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  • 基于Android系统的手机语音识别软件开发
  • 随着DSP技术的进步,计算能力更强、功耗更低和体积更小的DSP已经出现,使3G手机上植入更更复杂的自动语音识别(ASR)功能成为可能。目前,基本ASR应用可以分成三大类:1. 语音-文本转换(语音输入);2. 讲者识别;3. ...
  • 随着DSP技术的进步,计算能力更强、功耗更低和体积更小的DSP已经出现,使3G手机上植入更精确更复杂的自动语音识别(ASR)功能成为可能。目前,基本ASR应用可以分成三大类:1. 语音-文本转换(语音输入);2. 讲者识别;3...
  • 如果将DSP计算资源的20%分配给一个10MMAC的语音识别系统使用,那么就需要一个具有50MMAC的DSP才能满足这一功能需要,并可提供足够的空间执行3G手机所需的其它DSP任务,如处理软猫。如果采用较慢的DSP,如25MMAC的DSP...
  • 随着DSP技术的进步,计算能力更强、功耗更低和体积更小的DSP已经出现,使3G手机上植入更精确更复杂的自动语音识别(ASR)功能成为可能。目前,基本ASR应用可以分成三大类:1. 语音-文本转换(语音输入);2. 讲者识别;3...

    随着DSP技术的进步,计算能力更强、功耗更低和体积更小的DSP已经出现,使3G手机上植入更精确更复杂的自动语音识别(ASR)功能成为可能。目前,基本ASR应用可以分成三大类:1. 语音-文本转换(语音输入);2. 讲者识别;3. 语音命令控制(语音控制)。

     

    这三类功能包含了3G所需的众多ASR性能。语音-文本转换的典型实例是语音拨号和电子邮件听写。讲者识别功能可以通过语音识别安全地读出存储器中的个人数据,从而满足信用卡定购和银行服务等保密性高的应用需要。语音命令控制功能包括连接语音扩展标记语言(VXML)网站内容的语音接口,它支持财经服务与目录助理等业务。目前VXML被用于规范网站内容的语音标签。

     

    语音识别的两种方法

     

    3G手机的ASR应用设计可分为两类,即以终端为中心和以客户/服务器为中心的应用。如图1所示为以终端为中心的设计方法,3G手机(终端)执行整个语音识别过程并送出识别结果。在图2所示的客户/服务器方法中,终端只是执行预处理特征提取,然后通过一个误码受保护的数据信道将这些参数发送给中心服务器,中心服务器最终完成语音识别。如果采用以客户/服务器为中心的设计方法,3G手机应使用数据信道而非移动信道来将语音发送给服务器进行识别,因为移动信道所用的低速率语音编码会严重影响语音识别的性能。

     

    各种ASR系统的差异主要体现在词汇量上。一个简单的网络设备可能只需要16字的词库就能实现所要求的语音识别功能,而3G移动手机则需要更大的专业词库。这些词汇可以跟讲者相关(训练语音识别设备使之熟悉用户的声音特征)或跟讲者无关(语音识别设备可以识别任何人的声音),DSP的计算负荷就随着词汇量和训练数据的增加而增大。

     

    例如,根据隐性马尔可夫模型(HMM)可以分析一个典型的跟讲者无关的100条命令识别的应用实例。假设HMM模型从左到右没有跳跃地顺序摆放,共有6个状态、5个具有对角协方差的混合高斯分布,包含39个特征(13唛-频率对数系数或MFCC,及其一阶和二阶差分),具有16位精度,那么,HMM声学模型的大小就是100×5×5×(39+2)×2=240kB。

     

    为了实现输入语音样本差分、窗口截获、MFCC抽取、概率计算和维特比搜索等运算的实时性,典型情况下需要消耗DSP的1千万个乘法-累加周期(MMAC)。对于连续语音识别来说,上千个三音素模型和多种语法模型需要更多的存储空间,也需要更快的DSP处理速度。

     

    因此,移动电话中ASR系统的成败很大程度上取决于DSP的功能和设计。第三代系统本身就需要比第二代系统更强性能的DSP,而增加ASR功能就对DSP提出了更高的要求。从结构角度看,对DSP性能的要求是处理速度快、功耗低和代码密度高。

     

    采用高速DSP是关键

     

