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該API屬于APIHub22579服務(wù)，描述: 通過上傳的語音識別,識別語音內(nèi)容。支持上傳完整的錄音文件,錄音文件時長不超過60秒。
離線的語音識別和在線的語音識別是有所差距的： l 離線語音識別：固定詞條,不需要連接網(wǎng)絡(luò),但是識別率稍低 l 在線語音識別：詞條不固定,需要連接網(wǎng)絡(luò),識別率較高,但是效果會受網(wǎng)絡(luò)影響, 價格相對較高 產(chǎn)生差距的原因有兩點： ① 語音識別比較重要的一個因素是：語音庫,它作為識別過程中對比的數(shù)據(jù)
短語音識別地址: http://m.cqfng.cn/product/asr.html 短語音識別是將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的音頻流或音頻文件。適用于語音搜索、人機交互等語音交互識別場景。 支持免費試用。
默認(rèn)模式離線文件解碼： online_demo/run.sh離線在線解碼：online_demo/run.sh --test-mode live run.sh腳本分析（分析離線語音識別模型）：1）下載online-data.tar.bz2，如果目錄下有該語言包，則跳過次步驟，下載地址
本次采用離線語音識別芯片，通過AI芯片算力，將語音識別、語義理解等功能直接在終端設(shè)備上處理，具有保護用戶隱私、響應(yīng)速度快、無需網(wǎng)絡(luò)即可控制等優(yōu)勢。 離線+在線語音識別案例，稍后會出文章，敬請關(guān)注。
創(chuàng)建語音服務(wù)器2.1 使用語音服務(wù)登錄華為云官網(wǎng): cid:link_4選擇產(chǎn)品-人工智能-語音交互服務(wù)-一句話識別。 短語音識別地址: cid:link_2短語音識別是將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的音頻流或音頻文件。
創(chuàng)建語音服務(wù)器2.1 使用語音服務(wù)登錄華為云官網(wǎng): cid:link_4選擇產(chǎn)品-人工智能-語音交互服務(wù)-一句話識別。短語音識別地址: cid:link_2短語音識別是將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的音頻流或音頻文件。
DNN應(yīng)用到語音識別領(lǐng)域后取得了非常明顯的效果，DNN技術(shù)的成功，鼓舞著業(yè)內(nèi)人員不斷將新的深度學(xué)習(xí)工具應(yīng)用到語音識別上，從CNN到RNN再到RNN與CTC的結(jié)合等等，伴隨著這個過程，語音識別的性能也在持續(xù)提升，未來我們可以期望將可以和機器進行無障礙的對話。
語音識別技術(shù)，也稱為自動語音識別（Automatic Speech Recognition, ASR），可以基于機器識別和理解，將語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋净蛎睢?span id="lbtfqrw" class='cur'>語音識別支持的輸入文件格式有 wav 或 pcm。語音識別當(dāng)前僅支持對普通話的識別。語音識別輸入時長不能超過 20s。
實時語音識別 支持“華北-北京一”、“華北-北京四”、“華東-上海一”區(qū)域。 音頻采樣率8KHz或者16KHz，采樣位數(shù)8bit或者16bit。 支持中文普通話、方言的語音識別，其中方言包括：四川話、粵語和上海話。
發(fā)現(xiàn)語音識別服務(wù)中有一個定制語音識別，其實這個功能和短語音識別功能類似。對于沒有定制需求的用戶，直接使用定制語音識別的接口即可，與語短音識別接口差別不大。定制語音識別服務(wù)支持熱詞，接受垂直領(lǐng)域模型、特殊方案定制需求。 定制需要收取一定的定制費，定制流程以及費用。
語音識別基礎(chǔ) Ø 特征提取 （https://asr.pub/posts/feature_extraction/） 預(yù)加重的目的是提升高頻部分，使信號的頻譜變得平坦，保持在低頻到高頻的整個頻帶中，
定制語音識別定制語音識別提供了一句話識別，錄音文件識別功能。一句話識別對時長較短的語音識別速度更快，錄音文件識別對時長較長的錄音文件識別。一句話識別：可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對于用戶上傳二進制數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過處理，生成語音對應(yīng)的文字，支持熱詞定制。
語音識別技術(shù)可以將語音轉(zhuǎn)換為計算機可讀的輸入, 讓計算機明白我們要表達什么, 實現(xiàn)真正的人機交互. 希望通過本專欄的學(xué)習(xí), 大家能夠?qū)?span id="g9km9lx" class='cur'>語音識別這一領(lǐng)域有一個基本的了解.
什么是語音識別語音識別簡單來說就是把語音內(nèi)容自動轉(zhuǎn)換為文字的過程，是人與機器交互的一種技術(shù)。涉及領(lǐng)域：聲學(xué)、人工智能、數(shù)字信號處理、心理學(xué)等方面。語音識別的輸入：對一段聲音文件進行播放的序列。語音識別的輸出：輸出的結(jié)果是一段文本序列。
目前的語音識別技術(shù)主要是通過DNN實現(xiàn)的。語音識別的效果一般用“識別率”，即識別文字與標(biāo)準(zhǔn)文字相匹配的字?jǐn)?shù)與標(biāo)準(zhǔn)文字總字?jǐn)?shù)的比例來衡量。目前中文通用語音連續(xù)識別的識別率最高可以達到97%。
sr.RequestError as e: print("請求出錯; {0}".format(e)) 3.2 使用 pyaudio 進行語音識別 應(yīng)用場景: 將音頻文件中的語音轉(zhuǎn)換為文本。
簡介 Whisper 是 OpenAI 的一項語音處理項目，旨在實現(xiàn)語音的識別、翻譯和生成任務(wù)。作為基于深度學(xué)習(xí)的語音識別模型，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行翻譯。
語音處理語音信號處理(speech signal processing)簡稱語音處理。•語音處理是用以研究語音發(fā)聲過程、語音信號的統(tǒng)計特性、語音的自動識別、機器合成以及語音感知等各種處理技術(shù)的總稱。
