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自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR，Automatic Speech Recognition）是一種語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，其目標(biāo)是通過(guò)對(duì)人類語(yǔ)音信號(hào)的轉(zhuǎn)換，將其中包含的語(yǔ)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。
【功能模塊】hilens語(yǔ)音識(shí)別， cap = hilens.AudioCapture(sample_rate=hilens.AUDIO_SAMPLE_RATE_16000, bit_width=hilens.AUDIO_BIT_WIDTH_16, nSamples=1000
智能分類識(shí)別 功能介紹 自動(dòng)分類識(shí)別17+種票證，支持指定票證的結(jié)構(gòu)化識(shí)別和印章檢測(cè)，并以JSON格式返回識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。 接口以列表形式返回圖片上要識(shí)別票證的位置坐標(biāo)、結(jié)構(gòu)化識(shí)別的內(nèi)容以及對(duì)應(yīng)的類別。
API文檔 API概覽 一句話識(shí)別 錄音文件識(shí)別 語(yǔ)音合成 02 購(gòu)買 語(yǔ)音交互服務(wù)的計(jì)費(fèi)方式簡(jiǎn)單、靈活，您既可以選擇按實(shí)際使用時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。
案例鏈接https://nbviewer.jupyter.org/github/huaweicloud/ModelArts-Lab/blob/master/notebook/DL_speech_recognition/DFCNN和Transformer模型完成中文語(yǔ)音識(shí)別.ipynb
增值稅發(fā)票識(shí)別 功能介紹 識(shí)別增值稅發(fā)票的類別，并以JSON格式返回識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果，支持識(shí)別圖片、PDF、OFD文件。該接口的使用限制請(qǐng)參見(jiàn)約束與限制，詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見(jiàn)OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。 發(fā)票驗(yàn)真API請(qǐng)參見(jiàn)發(fā)票驗(yàn)真。
道路運(yùn)輸從業(yè)資格證識(shí)別 功能介紹 識(shí)別道路運(yùn)輸從業(yè)資格證上的關(guān)鍵文字信息，并返回識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。 圖1 道路運(yùn)輸從業(yè)資格證示例圖 約束與限制 只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式圖片。 圖像各邊的像素大小在15px到8192px之間。
（第3版）[M].清華大學(xué)出版社，2019. [2]柳若邊.深度學(xué)習(xí):語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)實(shí)踐[M].清華大學(xué)出版社，2019.
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輸入 對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)而言，第一步要檢測(cè)是否有語(yǔ)音輸入，即，語(yǔ)音激活檢測(cè)（VAD）。識(shí)別 在低功耗設(shè)計(jì)中，相比于語(yǔ)音識(shí)別的其它部分，VAD采用always on的工作機(jī)制。當(dāng)VAD檢測(cè)到有語(yǔ)音輸入之后，VAD便會(huì)喚醒后續(xù)的識(shí)別系統(tǒng)。
如何開(kāi)通語(yǔ)音質(zhì)檢？ 新增應(yīng)用：登錄隱私保護(hù)通話控制臺(tái)添加應(yīng)用時(shí)，“是否開(kāi)通錄音”和“是否開(kāi)通語(yǔ)音質(zhì)檢”都選擇“是”即可開(kāi)通。
深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)到特征的表示，并且通常在大量數(shù)據(jù)下表現(xiàn)優(yōu)秀，尤其是在端到端的語(yǔ)音識(shí)別中。3. 語(yǔ)言模型的應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別的最后一步是將聲學(xué)模型的輸出與語(yǔ)言模型結(jié)合，以便得到最終的文本輸出。語(yǔ)言模型通常用于根據(jù)輸入的文本序列來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)可能的單詞或詞序。
你好，我有兩個(gè)問(wèn)題：1.ASR語(yǔ)音識(shí)別有沒(méi)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^(guò)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。
靜態(tài)，即將熱詞作為語(yǔ)言模型的一部分，在語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程中固定增加一個(gè)環(huán)節(jié)，用于使用相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)校正語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果。 動(dòng)態(tài)，與靜態(tài)類似，同樣需要在語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程中增加固定環(huán)節(jié)，用于使用這部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)校正語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果。
配置敏感數(shù)據(jù)識(shí)別任務(wù) 敏感數(shù)據(jù)識(shí)別支持傳統(tǒng)識(shí)別和大語(yǔ)言模型識(shí)別兩種： 傳統(tǒng)識(shí)別基于數(shù)據(jù)識(shí)別引擎，對(duì)其儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（RDS、DWS等）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（OBS）進(jìn)行掃描、分類、分級(jí)。
語(yǔ)音識(shí)別全鏈路（Speech Recognition End-to-End）是一種將人類語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入的技術(shù)。它主要包括語(yǔ)音的預(yù)處理、特征提取、聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型的訓(xùn)練以及解碼和識(shí)別等步驟。語(yǔ)音合成和轉(zhuǎn)寫技術(shù)的工作原理主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)人類語(yǔ)言進(jìn)行處理。
發(fā)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)中有一個(gè)定制語(yǔ)音識(shí)別，其實(shí)這個(gè)功能和短語(yǔ)音識(shí)別功能類似。對(duì)于沒(méi)有定制需求的用戶，直接使用定制語(yǔ)音識(shí)別的接口即可，與語(yǔ)短音識(shí)別接口差別不大。定制語(yǔ)音識(shí)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(fèi)，定制流程以及費(fèi)用。
語(yǔ)音識(shí)別有python的SDK嗎
現(xiàn)代語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)取得了很大進(jìn)步，可以識(shí)別多個(gè)講話者，并且擁有識(shí)別多種語(yǔ)言的龐大詞匯表。 語(yǔ)音識(shí)別的首要部分當(dāng)然是語(yǔ)音。通過(guò)麥克風(fēng)，語(yǔ)音便從物理聲音被轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，然后通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)。一旦被數(shù)字化，就可適用若干種模型，將音頻轉(zhuǎn)錄為文本。
語(yǔ)音合成后輸出的音頻格式是什么 語(yǔ)音合成后返回一組Base64編碼格式的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，用戶需要用編程語(yǔ)言或者sdk將返回的Base64編碼格式的數(shù)據(jù)解碼成byte數(shù)組，再保存為wav格式的音頻。
