【百度语音识别】JavaAPI方式语音识别示例MP3转PCMJava-API合成语音示例:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/496727REST-API文档地址：http://ai.baidu.com/docs#/TTS-API/top注意：需要下载MP3插件jar。才可以进行MP3CONVERTPCM 链接: https://pan.b
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2024-02-06 23:50:18
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MASR语音识别算法简介 文章目录MASR语音识别算法简介1. 简介2. 声音预处理2.1 声音的本质与模数化2.2 使用soundfile读取音频文件2.3 音频数据处理音频振幅的归一化傅里叶变换把时域特征转化成频域特征3. 模型结构3.1 CNN网络3.2 RNN网络3.3 线性回归层3.3 返回数据以及后处理ctc_greedyctc_beam_search 1. 简介MASR是一款基于Py
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2024-06-09 10:23:30
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# 实时语音识别在Java中的应用
随着人工智能的发展，语音识别技术取得了显著的进步。实时语音识别能够将听到的语言实时转换为文本，并广泛应用于语音助手、会议记录以及字幕生成等场景。在这篇文章中，我们将探讨如何在Java中实现实时语音识别，提供相关代码示例，并展示一个项目计划的甘特图。
## 实时语音识别的基本原理
实时语音识别的基本流程包括音频输入、特征提取、模型推理和文本输出。我们可以借助
前言「语音处理」是实时互动领域中非常重要的一个场景，在声网发起的「RTC Dev Meetup丨语音处理在实时互动领域的技术实践和应用」活动中，来自百度、寰宇科技和依图的技术专家，围绕该话题进行了相关分享。 本文基于微软亚洲研究院主管研究员谭旭在活动中分享内容整理。语音识别纠错通过检测并纠正语音识别结果中存在的错误，进一步提升识别准确率。目前，大部分纠错模型采用了基于注意力机制的自回归结构，延迟较
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2024-05-27 17:37:06
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kafka面试基础[17]1.Kafka的用途有哪些？使用场景如何？2.Kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR的伸缩又指什么3.Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？4.Kafka中是怎么体现消息顺序性的？5.Kafka中的分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的处理顺序是什么？6.Kafka生产者客户端的整体结构是什么样子的？7.Kafka生产者客户端中使用了几个线程
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2024-08-07 17:16:33
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HELLO小伙伴，好久不见，好几天没有写文章了。今天来讲一讲PHP如何使用阿里云的语音通知。 有的小伙伴根据阿里云提供的文档在阿里云控制台创建并认证好企业认证，所有的通知模板都已经创建好。 但是在下载SDK的时候就遇到了困难，用git下载的时候缺少很多的类。 用composer下载，在自动加载文件的时候出现了用不了，有的时候可以用但是会出现报错，哪个哪个类找不到，或者是哪个方法找不到。 今天就来分
阿里云声纹接口点关注不迷路，欢迎再来！精简博客内容，尽量已专业术语来分享。 努力做到对每一位认可自己的读者负责。 帮助别人的同时更是丰富自己的良机。注意：此接口是收费接口，需要开通用户。一周前由于新业务下需要集成阿里云声纹接口，此接口由5个小接口按照调用顺序组成，具体详情请查看下面阿里云官方地址。在编写过程中遇到了几个头痛问题，由于此接口是阿里云在2019.2才提供的，官方给出的API有几个关键参
智能语音是人工智能的重要分支与热门领域。随着语音识别技术的落地，智能语音已成为人与机器交互的重要方式，被广泛应用于智能手机、智能家居、智能机器人、智能汽车等智能化终端设备中。从技术知识的角度看，语音识别具有更为典型的跨学科特点，涉及到了声学、语音语言学、信号处理、概率论、机器学习等多学科的知识。正因为如此，该领域入门门槛更高，大家普遍反映，在学习语音识别时存在诸多困难：导师并不研究相关方向，无法获
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2024-03-06 11:06:38
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一、 离散傅里叶变换 离散傅里叶变换（DFT）是离散信号时/频域变换的方法。作用类似于棱镜，将由多种频率混合而成的语音按频谱散射，经过种种处理后，再反变换到时域，就可以获得“提纯”后的语音信号。实数DFT的输入是实数，得到的频点有两个集合，分别是正弦（cos）和余弦（sin)函数的系数，对应于正频分量和负频分量。1、DFT短时傅里叶变换可以获得较为准确的时序关系，比如说“ai”这个字的发音，“a
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2024-10-24 08:58:00
