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  • 小伙伴们平时有没有这样的一个习惯呢,就是用手机把一些重要的谈话内容给录音下来,之后通过内容,再把它给整理成文字。其实,这也是个记录的好方法,比单靠记忆要有保证,不过未免效率太低。其实,我们可以把录制...

    小伙伴们平时有没有这样的一个习惯呢,就是用手机把一些重要的谈话内容给录音下来,之后通过听内容,再把它给整理成文字。其实,这也是个记录的好方法,比单靠记忆要有保证,不过未免效率太低。其实,我们可以把录制好的声音直接转为文字,在手机上就可以操作了。

    在手机上可以把录制好的声音转为文字吗?

     

    这其中,我们需要借助到语音识别技术,现如今,网上就有很多类似功能的工具,大家要从中选出比较适合自己使用的。我觉得录音转文字助手不错,用它可以轻松把录音转为文字。下面有在手机上把录制好的声音转为文字的教程的分享,对此感兴趣的话,大家耐心阅读下去即可。

     

    在手机上把录制好的声音转为文字的教程

     

    在这个手机app的首页上方,显示有关于所导入音频的限制,最大支持5h(512m)的音频文件。往下看,这里显示有2个主要的功能,它们是录音实时转写、导入外部音频。想要在在手机上把录制好的声音转为文字的话,选择后者会比较合适,由此我们进入下一步。

     

    之后,软件来到这个功能的操作页面,大家看看是选择把什么语言类型的音频文件导入进来哦。这里有普通话音频、英语音频、粤语音频等可以导入的,大家看看导入来的音频是什么语言类型,就选择相应的那个选项就好。

    在手机上可以把录制好的声音转为文字吗?

     

    选好音频文件后,把它给导进来,页面中间会显示有转写后的文字内容。在这里,除了编辑文字内容,大家还可对它进行翻译、裁剪、复制、分享等操作哦。

    在手机上可以把录制好的声音转为文字吗?

     

    看到这里,小伙伴们有没有觉得在手机上把录制好的声音转为文字的教程很简单?只要多练习,不用多久,大家就会操作了哦。

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  • 把语音识别文字 难点是发音不标准、方言、多音字、多音词等等。 理解话的意思 难点是语境、语气、上下文等等。 比如下面的例子: 语音识别是一门非常复杂的交叉学科。近三十年来,语音识别技术取得显著进步,...

    通过pyaudio,已经可以将人说的话保存成声音文件。
    但是,我们还需要计算机可以听懂人说的话,并执行相应的命令。
    在计算机科学里,这被称为“语音识别技术”,语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。

    通俗一点,可以把语音识别理解成2步。
    

    把语音识别成文字
    难点是发音不标准、方言、多音字、多音词等等。
    理解话的意思
    难点是语境、语气、上下文等等。

    比如下面的例子:
    

    在这里插入图片描述

    语音识别是一门非常复杂的交叉学科。近三十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。其中涉及到非常多的数学知识,有兴趣的话可以看一看吴军的《数学之美》
    
    
    当然,我们使用Python来实现一个基于语音识别的智能语音机器人,肯定不需要自己完全搞懂语音识别的复杂原理,自己从底层去实现一边。因为互联网上,已经有好多免费开放的语音识别接口,我们直接使用就可以了。
    
    接下来,就介绍如何使用百度AI的“语音识别”接口将人说的话识别成文字。
    

    创建语音识别应用

    1.进入百度AI开放平台-->控制台。(提示:需要有百度账号)
    
    
    
    2.进入“语音技术”,创建应用
    
    
    
    
    
    3.管理应用,得到AppID、API Key 、 Secret Key这3个值
    

    安装百度AI Python包

    百度AI的Python包安装非常简单。
    只需要在“命令提示符”里输入 "pip install baidu-aip"就可以了。
    
    提示:需要先设置好环境变量,才可以直接在“命令提示符”里执行pip程序,如何设置环境变量可以看上一篇。
    

    使用百度aip进行语音识别

    安装百度AI的Python包之后,将语音识别为文字就非常非常简单了。
    
    首先使用 from aip import AipSpeech引入需要使用的语音识别模块。
    
    函数audio_2_txt(file)只有一个参数,就是需要识别的语音文件的路径。
    
    函数内前3行需要填写前面在百度AI开放平台创建的应用的AppID、API Key 、 Secret Key。
    第5行就是创建了一个客户端。
    
    接下来,open语音文件,调用 client的asr函数对语音文件进行识别。这个函数的后3个参数也非常好理解。
    第一个参数指明需要识别的文件是一个wav文件。
    第二个参数指明语音文件里的声音采样频率是16000
    第三个参数指明语音是用中文说的。
    

    from aip import AipSpeech

    def audio_2_txt(file):
    appID = ‘’ #填写自己的App ID
    appKey = ‘’ # 填写自己的 API Key
    appSecret = ‘’ # 填写自己的 Secret Key
    client = AipSpeech(appID, appKey, appSecret)

    with open(file,'rb') as fp:
        result = client.asr(fp.read(),'wav',16000,{'lan':'zh',})
    
    print(result)
    return result
    

    audio_2_txt(‘C:\temp\mysong.wav’)

