檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
實(shí)時(shí)語音識(shí)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(shí)別，其中方言包括：四川話、粵語和上海話。 方言和英語僅支持“華北-北京四”區(qū)域。
選擇連接模式，目前實(shí)時(shí)語音識(shí)別提供三種接口，流式一句話、實(shí)時(shí)語音識(shí)別連續(xù)模式、實(shí)時(shí)語音識(shí)別單句模式 // 選擇1 流式一句話連接 // rasrClient.shortStreamConnect(request); // 選擇2，實(shí)時(shí)語音識(shí)別單句模式
sentence_stream_connect(request) # 實(shí)時(shí)語音識(shí)別單句模式 rasr_client.continue_stream_connect(request) # 實(shí)時(shí)語音識(shí)別連續(xù)模式 # step4 發(fā)送音頻 rasr_client.send_start()
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)
單句模式下，響應(yīng)VOICE_START事件，表示檢測到語音，此時(shí)IVR可以做打斷（連續(xù)模式可忽略）。 void onVoiceEnd(); 單句模式下，響應(yīng)VOICE_END事件，表示一句話結(jié)束，后續(xù)的音頻將被忽略，不會(huì)再進(jìn)行識(shí)別（連續(xù)模式可忽略）。
基于websocket接口對輸入的音頻流進(jìn)行識(shí)別，實(shí)時(shí)返回識(shí)別結(jié)果。
基于websocket接口對輸入的音頻流進(jìn)行識(shí)別，實(shí)時(shí)返回識(shí)別結(jié)果。
sentence_stream_connect(request) # 實(shí)時(shí)語音識(shí)別單句模式 rasr_client.continue_stream_connect(request) # 實(shí)時(shí)語音識(shí)別連續(xù)模式 # step4 發(fā)送音頻 rasr_client.send_start()
鴻蒙實(shí)時(shí)語音識(shí)別（ASR）技術(shù)實(shí)戰(zhàn)指南 ??1. 引言?? 在人機(jī)交互向自然化演進(jìn)的趨勢下，實(shí)時(shí)語音識(shí)別（Automatic Speech Recognition, ASR）成為智能設(shè)備必備的核心能力。鴻蒙系統(tǒng)（HarmonyOS）憑借其分布式架構(gòu)和端側(cè)AI優(yōu)化，為實(shí)時(shí)語音識(shí)別提供
很多都會(huì)問：我測試科大訊飛的識(shí)別效果很好呀,為什么你們的不能達(dá)到這個(gè)效果呢？ 原因很簡單,因?yàn)槟闼鶞y試的是科大訊飛在線的語音識(shí)別模塊,而我們的是離線的語音識(shí)別模塊。 離線的語音識(shí)別和在線的語音識(shí)別是有所差距的： l 離線語音識(shí)別：固定詞條,不需要連接網(wǎng)絡(luò),但是識(shí)別率稍低 l 在線語音識(shí)別：詞條不固定
L23表示ASR接口調(diào)用時(shí)，發(fā)生ASR引擎初始化失敗的錯(cuò)誤時(shí)，在回調(diào)中會(huì)返回的結(jié)果碼ERROR_NO_ASR30表示當(dāng)前設(shè)備上沒有ASR引擎，不支持ASR能力的調(diào)用時(shí)，在回調(diào)中會(huì)返回的結(jié)果碼 四、開發(fā)流程 ① 在使用語音識(shí)別API時(shí)，將實(shí)現(xiàn)ASR的相關(guān)的類添加至工程 // 提供ASR引擎執(zhí)行時(shí)所需要傳入的參數(shù)類
詢問筆錄開始制作時(shí)，實(shí)時(shí)辦案民警與被詢問人之間的對話內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別，并將識(shí)別到的內(nèi)容按照語法和自然語言調(diào)整識(shí)別結(jié)果。自然語言理解技術(shù)還可以將語音中出現(xiàn)的語氣詞自動(dòng)過濾，對關(guān)鍵詞類型提取，最終輸出正確、精練的文字。將生成的識(shí)別結(jié)果與原始識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，回聽音頻文件對文檔歸納總結(jié)，簡
常優(yōu)異的表現(xiàn)，伴隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，GMM模型在2000小時(shí)左右便會(huì)出現(xiàn)性能的飽和，而DNN模型在數(shù)據(jù)量增加到1萬小時(shí)以上時(shí)還能有性能的提升；另外，DNN模型有更強(qiáng)的對環(huán)境噪聲的魯棒性，通過加噪訓(xùn)練等方式，DNN模型在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別性能甚至可以超過使用語音增強(qiáng)算法處理的GMM模型。
如題
冗余計(jì)算等，以提高模型的運(yùn)行效率。 Faster-Whisper項(xiàng)目包括一個(gè)web網(wǎng)頁版本和一個(gè)命令行版本，同時(shí)項(xiàng)目內(nèi)部已經(jīng)整合了VAD算法。VAD是一種音頻活動(dòng)檢測的算法，可以準(zhǔn)確的把音頻中的每一句話分離開來，讓whisper更精準(zhǔn)的定位語音開始和結(jié)束的位置。 faster whisper地址：
在本文中，我們探討了如何構(gòu)建智能語音識(shí)別應(yīng)用程序，重點(diǎn)介紹了自定義模型的訓(xùn)練和實(shí)時(shí)識(shí)別的實(shí)現(xiàn)。通過訓(xùn)練自定義模型并使用實(shí)時(shí)輸入進(jìn)行識(shí)別，我們可以構(gòu)建出更準(zhǔn)確和實(shí)用的語音識(shí)別應(yīng)用。 希望本文對您在構(gòu)建智能語音識(shí)別應(yīng)用方面有所幫助。請隨時(shí)提問或分享您的經(jīng)驗(yàn)和見解！ 以上是發(fā)布在軟件開發(fā)論壇上的一篇技術(shù)博
常用的解碼方法包括維特比算法和貪心搜索等。 語音助手的基本功能 語音助手的基本功能包括語音識(shí)別、語音合成、自然語言處理和對話管理等。 語音識(shí)別 語音識(shí)別是語音助手的核心功能，它可以將用戶的語音輸入轉(zhuǎn)換為文本。語音識(shí)別的精度直接影響語音助手的使用體驗(yàn)。 語音合成 語音合成是
你好，我最近在試用華為云的實(shí)時(shí)語音識(shí)別功能，請問如何在網(wǎng)頁上使用websocket調(diào)用呢？
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，語音搜索的未來發(fā)展前景非常廣闊。未來的語音搜索將會(huì)更加精準(zhǔn)、便捷，同時(shí)還會(huì)實(shí)現(xiàn)更加智能化的操作，如語音交互等。 結(jié)論 語音搜索是通過語音輸入的方式，進(jìn)行搜索操作。語音搜索的核心技術(shù)之一是語音識(shí)別，它可以將用戶的語音輸入轉(zhuǎn)換為文本。語音搜索的基本原理包括語
你好，我有兩個(gè)問題：1.ASR語音識(shí)別有沒有四川話版本？2.四川話版本和普通話是可以自動(dòng)識(shí)別轉(zhuǎn)換還是需要手動(dòng)切換？因?yàn)橥ㄔ掃^程中，經(jīng)常會(huì)有前一句是四川話后一句是普通話的情況。
