴的意味，因此在没有经过作者本人的同意下，贸然转载于此，希望读到本文的同仁能够在PR领域多碰出些思想火花，对所从事的领域有所感悟！
==================================dodo：人脸识别方法个人见解（之一）
看到j.liu关于人脸识别的帖子，萌发写这个
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2008-04-11 19:34:00
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语音技术随笔-初识语音识别-时域角度人类在发音时，通过肺部气流经过气管，然后引起声带震动，形成声源，声源带动空气震动向前传播，形成波形（Waveform）（可以联想出波形图的特点：频率、相位、幅度）。由于我们计算机只能处理可计算问题，可计算问题一个基本前提是数据是有限长度的，计算机通过传感器得到的波形图，我们需要进行采样（Sampling），形成电压随着时间变化的波形，计算机中，时间是离散的，在某
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
表格是各类文档中常见的对象，其结构化的组织形式方便人们进行信息理解和提取。表格的种类根据有无边框可以划分有线表、少线表、无线表。表格样式复杂多样，如存在背景填充、光照阴影、单元格行列合并等情况。大数据时代存在大量电子文档，应用表格识别技术能够减少表格处理时间，因此表格识别是文档理解领域的重要研究课题。表格识别主要包括表格检测和表格结构识别两个子任务。表格检测主要检测表格主体，即样本中表格区域。表格
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2022-05-10 21:49:57
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# 如何实现本地nlp语音识别
## 一、整体流程
首先我们来看一下整个实现本地nlp语音识别的流程：
```mermaid
erDiagram
小白 --> 开发者: 请求帮助
小白 --> 开发者: 学习实现本地nlp语音识别
```
```mermaid
flowchart TD
A(请求帮助) --> B(学习实现本地nlp语音识别)
```
## 二、详
HLK-V20是海凌科电子针对大量纯离线控制场景和产品最新推出的高性能纯离线语音识别 模块，可广泛且快速的应用于智能家居、各类智能小家电、86盒、玩具、灯具、工业、医疗、 物联网、汽车、安防与照明等需要语音操控的产品。 模块采用32bit RSIC架构内核，并加入了专门针对信号处理和语音识别所需要的DSP指令集，支持浮点运算的FPU运算单元，以及FFT加速器，通过神经网络对音频信号进行训练学习，
语音识别技术简述语音识别的概念语音识别技术都是让智能设备能够听懂人类语言，其实一门涉及数学信号处理、人工智能、语言学、数理统计学、声学、情感学及心理学等多学科交叉的学科。这项技术可以提供比如自动客服、自动语音翻译、命令控制，语音验证码等多项应用。近年来，随着人工智能的兴起，语音识别技术在理论和应用方面都取得大突破，开始从实验室走向市场，已逐渐走进我们的日常生活。现在语音识别己用于许多领域，主要包括
文章目录1. 语音识别的基本单位1.1 Phoneme（音位，音素）1.2 Grapheme（字位）1.3 Word（词）1.4 Morpheme（词素）1.5 bytes2. 获取语音特征（Acoustic Feature）2. 语音识别的网络结构3. 语音识别模型3.1 LAS（Listen, Attend, and Spell）1. down sampling（下采样）2. Beam se
语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。。中国物联网校企联盟形象得把语音识别[1] 比做为“机器的听觉系统”。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面
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2023-08-25 17:22:03
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序言：语音识别作为人工智能领域重要研究方向，近几年发展迅猛，其中RNN的贡献尤为突出。RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据。本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途，相信此处风景独好。内容目录 环境准备RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件