    由于系统要实时对语音进行处理和取样,因此语音识别系统需要具有巨大的计算能力。下面的数字和计算假设采用的是围绕终端的设计方法。如果将DSP计算资源的20%分配给一个10MMAC的语音识别系统使用,那么就需要一个具有50MMAC的DSP才能满足这一功能需要,并可提供足够的空间执行3G手机所需的其它DSP任务,如处理软猫。如果采用较慢的DSP,如25MMAC的DSP,那么词汇表中的命令数量就要减半,或减少HMM参数,这样会降低整个系统性能。

     

    DSP的速度决定了语音识别系统的复杂性和性能。举例来说,如果一个基本的跟讲者无关的连续语音识别系统需要100MMAC,DSP计算资源的50%用于满足3G手机的其它DSP任务的需求,那么DSP的处理速度就需要达到200MMAC。

     

    成本、性能和效率的折衷

     

    DSP的速度越快,就越便于利用现代的HMM技术,如信道匹配和声域匹配技术,因此,理论上讲,DSP速度越快,ASR系统的性能就越好。然而,并行处理方法在提高ASR系统吞吐量中也扮演着重要角色。例如,一个具有4 ALU(算术逻辑单元)的200MHz DSP比只有1 ALU但运行于400MHz的DSP具有更高的吞吐量。根据具体应用的不同,2到3个单ALU DSP提供的性能与一个具有4 ALU的DSP相仿。相对一个具有4 ALU的DSP处理器方案来说,多个单ALU的DSP会提高手机的成本,因此对于适销对路产品要充分权衡成本与性能之间的折衷。图1:3G手机ASR实现方案分为以客户/服务器为中心和以终端为中心的两种方案。

     

    总之,当比较一个600MHz的单ALU DSP和一个300MHz但有4 ALU的DSP时,设计工程师始终应把握的最终目标是高效的运算吞吐量,具有多个ALU的DSP也许是最好的解决方案。

     

    性能与功耗

     

    顶级性能的DSP采用并行结构来获得最佳的性能空间。有个著名的平衡型并行结构StarCore SC140就采用了指令级并行结构,它具有4个并行ALU以及一个称为变长执行集(VLES)的改进型甚长指令字模型。VLES的优点在于它支持在内存中完成高效的指令调度、执行和打包。它能通过一个指令队列对前端提供反馈,并通过调度器控制后端,因此除非需要执行计算,VLES处理一般不消耗功率。

     

    在并行VLES结构中,一些特殊指令需要成组以避免空操作(Nop),由于减少了时钟周期,处理时间也相应减少了。比较而言,在甚长指令字计算中,所有执行步骤都必须按顺序排列,因此在一个8字节的执行集甚至是1字节数据时,系统就需要7个占位符(placeholder)或Nop。

     

    由于VLES结构不需要Nop,VLES设计中的复杂性从硬件或编程器转移到了编译器。由于每个周期都充满了数据,因此每个周期就具有更高的效率,从而也提高了电源与内存的使用效率。

     

    电源管理

     

    由于ASR系统需要连续处理语音数据,会使DSP成为消耗电能的主要部件,因此高效利用电源对设备成功走向市场至关重要。

     

    在高性能DSP中,选择16位指令集而非32位指令集能提高代码密度,进一步减少对内存、功耗和体积的需求,一部分原因是由于更短的16位指令集可以减少寄存器和数据线数量。例如在ASR应用中,存储的词汇量可能达到2.5MB(对于1024簇的三音素状态,5个合成和39个参数来说,声学HMM状态模型是400KB;一本有1万个三态三音素代码本是60KB;三音素状态转移概率矩阵是500KB;一个具有40个杂乱态2万字的双字母组是1.6MB)。如果DSP具有高的代码密度,能为ASR系统提供固定数量的存储器,那么就可以获得更好更大的声学和语言模型。

     

    片上和片外存储器

     

    对于ASR系统中使用的DSP来说,有效地利用片上和片外存储器是另外一个重要的课题。由于ASR系统需要大量的存储空间用于词汇与模式识别数据的存储,一个灵活的存储结构在这里将显得特别重要。例如,一个具备统一寻址存储器的DSP能使设计工程师很好地平衡程序和数据,还能平衡系统算法的复杂性与声学和语言模型的大小以获得最优化的性能。

     

    例如,如果具有100条命令的识别系统模型只有100kB的片上系统内存,总共内存空间需求是240kB,那么采用二次识别方法能更有效地利用片上快速存储器。

     

