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音頻、普通話或者帶有一定方言的語音文件識(shí)別成可編輯的文本，同時(shí)也支持通過調(diào)用語音合成接口將文本轉(zhuǎn)換成逼真的語音等。適用場(chǎng)景有語音客服質(zhì)檢、會(huì)議記錄、語音短消息、有聲讀物、電話回訪等。 調(diào)用API接口需要具備一定的編程開發(fā)能力，返回的結(jié)果為JSON格式，用戶需要通過編程來處理識(shí)別結(jié)果。
Assistant 等。 語音輸入: 例如語音轉(zhuǎn)文字、語音搜索等。 語音控制: 例如智能家居控制、語音導(dǎo)航等。 語音翻譯: 例如實(shí)時(shí)語音翻譯、語音字幕生成等。 3. 不同場(chǎng)景下詳細(xì)代碼實(shí)現(xiàn) 3.1 使用 SpeechRecognition 進(jìn)行語音識(shí)別 應(yīng)用場(chǎng)景: 將麥克風(fēng)輸入的語音轉(zhuǎn)換為文本。
檢測(cè)到一段語音的結(jié)束點(diǎn)，就會(huì)將當(dāng)前這一段的識(shí)別結(jié)果返回。和連續(xù)識(shí)別不同的是，在單句模式下，返回第一段的識(shí)別結(jié)果后，將不再繼續(xù)識(shí)別后續(xù)的音頻。這主要是用于和用戶進(jìn)行語音交互的場(chǎng)景下，當(dāng)用戶說完一句話后，往往會(huì)等待后續(xù)的交互操作，例如聆聽根據(jù)識(shí)別結(jié)果播報(bào)的相關(guān)內(nèi)容，因而沒有必要繼續(xù)識(shí)別后續(xù)的音頻。
OpenAI 的一項(xiàng)語音處理項(xiàng)目，旨在實(shí)現(xiàn)語音的識(shí)別、翻譯和生成任務(wù)。作為基于深度學(xué)習(xí)的語音識(shí)別模型，Whisper 具有高度的智能化和準(zhǔn)確性，能夠有效地轉(zhuǎn)換語音輸入為文本，并在多種語言之間進(jìn)行翻譯。通過不斷的優(yōu)化和更新，Whisper 致力于提供更加優(yōu)質(zhì)和高效的語音處理解決方案，以滿足不同場(chǎng)景和需求下的語音交互應(yīng)用。
語音處理語音信號(hào)處理(speech signal processing)簡(jiǎn)稱語音處理。•語音處理是用以研究語音發(fā)聲過程、語音信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性、語音的自動(dòng)識(shí)別、機(jī)器合成以及語音感知等各種處理技術(shù)的總稱。•由于現(xiàn)代的語音處理技術(shù)都以數(shù)字計(jì)算為基礎(chǔ)，并借助微處理器、信號(hào)處理器或通用計(jì)算機(jī)
車載語音識(shí)別系統(tǒng)主要采用自動(dòng)語音識(shí)別（ASR）技術(shù)，而ASR算法又可以分為基于規(guī)則的算法和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的算法?；谝?guī)則的算法主要是基于語言學(xué)和信號(hào)處理技術(shù)，通過設(shè)計(jì)規(guī)則和濾波器等手段，對(duì)輸入的語音信號(hào)進(jìn)行處理和分析，提取出語音特征，然后與預(yù)定義的詞庫(kù)進(jìn)行匹配，找到最匹配的詞或短語
path = ""; // 本地音頻路徑，如D:/test.wav, 也可將音頻文件、音頻流轉(zhuǎn)換為byte數(shù)組后進(jìn)行傳送。 private String audioFormat = ""; // 音頻格式，如pcm16k16bit private
啟動(dòng)實(shí)時(shí)語音識(shí)別 您可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行優(yōu)化、修改rasr.xml前端界面和RasrCsActivity.class代碼，執(zhí)行RasrCsActivity.class代碼效果如下。 父主題： Android端調(diào)用語音交互服務(wù)
audio_format 是 String 音頻格式，支持pcm，alaw，ulaw等，如pcm8k16bit，參見《API參考》中開始識(shí)別開始識(shí)別章節(jié)。 model_property
STM等?自適應(yīng)技術(shù)?i-vector、AEC等?語言模型?N-gram、word2vec等語音識(shí)別難點(diǎn)?遠(yuǎn)場(chǎng)麥克風(fēng)識(shí)別?高噪音場(chǎng)景語音識(shí)別?多人語音識(shí)別?交談背景語音識(shí)別?非標(biāo)準(zhǔn)語音識(shí)別（變速，帶有情緒等）未來展望?更優(yōu)的算法與模型?更先進(jìn)的麥克風(fēng)陣列技術(shù)?更先進(jìn)的聲學(xué)模型與范
