一、神经网络当前常用的语音识别框架如下图其背后的逻辑是在特征提取时采用的神经网络里面的DNN技术 深度神经网络DNN DNN技术可以分为两种，一种是CNN模型，一种是RNN模型卷积神经网络 CNN模型 循环神经网络 RNN模型二、解码器解码器信息来源于声学模型、词典、语言模型。框图如下：2.1 声学模型常用的声学模型为GMM-HMM，即混合高斯模型-隐马尔科夫模型HMM模型对时序信息进行建模，在给
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2023-08-17 21:47:48
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第2章第2节 语音采集本章主要介绍AI语音交互的原理，包括语音交互的流程以及各流程节点所涉及的相关知识，如语音采集、语音识别、自然语言处理、语音合成等。目录第2章第2节 语音采集2.2 语音采集2.2.1 语音采集流程2.2 语音采集语音采集是以麦克风拾音为开端，经过模拟信号数字化，最后生成原始音频文件的整个过程。2.2.1 语音采集流程语音采集流程
语音识别模块使用说明第一步：打开网址http://www.smartpi.cn/#/login注册账号 注册完成后输入手机号和密码进行登录 第二步：创建产品 进入首页后，点击创建产品 接下来选择产品类别，可以根据自己需求选，也可以就选第一个‘RGB灯’，教程选择RGB灯作为示例 产品类别RGB灯，选择场景纯离线方案 模组选择SU-03T 填入产品名称，选择语言（尽量选中文），点击保存进入下一步 第
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2023-11-15 19:16:44
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计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。与图像识别、机器学习一样，智能语音是人工智能的一个分支。在人工智能异常火热的当下，从Siri到小度，从小冰到小娜，智能语音正在融入人们的生活之中。 所谓智能语音技术，就是研究人与计算机直接以自然语音的方式进行有效沟通的各种理论和方法，涉及语音识别、内容理解、对话问答等
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2023-11-28 07:17:41
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python实现中文语音识别有很多种方法。 国内有百度的免费的60s的Python SDK语音识别，我尝试过，感觉识别率不高，而且识别的时间不短，还要求联网。 在github找了几个关于语音识别的包。 找到一个speech_recognition 支持多个库 我在这里尝试了CMU Sphinx 按照文档里说的要先安装PyAudio 我尝试win和ubuntu系统的安装，win10使用正常，但是ub
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2023-11-21 07:23:45
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声音的数字化：从物理声波到数字信号当人类说话时，会产生复杂的声波振动。麦克风首先捕获这些模拟声波，并将其转换为电信号。然后，模数转换器(ADC)以极高的频率（通常为每秒16000次）对信号进行采样，测量每个时间点的振幅值，最终将连续的声音转换为离散的数字序列。特征提取：捕捉声音的“指纹”原始音频数据包含大量冗余信息。通过梅尔频率倒谱系数(MFCC) 等技术，系统可以提取出最关键的特征参数。MFCC
EMA AI 语音模组智能语音云模组离线识别、在线AI，APP控制、蓝牙配网智能联动功能概览EMA3050是庆科信息最新推出的一款同时支持离线和在线语音语义识别功能的AI语音模组。具备优秀的语音识别表现。它的核心功能包括：离线语音：离线的语音语义识别，不需联网即可完成语音控制功能。拥有
精准的语音边界检测技术单麦克风降噪技术交互范围 > 3米响应 < 50ms在线语音：通过Wi-
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2024-04-29 12:40:43
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【网易智能讯 1月4日消息】今天下午，国内AI语音公司思必驰在北京召开2019年AI芯片暨战略发布会。会上，思必驰正式发布旗下首款AI芯片，同时还公布了思必驰新一年的发展战略和商业化进程。从2018年上半年开始，国内数家语音技术创业公司陆续推出了各家的AI语音专用芯片。5月16日，云知声在北京发布了首款面向物联网领域的AI系列芯片UniOne以及第一代“雨燕”。5月24日，出门问问在北京发布了旗下
# iOS AI语音识别入门指南
语音识别是近年来人工智能领域一个非常热门的应用，其能够将语音信号转化为相应的文字信息。对于刚入行的小白来说，了解如何在iOS上实现语音识别是一个很好的开始。本文将一步步带你实现一个简单的iOS AI语音识别功能。
## 整体流程
以下是实现“iOS AI语音识别”的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 |
一、前言最近在做课程设计，想用一下语音识别，于是了解到百度AI 开放平台提供这一功能，且语音识别极速版 API一共可以调用5w次，对我来说完全够用了。最重要的是，可以直接用http 的post 请求进行api 调用，实在是太方便了，那就选择百度吧！在正式开始之前，大家需要先注册一个百度开发者账号。二、开始下面我会介绍两种进行语音识别的方法，分别是调用百度api 和python SDKⅠ 百度api