    第一次(原始识别阶段)只使用39个参数中的13个MFCC,因此模型大小为80kB,可以载入片上内存。原始识别阶段的候选命令数量要比原来的100个少,比方说是33个命令,但可信度高达99.9%。

     

    第二次(精确识别阶段)把33个候选命令的39个参数作为模型使用,大小是80kB,因此又可以把该模型装载入片上内存。这种二次识别方法会引入一些延时,但延时非常小,大约只有10ms,说话人一般不会觉察到。

     

    统一寻址存储器能够支持较大的词汇库或命令集,还能支持较大的HMM模型或神经网络系数,因此能简单化实时任务。例如为ASR系统的程序和数据准备100kB的存储器,设计工程师就能平衡好算法复杂性与词汇量或命令集大小之间的关系。如果程序要占50kB,那么数据只能是50kB。如果允许降低识别精度而将程序代码压缩到20kB,那么命令集就能用到80kB,也就是增加了词汇库容量。

     

    在ASR系统中,高度并行化、高代码密度和有效利用存储器等优点还能使DSP完成语音识别以外的任务。在大多数情况下,设计工程师可以将部分计算资源分配给语音识别之用,而将剩余资源用来执行信道处理系统中所需的其它任务。

     

    除了DSP内核以外的其他要求

     

    在选中最优化的DSP后,要想获得高性能的ASR用系统级芯片还需要增加一些功能,例如快速缓存或快速指令/数据存取以及实时操作系统(RTOS)才能使ASR系统真正完成实时性能。多任务RTOS能使系统同时运行多个应用如双通道语音识别,因此能极大地提高系统性能。

     

    复杂SoC应用(如信道处理系统)设计工程师能从使用高效的高级语言编译器的DSP和SoC中获益,因为这些编译器允许设计工程师使用C或C++语言进行编程。采用增强的片上仿真和调试功能还可以进一步缩短设计时间。对于3G移动手机应用中各层次的元器件与系统设计来说,除了实时性能和简化设计流程外,功率管理控制同样非常重要。在设计SoC时,选择具有可调功率功能的内核将获益非浅。例如当移动用户在说话时,DSP需要全速运行(如300MHz)。当未使用ASR功能时,SoC电源管理电路可以逐步降低到较低的时钟速度(如100MHz),从而有效地降低漏电和功耗。

     

    由于ASR系统对计算速度的需求会根据识别特征的差异产生很大变化,例如孤字识别或连续语音识别、词汇量和跟讲者无关的语音识别等,因此,能支持ASR功能的信道处理系统的复杂性变化也很大。

     

    SoC非常适合于构造芯片的基础架构,因此在以客户/服务器系统为中心的设计中是非常理想的选择,但SoC器件由于功能太强大,因此并不非常适合于用户端以终端为中心的设计。然而,随着ASR系统的逐渐成熟以及3G手机支持越来越复杂的应用和复杂ASR,这类功能强大的SoC也能成功地运用到用户端。

     

    在SoC上使用多个DSP能使系统在完成语音识别的同时更容易地执行其它任务。例如三个内核中的一个可以专门指定用来完成多信道的服务器端ASR,而其它二个内核用于执行像语音信道和互联网数据处理这样的任务。将来如果手机键盘不复存在的话,ASR将成为用户与手机之间的唯一接口,到时这一功能将占用大部分的工作时间。

     

    采用多个DSP内核还能提供强大的计算能力,从而使执行非常复杂的ASR任务成为可能,如电子邮件听写中的连续语音识别、安全交易和VXML中的“口令+讲者验证”等。多个DSP再加上统一的大型片上存储器可以极大地缩短跟讲者无关的训练过程,因为在统计型ASR中训练过程的计算负载比识别处理过程的负载重得多。

     

    本文小结

     

    尽管3G手机要想赢得市场,人们对其功能和设计仍将拭目以待,但这些系统需要高性能的信号处理平台以满足多媒体任务需求是不容置疑的,而随着ASR系统的不断普及,3G手机肯定需要具备运行多任务能力的多DSP SoC作为解决方案。

    展开全文
  • 语音识别技术应用到计算机桌面的时候,这看起来似乎是一个好主意。...语音识别技术在手机中的应用将进一步推动这种技术向新的方向发展和应用。这是语音识别技术在台式电脑应用中从来没有涉足的方向。
  • 语音识别

    2014-08-17 12:13:45
    这还一款手机语音识别器,不过现在只能识别普通话,你也可以吧他识别出来的汉子,用显示框,显示出来。
  • Android语音识别,简单的理解就是把语音转化为文字。 在日常中,语音识别,车载导航、语音输入等,虽然不一定准确,但用途广泛。 这里就介绍下谷歌原生的语音识别与百度的语音识别 谷歌语音识别 谷歌语音识别...