    打印识别出来的结果,“小猪小猪”已经被正确识别出来了。
    
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  • 语音识别的任务是将用户所说的话从声音形式转变为文字形式,自然语言处理则是理解这些文字所要表达的意思(语义)。理解了用户的意图之后,机器同样会以语音的形式给出相应的回答,这就需要用到语

    在智能时代,以对话为主要交互形式的CUI会应用到越来越多的场景中。进行对话交互时,机器往往需要完成“听懂——理解——回答”的闭环。这个闭环涉及到三类技术:语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)以及语音合成(TTS)。

    语音识别的任务是将用户所说的话从声音形式转变为文字形式,自然语言处理则是理解这些文字所要表达的意思(语义)。理解了用户的意图之后,机器同样会以语音的形式给出相应的回答,这就需要用到语音合成。

    这里写图片描述

    语音识别、自然语言理解与语音合成三者环环相扣,任何一环的失误都无法使产品获得良好的交互体验。而语音识别正是这一切的基础:识别成文字都出了问题,语义理解得再好也不可能正确到哪里去。

    语音识别原理

    语音识别已有数十年的发展历史,大体来看可以分为“传统”的识别方法和基于深度神经网络的“端到端”方法。
    无论哪种方法,都会遵循“输入——编码——解码——输出”的流程。

    这里写图片描述

    语音识别的输入是声音,属于计算机无法直接处理的模拟信号,所以需要通过编码将其转变为数字信号,并提取其中的特征进行处理。编码时,一般会将声音信号按照很短的时间间隔(ms级别)切成一个个小段,称为帧;帧与帧之间会有一定的重叠。

    对于得到的每一帧,可以通过某种规则(如依照人耳听声特点提出的MFCC规则),提取信号中的特征,将其变成一个多维向量。向量中的每一个维度可以看作描述了这帧信号中的一项特征。

    这里写图片描述
    (编码过程)

    解码则是将编码得到的向量变成文字的过程,其中需要用到两个模型:声学模型语言模型

    声学模型通过处理编码得到的向量,将相邻的帧组合起来变成音素(如拼音中的声母韵母等),再组合起来变成单个的单词或汉字;

    语言模型则用来调整声学模型所得到的不合逻辑的字词,使识别结果变得正确通顺。声学模型和语言模型都需要用大量的语音和语言数据来训练。

    这里写图片描述

    无论是编码过程中的特征提取规则,还是解码过程中的声学模型与语言模型,都有很多不同的种类。

    “传统”识别方式与“端到端”识别方式的主要差异就体现在声学模型上。
    “传统”方式的声学模型一般采用隐马尔可夫模型(HMM),而“端到端”方式一般采用深度神经网络(DNN)。

    对于“端到端”的识别方式,声学模型的输入通常可以使用更原始的信号特征(减少了编码阶段的工作),输出也不再必须经过音素等底层元素,可以直接是字母或者汉字。在计算资源与模型的训练数据充足的情况下,“端到端”方式往往能达到更好的效果。

    语音识别的效果一般用“识别率”,即识别文字与标准文字相匹配的字数与标准文字总字数的比例来衡量。目前中文通用语音连续识别的识别率最高可以达到97%,已经能够应用到一些场景当中,但距离99%以上的“完美”效果还有很长的路要走。

    从工具到交互

    语音识别比较传统的应用是用作对语音信息的转录,或是在某些特定场景下作为向机器发送指令的方式,如通话质检、语音命令、语音输入法等。由于当时语音识别和自然语言处理技术水平的限制,这项技术的应用一直停留在单纯的工具层面。

    近年来语音识别技术的研究取得突破,并有科大讯飞、云之声等企业将其产品化,使它的应用门槛明显降低。因此,作为人类最自然的交流方式与CUI的核心技术,语音识别的应用也正逐渐从工具层面向人机交互拓展。

    然而,通过GUI和视觉传递信息是二维的,通过语音和听觉则是一维的,所以在大多数场景下语音的信息传递效率明显低于屏幕显示。而且,即便是CUI,有时也可以没有语音而通过文字来对话。所以问题来了,在什么样的场景下,语音交互是有明显需求的?