語音識(shí)別語音識(shí)別簡(jiǎn)單來說就是把語音內(nèi)容自動(dòng)轉(zhuǎn)換為文字的過程，是人與機(jī)器交互的一種技術(shù)。涉及領(lǐng)域：聲學(xué)、人工智能、數(shù)字信號(hào)處理、心理學(xué)等方面。語音識(shí)別的輸入：對(duì)一段聲音文件進(jìn)行播放的序列。語音識(shí)別的輸出：輸出的結(jié)果是一段文本序列。語音識(shí)別的原理語音識(shí)別需要經(jīng)過特征提取、聲學(xué)模型、語
一句話識(shí)別 支持“華北-北京四”、“華東-上海一”區(qū)域。 當(dāng)前服務(wù)僅支持北京和上海區(qū)域，后續(xù)會(huì)陸續(xù)上線其他區(qū)域。 華北-北京四，推薦的區(qū)域，支持一句話識(shí)別、錄音文件識(shí)別、實(shí)時(shí)語音識(shí)別和語音合成和熱詞等接口。 華東-上海一，推薦的區(qū)域，支持一句話識(shí)別、錄音文件識(shí)別、實(shí)時(shí)語音識(shí)別、語音合成和熱詞等接口。
由兩個(gè)頻率 的音頻信號(hào)疊加構(gòu)成。這兩個(gè)音頻信號(hào)的頻率來自兩組預(yù)分配的頻率組：行頻組或列頻組。每一對(duì)這樣的音頻信號(hào)唯一表示一個(gè)數(shù)字或符號(hào)。電話機(jī)中通常有16個(gè) 按鍵，其中有10個(gè)數(shù)字鍵0～9和6個(gè)功能鍵*、#、A、B、C、D。由于按照組合原理，一般應(yīng)有8種不同的單音頻信號(hào)。因此可采用的頻率也有8種，故稱
音頻指紋識(shí)別 音頻指紋識(shí)別的目的是從音頻中提取一段特定的數(shù)字特征，用于快速識(shí)別該段音頻是否來自音頻樣本，或從音頻庫(kù)中搜索出帶有相同數(shù)字特征的音頻。 聽歌識(shí)曲的功能就是使用最廣泛的音頻指紋識(shí)別應(yīng)用 聲源分離 指的是在多聲源混合的信號(hào)中提取單一的目標(biāo)聲源。 常見的應(yīng)用之一就是識(shí)別同時(shí)翻譯音樂中的歌詞。
00:00（北京時(shí)間）正式停售 “語音交互服務(wù)-語音識(shí)別-長(zhǎng)語音識(shí)別”。 華為云在此提醒您，產(chǎn)品停售后，該長(zhǎng)語音識(shí)別接口將不可被調(diào)用。如果您需要繼續(xù)使用長(zhǎng)語音識(shí)別功能，請(qǐng)您在2019/10/24 00:00之前適配錄音文件識(shí)別接口，即“語音交互服務(wù)-定制語音識(shí)別-錄音文件識(shí)別”的接口。 更多關(guān)于“語音交互服
kaldi語音識(shí)別 chain模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備https://bbs.huaweicloud.com/blogs/180841kaldi語音識(shí)別 chain模型的訓(xùn)練流程https://bbs.huaweicloud.com/blogs/180842
自動(dòng)語音識(shí)別（ASR，Automatic Speech Recognition）是一種語音識(shí)別技術(shù)，其目標(biāo)是通過對(duì)人類語音信號(hào)的轉(zhuǎn)換，將其中包含的語音內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列。ASR的實(shí)現(xiàn)需要經(jīng)過以下主要步驟：預(yù)處理（Pre-processin
刪除成功無輸出顯示。 錄音文件識(shí)別 錄音文件識(shí)別接口，用于識(shí)別長(zhǎng)錄音文件，錄音文件放在OBS（對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)）或公網(wǎng)可訪問的服務(wù)器上。錄音識(shí)別包括“提交錄音文件識(shí)別任務(wù)”、“獲取錄音文件識(shí)別結(jié)果”、“錄音文件識(shí)別極速版”三個(gè)執(zhí)行動(dòng)作。 接口功能及調(diào)用方法請(qǐng)參考錄音文件識(shí)別。 提交錄音文件識(shí)別任務(wù) 錄音
實(shí)時(shí)語音識(shí)別 前提條件 確保已按照配置Java環(huán)境配置完畢。 確保已存在待識(shí)別的音頻文件。如果需要請(qǐng)?jiān)谙螺d的SDK壓縮包中獲取示例音頻。 請(qǐng)參考SDK（websocket）獲取最新版本SDK包。 初始化Client 初始化RasrClient，其參數(shù)包括AuthInfo、RasrListener、SisConfig。
訂閱握手失敗異常 107-049 識(shí)別結(jié)果推送獲取流程接入碼失敗異常碼 107-050 識(shí)別結(jié)果推送獲取servicetoken失敗異常碼 107-051 識(shí)別結(jié)果推送 servicetoken 無效異常碼 107-052 識(shí)別結(jié)果推送失敗異常碼 107-053 識(shí)別結(jié)果推送請(qǐng)求異常碼 107-054