    Android语音识别,简单的理解就是把语音转化为文字。

    在日常中,语音识别,车载导航、语音输入等,虽然不一定准确,但用途广泛。

    这里就介绍下谷歌原生的语音识别与百度的语音识别

    谷歌语音识别

    谷歌语音识别做法很简单

    1、首先检测本地是否有语音识别工具,比如谷歌语音搜索,如果没有就结束;

    2、用intent意图表示语音识别;

    3、发送这个intent,并等待返回;

    4、显示返回的内容;

    具体的代码如下:

    package com.example.speak_csdn;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    import android.os.Bundle;
    import android.speech.RecognizerIntent;
    import android.view.View;
    import android.view.View.OnClickListener;
    import android.widget.Button;
    import android.widget.Toast;
    import android.app.Activity;
    import android.content.Intent;
    import android.content.pm.PackageManager;
    import android.content.pm.ResolveInfo;
    
    public class MainActivity extends Activity {
    
    	final int RESPONCERESULT=99;
    	@Override
    	protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    		super.onCreate(savedInstanceState);
    		setContentView(R.layout.activity_main);
    		Button btnButton=(Button)findViewById(R.id.mybtn);
    		btnButton.setOnClickListener(new OnClickListener() {
    			
    			@Override
    			public void onClick(View v) {
    				// TODO Auto-generated method stub
    				speak();
    			}
    		});
    	}
    
    	public void speak()
    	{
                try{  
                 //通过Intent传递语音识别的模式,开启语音  
                 Intent intent=new Intent(RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_SPEECH);  
                 //语言模式和自由模式的语音识别  
                 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE_MODEL, RecognizerIntent.LANGUAGE_MODEL_FREE_FORM);  
                 //提示语音开始  
                 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_PROMPT, "开始语音");  
                 
                 //开始语音识别  
                 startActivityForResult(intent, RESPONCERESULT);  
                 }catch (Exception e) {  
                     // TODO: handle exception  
                     e.printStackTrace();  
                     Toast.makeText(getApplicationContext(), "找不到语音设备", 1).show();  
                 }  
    	}
    
    	@Override
    	protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
    		// TODO Auto-generated method stub
    		
    		//回调获取从谷歌得到的数据   
            if(requestCode==RESPONCERESULT && resultCode==RESULT_OK){  
                //取得语音的字符  
                ArrayList<String> results=data.getStringArrayListExtra(RecognizerIntent.EXTRA_RESULTS);  
                //谷歌可能有许多语音类似的返回,越往上优先级越高,这里列出所有的返回并拼接成字符串   
                String resultString="";  
                for(int i=0;i<results.size();i++){  
                    resultString+=results.get(i);  
                }  
                Toast.makeText(this, resultString, 1).show();  
            }  
    		super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
    	}
    	
    	
    
    }
    

    代码完成了,注意要加上网络访问权限,因为这个是在线语音识读,代码关键的语句在以下几句:

     //通过Intent传递语音识别的模式,开启语音  
                 Intent intent=new Intent(RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_SPEECH);  
                 //语言模式和自由模式的语音识别  
                 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE_MODEL, RecognizerIntent.LANGUAGE_MODEL_FREE_FORM);  
                 //提示语音开始  
                 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_PROMPT, "开始语音");  
                 
                 //开始语音识别  
                 startActivityForResult(intent, RESPONCERESULT);  


    对应这个的布局语句很简单,只有一个button按钮。给这个按钮绑定事件,点击运行...


