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華為云有專屬語音識別產(chǎn)品。推出了小藝,YOYO智能音箱百度借助自己的人工智能生態(tài)平臺,推出了智能行車助手CoDriver??拼笥嶏w與奇瑞等汽車制造商合作,推出了飛魚汽車助理,推進(jìn)車聯(lián)網(wǎng)進(jìn)程。搜狗與四維圖新合作推出了飛歌導(dǎo)航。
語音平臺版本19.0cti :服務(wù)狀態(tài)mcp :服務(wù)狀態(tài)ivr :ivr服務(wù)器話路占用情況usm:服務(wù)狀態(tài)Pbx:排隊(duì)機(jī)和兩個usm(本節(jié)點(diǎn)和對端節(jié)點(diǎn))連接情況華為是否提供了這些接口,可查詢期望時間 2020.5.7
技能平臺可以分為兩部分,一部分是平臺內(nèi)的語音訓(xùn)練,一部分是調(diào)用開發(fā)者自己的服務(wù)器,我做了一個思維導(dǎo)圖,很詳細(xì)的做了說明。 如果看不清可以查看原圖。
語音合成 支持“華北-北京一”、“華北-北京四”、“華東-上海一”區(qū)域。 僅支持中文,文本不長于500個中文字。 支持合成采樣率8kHz、16kHz。 父主題: 使用限制
現(xiàn)如今的社交平臺中,語音聊天室仍然占據(jù)著一席之地,例如語音電臺,主播可以在直播間中與給聽眾講故事、唱歌,觀眾也可以申請上麥,與主播聊天互動。主要實(shí)現(xiàn)的功能就是語音連麥,之前講過很多直播源碼平臺的開發(fā)和功能,本篇我們來講下語音聊天源碼平臺的開發(fā)邏輯是怎么樣的。
步驟一:創(chuàng)建華為云賬號和AI開放平臺 首先,我們需要創(chuàng)建一個華為云賬號,并登錄到控制臺。然后,我們在控制臺中創(chuàng)建一個AI開放平臺的項(xiàng)目,并獲取API密鑰。 步驟二:語音翻譯 華為云AI開放平臺提供了強(qiáng)大的語音翻譯功能,可以將一種語言的語音實(shí)時轉(zhuǎn)換為另一種語言。
智能雙錄語音播報代替人工誦讀,大幅減少因話術(shù)錯讀、漏讀等需要反復(fù)“雙錄”的情況,有效改善代理人及客服的操作體驗(yàn)。2、提高工作效率:智能語音雙錄服務(wù)平臺上線后,業(yè)務(wù)員雙錄錄制時間較上線前提升近 1 倍以上,提高業(yè)務(wù)員雙錄服務(wù)效率及質(zhì)檢通過率。
4.4 語音信號的頻域分析 語音信號的頻域分析就是分析語音信號的頻域持征。從廣義上講,語音信號的頻域分析包括語音信號的頻譜、功率譜、倒頻譜、頻譜包絡(luò)分析等,而常用的頻域分析方法有帶通濾波器組法、傅里葉變換法、線件預(yù)測法等幾種。
、各種函數(shù)調(diào)用等來實(shí)現(xiàn)語音信號的變頻、變幅、傅里葉變換及濾波,程序界面簡練,操作簡便。
因?yàn)?span id="r77xzxj" class='cur'>語音波是一個非平穩(wěn)過程,因此適用于周期、瞬變或平穩(wěn)隨機(jī)信號的標(biāo)準(zhǔn)傅里葉變換不能用來直接表示語音信號,而應(yīng)該用短時傅里葉變換對語音信號的頻譜進(jìn)行分析,相應(yīng)的頻譜稱為“短時譜”。
該API屬于SIS服務(wù),描述: 口語評測接口,基于一小段朗讀語音和預(yù)期文本,評價朗讀者發(fā)音質(zhì)量。當(dāng)前僅支持華北-北京四。接口URL: "/v1/{project_id}/assessment/audio"
數(shù)字人語音驅(qū)動 該場景示例代碼以數(shù)字人語音驅(qū)動為例,介紹如何使用MetaStudio Java SDK將輸入的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為驅(qū)動數(shù)字的表情基系數(shù)和肢體動作數(shù)據(jù)。
啟動語音合成 您可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行優(yōu)化、修改rtts.xml前端界面和RttsActivity.class代碼,執(zhí)行RttsActivity.class代碼效果如下。 父主題: Android端調(diào)用語音交互服務(wù)
實(shí)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。
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(jī)器進(jìn)行無障礙的對話。
硬件平臺 機(jī)器硬件:OriginBot(導(dǎo)航版/視覺版)PC主機(jī):Windows(>=10)/Ubuntu(>=20.04)擴(kuò)展硬件:X3語音版 運(yùn)行案例 首先進(jìn)入OriginBot主控系統(tǒng),運(yùn)行一下指令。
01、任務(wù)實(shí)現(xiàn)步驟 任務(wù)描述:本任務(wù)利用Django框架搭建智能語音識別與翻譯平臺的后端,包括識別、翻譯、朗讀百度API接口的調(diào)用以及平臺的所有邏輯。 第一步:視圖views.py的編寫。中英文翻譯接口需傳入?yún)?shù)如圖1所示。
語音識別的問題可以看做是語音到文本的對應(yīng)關(guān)系,語音識別問題大體可以歸結(jié)為文本基本組成單位的選擇上。單位不同,則建模力度也隨之改變。
語音識別 語音識別指的是將語音信號轉(zhuǎn)化為文字序列,是所有基于語音交互的基礎(chǔ)。 語音識別是語音領(lǐng)域最重要的任務(wù),下面將進(jìn)行詳細(xì)介紹。
freeswitch支持OPUS、iLBC、Speex、GSM、G711、G722等多種語音編解碼,支持G723、G729等語音編解碼的透傳模式。