    这里写图片描述

    单纯通过GUI进行交互时,必须用手进行输入,用眼睛获取输出信息。所以在手的操作受到限制或者眼睛不方便一直注视屏幕时,仅仅通过GUI就很不方便;这就为使用语音进行交互创造了机会。

    “手不方便”最典型的例子是智能家居,比如亚马逊的Echo:当你在沙发上葛优瘫的时候,是绝对不想起身去用手操作哪怕两米开外的设备的。“眼不方便”最典型的例子是智能车载:开车的时候如果总是盯着屏幕操作,即便是老司机也难免会翻车。

    正因如此,智能家居与智能车载也成为了目前语音识别技术最受青睐的应用领域。几乎所有开展语音识别业务公司都将这两个领域作为重点战场。

    当然,合适的场景肯定不止这两个,但总体而言都需要符合一个大的原则:不要在GUI本来就适合的场景下硬碰硬,而要寻找原有交互方式所不能完美满足的场景去替代,提升用户体验,从而形成突破。

    交互场景的难点

    当一项技术作为面向特定场景的工具时,面对的往往是相对专业的用户。哪怕此时的技术水平存在局限,用户也会尽可能地规避掉那些技术无法实现的情况。这时在用户心里,是存在着一种“正确打开方式”的。

    但如果这项技术应用在了通用场景下的人机交互中,必然会面对形形色色的用户。他们心里根本不会将它当作是一项技术成果,而是和锅碗瓢盆冰箱彩电一样,想怎么用就怎么用,只要不爽,立马走掉。

    这里写图片描述
    (用户使用产品的方式)

    这时,应用了这项技术的产品会碰到很多新的情况,对技术本身也必然会有更高更全面的要求,语音识别也不例外。智能家居与智能车载等适合语音交互的场景往往有这样两个特点:人与设备的距离相对较远、说话的环境相对嘈杂;所以就出现了下面一些技术难点。

    (1)语音激活检测(VAD)

    VAD指设备判断外界什么时候存在“有效语音”,什么时候不存在。当判断外界存在有效的语音时,机器才会对其进行后续的识别操作。

    好比我们周围的环境中一直有各种声音,但绝大部分我们都会进行“屏蔽”,这样才能保证我们能够专心做自己的事情或者好好休息。对于机器来说也是一样,通过VAD把“无效”的声音信号(如风吹草动、宠物叫声、电视声音等)屏蔽掉,可以降低信号处理的计算量,也能减少噪声引起的误识别。

    在近场识别(人与设备距离较近)中,VAD可有可无:比如可以通过设备上的一个按钮来控制它是否接受信号。即便需要,由于近场情况下信噪比(信号和噪声的比例)较高,简单的VAD算法也可以做到有效可靠。

    但对于远场识别,用户无法方便地触摸设备,所以VAD必不可少;且由于环境干扰,信噪比较低,对VAD算法的复杂程度也要求更高,成为了一个具有挑战性的问题。

    (2)语音唤醒(VT)

    VT指设备通过识别“有效语音”中是否存在某个关键词(唤醒词),来判断用户接下来是否要对自己发出指令,以及自己是否需要进行响应。

    好比我们在周围的环境中发现了可能和自己相关的声音(比如旁边人的谈话),就会去留意声音的内容是否和自己真的相关:如果别人的谈话中出现了自己的名字(唤醒词),那么很可能就需要自己去参与这次谈话了(响应)。

    目前各家以对话为交互形式的产品都有自己的唤醒词,比如Google的“OK Google”、亚马逊Echo的“Alexa”等。

    与VAD一样,VT在远场识别中必不可少,且对用户体验影响很大。如果唤醒词很长,用户唤醒设备就很麻烦,且容易被漏识别,很可能说了一串话,设备还是没有睬你;如果唤醒词很短,则容易出现误识别,也许用户什么都没说,设备自己开始说话了。

    这个窘境也使得VT成为了语音识别中的又一个难点。为产品选择一个尽量短又朗朗上口的唤醒词,同时做到很低的误识率,也成为了各家公司技术实力的体现。

    (3)语音打断

    语音打断指在设备说话时,用户可以直接通过语音进行打断,而不需要通过用手按下停止键或是强行等设备把话说完。

    在与用户交互的过程中,设备很可能出现错误理解用户意图的情况,而且很多回答听到一半就能大致明白它的意思。这时就可以通过语音,在发出新指令的同时打断设备正在说的话,不仅提高了效率,也更符合人类自身的交流方式。