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语音识别技术最近貌似是越来越火了。再前几天科大讯飞还刚刚发布了讯飞语点——一个据说要挑战siri的应用。……好吧，对这些的东西讨论要说起来就多了。本文主要讲如何在自己的android应用中集成语音识别技术——自然，是使用科大讯飞的sdk。讯飞的语音sdk是需要申请的，地址是：http://dev.voicecloud.cn/developer.php?vt=1 。申请一个讯飞的开发者账号
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2024-04-29 13:30:47
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百度API进行音频识别（包括长音频）api注册短音频识别长音频识别音频格式转换项目地址参考网页 api注册首先进度百度智能云，之后在里面注册一个语音识别api,获得密钥进行拼接使用百度智能云 2.创建应用 3.里面内容可以随便填4.获得使用的密钥 5.刚开始还不能够直接使用，还需要获得免费次数，直接领取就可以短音频识别1.官方例子2.不需要下载，直接看说明 3. 4.其中aip包可以通过 pi
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2024-03-22 12:50:35
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云栖TechDay40期，iDST智能语音交互团队总监智捷带来智能语音交互的演讲。本文主要讲解了语音识别的核心组件，语音识别准确率以及影响准确率因素，还分享了iDST智能语音交互以及阿里云的对外输出。 在众多的人工智能应用中，智能语音交互是大众能够最近距离接触到的一个。从几年前的手机语音助手，到近年来的互联网汽车、智能音箱、电视、IoT设备等，语音交互正以前所未有的深度和广度，融入雨后春
## Python实时识别语音
### 1. 引言
语音识别是一项广泛应用于语音交互、语音搜索等领域的技术。Python作为一种功能强大而且易于学习的编程语言，其语音识别库和工具也逐渐得到了广泛应用。本文将介绍如何使用Python实时识别语音，并提供相应的代码示例。
### 2. 语音识别原理
语音识别的基本原理是将声音信号转换成文本，从而实现对语音内容的理解和识别。实现语音识别的过程主要
原创
2023-10-27 05:03:48
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假期之不务正业——Qt+FFmpeg+百度api进行视频的语音识别 一、前言二、FFmpeg进行音频提取和重采样三、对音频分段四、百度api调用五、Qt编程的一些补充六、结语 一、前言现在语音识别技术逐渐发展，先有siri开个好头，现在有各种小度小爱什么的轮番上阵。王者荣耀有语音识别以后，祖安起来也省事多了。我看一些视频教程的时候，对一些讲的不错的，也有记笔记的习惯。可是每次都是把视频暂停，然后
百度短语音识别api（JavaScript调用）前言页面效果预览配置代理获取百度鉴权机制token请求百度短语音识别请求获取百度Access Token调用短语音识别接口使用本地文件测试接口 前言百度官方网不提倡用js来调用他的短语音识别接口，因为会跨域。所以网上大多数都是使用各种语言来实现这个需求，找了好久都没有相关博客可供参考，所以做个记录。这个跨域问题的解决方案就是配置代理就行，我这开发环
# 实时语音识别：Python实现
在现代技术的推动下，语音识别已成为一个热门的话题。实时语音识别可以将人类的言语转化为文本，并广泛应用于语音助手、翻译软件和会议记录等场景。本文将介绍如何使用Python实现实时语音识别，并提供代码示例。
## 语音识别的基本概念
语音识别是处理和分析人类语言的一种技术。其主要目标是将语音信号转换为可以被计算机理解的文本信息。基于深度学习的模型，现代语音识别
# Python实时语音识别
随着人工智能技术的快速发展，语音识别成为了一项炙手可热的技术。在过去，语音识别通常需要对整个音频进行处理，然后才能得出结果。但是现在，我们可以使用Python实时语音识别技术，实时地将语音转化为文本。本文将介绍如何使用Python实时语音识别，同时提供一些代码示例。
## 实时语音识别是什么？
实时语音识别是将语音实时转化为文本的一种技术。它可以用于很多应用场景
原创
2023-07-28 08:20:06
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哈喽~今天小编要跟大家分享几个酷到没朋友的操作，轻轻一点，立马让文本自己“出声”，电脑端和手机端都可以实现这样的操作，具体如何，一起来看看~ 一、电脑端1.Word朗读功能先来看看在Office中的Word要怎么让文本自己“出声”，也就是让它自己将文本朗读出来。其实很简单，像这样选中文本，然后点击【朗读】按钮即可。 或许有人会说找不到这个朗读按钮，别着急，这就告诉你怎么找到
实时语音识别（ASR）是近年来人工智能领域的一个热门话题，它可以将音频信号转化为文本。通过Python这一灵活且功能强大的编程语言，我们可以实现实时语音识别的系统。这种系统可以用于会议记录、语音助手以及其他需要语音交互的场景。本篇博文将详细探讨如何在Python中实现实时语音识别，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景。
## 背景描述
实时语音识别的过程主要包括以下几
Adaptive Decision Fusion for Audio-Visual Speech Recognition（2008）视听语音识别中的自适应决策融合研究内容自动语音识别技术的其中一个问题是识别性能的噪声鲁棒性；虽然语音识别系统可以在安静的环境下产生较高的识别精度，但在大多数实际应用中，背景噪声的存在往往会显著降低其性能。近年来，视听语音识别（AVSR）作为解决这一问题的一种方法受到了