语言模型开源项目：Wenet - 实时语音识别与合成的新里程碑 wenet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wen/wenet 项目简介是由 Mobvoi 公司开源的一个轻量级、高性能的实时语音识别和合成框架。该项目致力于为开发者提供易于上手且功能强大的工具，以实现各种语音应用场景，如智能助手、智能家居、在线教育等。技术分析架构设计Wenet 采用模块化设计，
目前的人工智能做了什么?语音识别:小米的小爱同学,苹果的siri,微软的Cortana语音合成:小米的小爱同学,苹果的siri,微软的Cortana图像识别:交通摄像头拍违章,刷脸解锁手机等视频识别:抖音内容审核,视频社交APP的审核机制文字识别:从身份证照片提取身份证号码,扫一扫翻译语义理解:智能问答机器人,也包含小米的小爱同学,苹果的siri,微软的Cortana我们身边的人工智能银行办卡刷脸
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2024-08-27 11:03:48
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文档地址难点在签名直接贴代码# -*- coding: utf-8 -*-import timeimport urllib.parseimport urllib.requestimport hashlibimport base64import uuidimport requestsimport urllibimport jsondef md5(string): ...
原创
2021-05-12 12:12:20
780阅读
文档地址 难点在签名 直接贴代码# -*- coding: utf-8 -*-import timeimport urllib.parseimport urllib.requestimport hashlibimport base64import uuidimport requestsimport urllibimport jsondef md5(string): md = hashlib.
原创
2022-03-07 10:44:29
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文章旨在帮助大家开发录音及语音识别时少踩一点坑,如图所示左侧为简易UI布局及识别成果，右侧为网易云播放的测试音频
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原创
2021-12-29 13:49:06
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术的普及成为了现实。 以上是废话，下面开始正文。 自动语音识别技术，简单来说其实就是利用计算机将语音
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2023-12-12 07:07:58
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前面笔者花了数讲的时间讲解了基于神经网络和深度学习模型的自然语言处理技术，对深度学习在常规的文本序列模型中有了一个基本的了解。本节笔者要给大家介绍序列模型的一个新的应用领域——自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），也可以简称为语音识别。说新领域也有点夸张，因为语音识别可以作为一种广义的自然语言处理技术，是
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2024-02-19 14:26:13
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最为重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本文章，你将会了解到Python是如何制作语音识别的。你将会学习到： 语言识别工作原理概述 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。幸运的是，对于 Python 的使用者来说，部分的语音识别服务可通过 API 在线使用，
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2023-10-07 13:03:15
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自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）,简称为语音识别。参考：语音识别综述-从概念到技术1. 概述声音从本质是一种波，这种波可以作为一种信号来处理，所以语音识别的输入实际上就是一段随时间播放的信号序列，而输出则是一段文本序列。将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个
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2023-12-30 15:23:55
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1 简介 如上图，主要采用jetson上编写python代码实现，支持离线语音唤醒、在线语音识别、大模型智能文档、在线语音合成。所需硬件如下：jetson nano：linux科大讯飞麦克风硬件：AIUI R818麦克阵列开发套件+6麦阵列，支持离线语音唤醒USB免驱声卡+喇叭所需软件如下：科大讯飞在线语音识别API科大讯飞在线语音合成API语言大模型API视频示例： 2 jetson
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2023-11-07 12:50:20
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