    这和我们预料的不同啊,网络没有问题,测试了WIFI和GPRS都是同样的结果。最终这只能归结为谷歌后台服务无法连接,你或者可以通过翻墙来看到效果。

    悲伤。

    那现在我们看看中国本地的语音识别,百度语音。

    百度语音识别

    百度语音识别,应用的是百度提供的SDK来实现。这个在百度的开放平台上可以看到很详细的说明。
    应用它的步骤如下:
    1、下载jar包;
    2、添加权限;
    3、在代码中,用给定的API来做语音识别;
    4、显示返回内容;

    jar包、so文件下载

    以下是从百度开放平台上下载的jar包以及so文件,用于后续的开发使用

    权限添加

    AndroidManifest.xml中添加需要的权限,如下:
        <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" />
        <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" />
        <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />
        <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SETTINGS" />
        <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
        <uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE" />
        <uses-permission android:name="android.permission.WAKE_LOCK" />
        <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />
        <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION" />
        <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE" />
        <!-- 蓝牙录音 -->
        <uses-permission android:name="android.permission.MODIFY_AUDIO_SETTINGS" />
        <!-- 某些手机启动SCO音频连接需要此权限 -->
        <uses-permission android:name="android.permission.BROADCAST_STICKY" />
        <!-- 蓝牙录音检测耳机状态 -->
        <uses-permission android:name="android.permission.BLUETOOTH" />

    代码中使用API

    这个就是使用API的过程,如下代码:
    package com.example.baiduspeak_csdn;
    
    import java.util.ArrayList;
    
    import com.baidu.voicerecognition.android.ui.BaiduASRDigitalDialog;
    import com.baidu.voicerecognition.android.ui.DialogRecognitionListener;
    
    import android.os.Bundle;
    import android.view.View;
    import android.view.View.OnClickListener;
    import android.widget.Button;
    import android.widget.Toast;
    import android.app.Activity;
    
    public class MainActivity extends Activity {
    
    	//百度自定义对话框
    	 private BaiduASRDigitalDialog mDialog = null;
    	 //对话框监听
    	 private DialogRecognitionListener mRecognitionListener;
    	@Override
    	protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    		super.onCreate(savedInstanceState);
    		setContentView(R.layout.activity_main);
    		
    		Button btnButton=(Button)findViewById(R.id.mybtn);
    		btnButton.setOnClickListener(new OnClickListener() {
    			
    			@Override
    			public void onClick(View v) {
    				// TODO Auto-generated method stub
    				speak_Baidu();
    			}
    		});
    		
    		mRecognitionListener = new DialogRecognitionListener() {
    
                @Override
                public void onResults(Bundle results) {
                    ArrayList<String> rs = results != null ? results.getStringArrayList(RESULTS_RECOGNITION) : null;
                    if (rs != null && rs.size() > 0) {
                    	Toast.makeText(MainActivity.this, rs.get(0), 1).show();
                    }
    
                }
            };
    	}
        //百度语音识别
    	public void speak_Baidu()
    	{
    		if (mDialog != null) {
                mDialog.dismiss();
            }
            Bundle params = new Bundle();
            //设置注册百度开放平台得到的值 API_KEY,SECRET_KEY
            params.putString(BaiduASRDigitalDialog.PARAM_API_KEY, Constants.API_KEY);
            params.putString(BaiduASRDigitalDialog.PARAM_SECRET_KEY, Constants.SECRET_KEY);
            //设置对话框模式
            params.putInt(BaiduASRDigitalDialog.PARAM_DIALOG_THEME, Config.DIALOG_THEME);
            //根据设置新建对话框
            mDialog = new BaiduASRDigitalDialog(this, params);
            //设置对话框的监听
            mDialog.setDialogRecognitionListener(mRecognitionListener);
            //对话框设置
    	    mDialog.getParams().putInt(BaiduASRDigitalDialog.PARAM_PROP, Config.CURRENT_PROP);
    	    mDialog.getParams().putString(BaiduASRDigitalDialog.PARAM_LANGUAGE, Config.getCurrentLanguage());
    	    mDialog.getParams().putBoolean(BaiduASRDigitalDialog.PARAM_START_TONE_ENABLE, Config.PLAY_START_SOUND);
    	    mDialog.getParams().putBoolean(BaiduASRDigitalDialog.PARAM_END_TONE_ENABLE, Config.PLAY_END_SOUND);
    	    mDialog.getParams().putBoolean(BaiduASRDigitalDialog.PARAM_TIPS_TONE_ENABLE, Config.DIALOG_TIPS_SOUND);
    	    mDialog.show();
    	}
    	 @Override
    	    protected void onDestroy() {
    	        if (mDialog != null) {
    	            mDialog.dismiss();
    	        }
    	        super.onDestroy();
    	    }
    