    显然,在设备自己说话的时候识别用户的语音会受到很大的干扰,如何从中分辨出用户的语音信号进行识别也对算法有较高的要求。

    (4)低信噪比

    在远场识别中,语音信号从用户传递到设备处的衰减非常明显;且对于某些场景(如驾驶汽车),环境噪音本来就比较大,这些都会使得语音信号的信噪比变低。

    对于低信噪比语音信号的识别,单个麦克风已经不能胜任,需要多个麦克风按照一定规则排列组成的麦克风阵列,同时配合相应的算法。自行设计或选择一款合适的麦克风阵列已经逐渐成为语音交互产品的成功关键之一。

    总结

    在基于CUI的交互中,机器往往需要完成“听懂——理解——回答”的闭环,涉及到语音识别、自然语言理解与语音合成三类技术。其中,语音识别是机器完成这个闭环,为用户提供良好交互体验的基础。

    语音识别有很多技术路线,大体可以分为“传统”的识别方式与“端到端”方式。不同的技术路线都遵循“输入——编码——解码——输出”的流程,只不过编码所用的规则与解码所用的模型有所区别。

    随着技术的发展,语音识别的应用已经逐渐从单纯的工具层面拓展到人机交互。但语音传递信息的效率低于GUI,所以需要寻找不适合通过GUI进行交互的场景来突破,如智能家居与智能车载。

    语音识别应用于人机交互必定会遇到各种复杂和奇葩的场景,从而遇到技术上的难点。目前这些难点主要由远场识别和环境嘈杂而引起,包括语音激活检测、语音唤醒、语音打断以及低信噪比情况下的识别。

    最后,用一张图总结语音识别用于人机交互中的几个难点。
    这里写图片描述

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    阿里云智能语音交互

    产品介绍 & 接口文档
    屏幕快照 2017-07-04 下午4.34.38.png

    阿里云iDST的智能语音交互服务主要有以下几个大类:

    • 语音识别服务ASR :将语音转换成文字的能力快速集成,打造出“能听”的应用。
    • 语音合成服务TTS :将文字转换为声音的能力快速集成,打造出“会说”的应用。
    • 自然语音处理NLU :集语义解析、智能问答、意图识别等功能于一体,让应用具备理解能力。

    语音识别服务ASR:

    **在线 实时 短语音识别:一句话识别

    • 支持流式和非流式的语音识别模式
    • 应用模式: 语音输入法、语音搜索、语音助手等
    • 应用领域:YunOS、支付宝语音搜索、天猫魔盒、手机淘宝、聚划算等

    在线 实时 长语音识别:实时长语音识别

    • 应用领域:直播实时转写、会议记录、语音笔记

    在线 非实时 长语音文件识别:录音文件识别服务

    • 支持单轨/双轨的wav格式、MP3格式的语音文件识别
    • 目前只支持8k和16k的采样率;
    • 支持普通话识别
    • 应用领域:客服质检领域等

    语音合成服务TTS:

    在线 实时 语音合成: 语音合成

    • 实时播报
    • 应用领域:钉钉语音电话、菜鸟物流信息播报、新闻播报

    在线 实时 语音合成 批量工具: TTS批量合成工具

    • 语音合成测试、批量处理
    • 应用领域:有声小说

    智能对话平台

    智能对话平台: 智能对话平台

    • 智能对话平台,能够让您在这上面快速搭建自己的对话机器人。
    • 应用领域:智能客服、教育、医疗等

    自然语音处理NLU:

    在线 语音识别+自然语音处理: 自然语音理解

    • 聊天对话:语音助手就像一个聊天机器人,能和用户直接对话
    • 获取信息:根据用户不同的需要,可以通过语音助手来了解信息,要知天下百事,就问语音助手。
    • 操控手机:能用语音控制手机的操作,打电话、发短信,直接说“打电话给XX”或者“发短信给XX” 非常简便
    • 通过语法、语义、语用的分析,获取自然语言的语义表示。
    • 领域列表:应用、餐厅、休闲娱乐、地图、火车票、飞机票、影院、美食团购、酒店、汽车限行、导航、实时路况、天气、公交站点、地铁站点、热映电影、股票、快递、违章、视频、音乐、优惠券、体育赛事、闹钟、提醒、电视频道
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