    }
    
    代码也只是简单的定义一个按钮,按钮绑定一个事件。
    事件发起时,我们设定了挺多参数,重要的有平台分配的APP_KEY,SECRET_KEY,PROP,语言的选择等。
    根据这些,百度对我们发出的声音,在服务端,得到匹配的内容并返回前端。
    效果如下:


    这个效果我们是能看到的。简单的用法就是这样的。类似谷歌语音,一个请求即可。

    源码

    源码包括以上的谷歌和百度语音识别,可供下载:

    展开全文
  • 语音识别,控制手机

    2016-08-15 16:50:10
    强大的语音识别源码,能根据识别的语音进行打电话、发短信、打开网页等相应的操作。
  • 基于语音识别的电子秘书手机 基于语音识别的电子秘书手机 基于语音识别的电子秘书手机
  • 语音识别技术应用到计算机桌面的时候,这看起来似乎是一个好主意。但是,对于大多数人来说,语音识别还不能取代键盘和鼠标。现在,语音技术正用于一个全新的环境:手机
  • 什么是语音识别语音识别就是通过录音形式转化成文字,现在的语音识别技术可支持的语言有:普通话、粤语、四川话和英语。语音识别的分类都有哪些?语音识别分为在线识别、离线命令词和唤醒词在线识别:即联网使用的...

    什么是语音识别?

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    语音识别就是通过录音形式转化成文字,现在的语音识别技术可支持的语言有:普通话、粤语、四川话和英语。

    语音识别的分类都有哪些?

    语音识别分为在线识别、离线命令词和唤醒词

    在线识别:即联网使用的识别功能。

    离线命令词:断网时激活,只能识别预定义的短语。联网时,强制使用在线识别。

    唤醒词:本地功能,不需要网络。唤醒词即识别“关键词”,当SDK的识别引擎“听到”录音中的关键词后,立即告知用户。与android系统的锁屏唤醒完全无关。

    在线识别在线是指手机联网时(2G 3G 4G wifi),

    在线识别可以分为:在线普通识别: 流式识别出识别用户输入的录音音频流,支持普通话、英文、粤语和四川话。限制60s时长。

    在线长语音识别:在线普通识别的基础上,限制60s时长。

    在线识别可以测试DEMO中的第一个按钮“在线识别”。

    长语音:在线普通识别的基础上,限制60s时长

    远场模型:针对离麦克风较远的音频输入。远场模型和长语音可以一起使用。

    搜索模型:适合短语输入 ,模型及识别效果类似手机百度,中文搜索模型同时也能识别常用英语。

    输入法模型:适合长句输入,模型及识别效果类似百度输入法

    离线命令词:联网时,强制使用在线识别,不会使用离线命令词功能。

    唤醒词:唤醒词即识别“关键词”。与在线长语音识别不同,长语音识别会返回所有识别结果,唤醒词只会识别出您预先定义的关键词。 与android本身的锁屏唤醒没有任何关系。

    我们提供的语音识别服务是什么样的?

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    1)我们可以根据您的项目提供语音识别接口便于您的使用;

    2)我们还可以根据您的需求,为您提供专业的建议,并为您找到合适的方案进行定制开发。

    我们的报价和工期是怎么评估的呢?

    首先需要您提供详细的需求,我们的技术人员会根据您的需求进行详细的分解和整理,根据每个功能所需的工期和价格进行评估。如果您不能提供详细的需求,您需要和我们进一步的进行沟通,我们会对您现有的需求进行透彻的分析和技术架构的讨论,直到我们和您对项目的需求理解一致。

    我们的开发流程是什么样的呢?

    1)客户需求分析

    在项目开发的过程中,能够透彻的了解您的需求是非常必要的。需求的分析决定了项目开发的好坏。

    (1)对需求进行详细的沟通和分析

    (2)确认您的需求

    (3)根据您的需求给出项目方案和报价

    2)签订合同并托款到猪八戒平台,技术人员进入开发平台开始工作

    双方根据项目方案和报价达成一致后,需要在猪八戒平台上签订合同,您将款项托管到猪八戒平台,我们的技术人员会进入平台开始工作。

    3)项目的实现与验证

    在项目的开发过程中,我们需要与您保持密切的联系,对项目中途开发遇到的问题进行沟通和修改,以确保项目的质量,达到您所期望的效果。

    4)将完工的项目发给用户,用户进行测试

    我们将已经做好的项目发送给用户,测试途中如觉得哪方面比较不满意,我们将会对此进行调整。

    我们售后服务是什么样的呢?

    项目使用过程中出现的BUG,我们将帮您进行维修。项目不会操作?不用担心,我们将会对您进行操作上的培训,直到您学会为止。

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  • 语音识别是一门交叉学科。近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。人们预计,未来10年内,语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音...
  • 语音识别技术应用到计算机桌面的时候,这看起来似乎是一个好主意。...语音识别技术在手机中的应用将进一步推动这种技术向新的方向发展和应用。这是语音识别技术在台式电脑应用中从来没有涉足的方向。
  • 语音识别测试

    2016-03-12 19:46:10
    语音识别代码
  • 语音识别识别性别

    千次阅读 2020-10-27 18:21:27
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    为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。 语音识别服务经微信、腾讯视频、王者荣耀等大量内部业务验证,同时也在线上线下大量外部客户业务场景下成功落地,具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求...

    相关说明支持中文普通话、英语和粤语的语音识别。 支持 wav、mp3、m4a 的音频格式。 语音文件的时长不能大于5小时,文件大小不超过512mb。 说明: 语音识别是付费服务,按照识别时长进行计费,具体费用请参见 计费与定价。 数据万象为每个账户提供每月10小时的免费体验额度,超出后将正常计费。 未使用额度不会累积至...

    同时,数据万象支持对识别结果进行处理,包括脏词屏蔽、语气词过滤、阿拉伯数字智能转换等,满足多种语音识别需求。 适用场景呼叫中心语音质检数据万象语音识别服务支持对电话场景下的录音文件进行识别通过对通话双方语音内容进行分离,可实现客服服务评级打分,提升电话客服服务质量。 视频字幕生成针对音频文件,可...

    内容识别(cr)是由腾讯云数据万象提供的内容识别和理解能力。 其集成腾讯云 ai 的多种强大功能,对腾讯云对象存储的数据提供图片标签、人脸智能裁剪、语音识别、人脸特效等增值服务广泛应用于电商网站、社交软件等多种场景,方便用户对图片进行内容管理...

    相关说明支持中文普通话、英语和粤语的语音识别。 语音文件的时长不能大于5小时,文件大小不超过512mb。 说明: 语音识别是付费服务,由数据万象计费,按照识别时长进行计费,具体费用请参见 计费与定价。 数据万象为每个账户提供每月10小时的免费体验额度,超出后将正常计费。 未使用额度不会累积至下一月。 语音...

    适用场景可应用于呼叫中心语音质检、视频字幕生成,会议语音资料转写等场景。 相关说明语音识别功能仅支持中国大陆公有云地域。 语音识别功能为收费项,由数据万象收取,按照识别时长进行计费,每个账户每月有10小时的免费体验额度,超出后将正常计费。 具体费用请参见 计费与定价。 目前支持中文普通话、英语和粤语...

    接口描述本接口服务对实时音频流进行识别,同步返回识别结果,达到“边说边出文字”的效果。 接口是 http restful 形式,在使用该接口前,需要在语音识别控制台开通服务,并进入 api 密钥管理页面 新建密钥,生成 appid、secretid 和 secretkey,用于 api 调用时生成签名,签名将用来进行接口鉴权。 接口要求集成实时...

    腾讯云视频智能识别基于腾讯各实验室(优图实验室、微信智聆等)最新研究成果,为您提供视频内容理解的全面服务,支持识别视频内的人物、语音(asr)、文字(ocr)、物体以及帧画面标签。 对视频进行多维度结构化分析,方便媒资管理,为存档媒资再利用赋能...

    更好的对实时语音识别进行接入。 ios 接入流程首先需要 接入 trtc,跑通流程。 根据实时语音识别 音频流格式要求,参考 trtc 技术文档 设置音频流格式。 在 trtc 接口协议 里设置音频源代理,并设置 asr 读取音频源。 1.trtcaudioframedelegate 协议是 trtc 获取音频源的协议,由于 asr 识别16k或8k采样率的音频数据...

    声纹识别(vpr)作为生物识别的一种,是根据说话人的声波特性进行身份辨识的服务。 身份辨识与口音无关,与语言无关,可以用于说话人辨认和说话人确认,广泛应用于金融安全、智能家居、智慧建筑等领域...

    有效补充语音识别短板 车内交互更加方便自然 客户案例 申请使用腾讯云手势识别腾讯云手势识别目前仅通过线下售卖 请点击下方按钮来申请使用申请审核通过后将会有专人负责与您联系 立即申请 联系我们 手机扫码关注公众号腾讯云 获取最新产品动态及活动信息 点击 联系我们 按钮 获得全面的技术售后服务联系我们 腾讯云...

    为使用腾讯云语音识别公有云服务(以下简称“本服务”),您应当阅读并遵守《腾讯云语音识别公有云服务等级协议》(以下简称“本协议”或“sla...包含录音文件识别、一句话识别、实时语音识别等,具体以您使用的服务为准。 您可以通过使用本服务实现语音到文字的转换。 1.2 服务月度服务月度是指您使用...

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    未来的语音识别市场,预计将会有越来越多的公司参与,以后语音识别的性能可能更多的体现在前端技术和语义理解上。 国内著名的语音识别产品主要有百度语音...应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度,本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商。 20世纪50年代以来...

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    一句话识别api地址:https:cloud.tencent.comdocumentproduct109335646----action :sentencerecognition语音数据传输方式及其限制url设置sourcetype参数为0后,url参数中传输限制:音频时间长度要小于60spost body设置sourcetype参数为1后,data参数中传输限制:大小不超过600kb注意事项qps:25qps 支持语种...

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    用于调用对应的热词表,如果在调用语音识别服务时,不进行单独的热词id设置,自动生效默认热词; 如果进行了单独的热词id设置,那么将生效单独设置的热词...录音文件识别api介绍地址:https:cloud.tencent.comdocumentproduct109337822----action :createrectask 获取结果方式录音文件识别在线api具备2种方式获取...

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    说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(ps:内幕不知),那么今天,我们来看下关于语音识别,是如何做到的,java又是如何识别语音的? 如何转换语音? 语音识别技术,也被称为...

    为您提供高精度的语音识别服务,融合领先的自然语言处理技术。 (备注:如需使用,请先联系客服开通本产品...

    提供语音合成的小程序插件的功能 参数 使用方法和实例等说明 语音合成 文档提供语音合成 的功能 参数 使用方法和示例等说明 其他资源与入口 相关文档语音合成产品文档 快速入口 中心 中心 命令行工具 产品发布台 开发者实验室在线学习中心 云 社区 腾讯云问答 相关产品 语音识别 更多服务 服务协议 联系我们...

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  • 为避免小键盘带来的不便,借助自动语音识别技术(ASR)实现语音拨号成为3G手机普遍看好的特性。如果ASR能够担当起这一重任并使消费者满意,那么它将最终完全取代小键盘而用在3G手机上。  从设计的角度来看,ASR在...
  • 腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求... 语音识别 简介 腾讯云语音识别 为企业提供极具性价比的语音识别服务 被微信王者荣耀 腾讯视频等大量内部...
  • Android语音识别

    2017-11-10 20:06:52
    可以将语音识别为文字,并显示在手机界面上。代码仅包含这一功能
  • android 语音识别

    2014-09-09 15:06:28
    android手机上的语音识别软件,能够识别你说的话并进行响应活动
  • 离线中文语音识别,识别率较高,请大家珍惜作者的劳动成果谢谢!也是为了赚积分不然不会上传.
  • 语音识别技术在手机中的应用将进一步推动这种技术向新的方向发展和应用。这是语音识别技术在台式电脑应用中从来没有涉足的方向。  IBM今年将纪念其创建100周年。IBM在60年代初期创建了一个名为“Shoebox”的试验性...
  • Python语音识别

    千次阅读 2021-02-22 17:35:05
    Python语音识别文本转换为语音   语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相 应的文字和文字转换为语音。 文本转换为语音 使用 pyttsx  使用名为 pyttsx 的 python 包,你...
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  • 但录音存储成单声道 识别结果是否可以把两人的对话分离开采样率普通话录音文件识别支持单通道双人对话的说话人分离 语音识别支持热词模型吗版本热词模型目前在实时语音识别 一句话识别和录音文件识别中均已上线 请...
  • 近年来,语音识别技术取得了重大进展,并已开始从实验室走向人们的生活。 预计在未来10年内,语音识别技术将进入各个领域,如工业、家用电子产品、通信、汽车电子。今天小编就语音识别的公司来分析。 大致来看,语音...

空空如也

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