语音识别

/*--> */ /*--> */ 1 自动语音识别简介 语音识别技术，也可以称为自动语音识别（ Automatic Speech Recognition ， ASR ），其任务是把人所发出的语音中词汇内容转换为计算机可读入的文本。语音识别技术是一种综合性的技术，它涉及到多个学科领域，如发声机理和听觉机理、信号处理、概率论和信息论、模式识别以及人工智能等等。 目前，主流的大词汇量语音识别系统中通常采用基于统计模型的识别技术，典型的基于统计模型的语音识别系统通常有如下几个基本组成模块 ： 信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入的语音信号中提取特征，用于声学模型的建模以及解码过程。但在提取特征之前也需要负责对语音信号进行降噪等处理，以提高系统的鲁棒性。 统计声学模型。通常的语音识别系统大都使用隐马尔科夫模型对词，音节、音素等基本的声学单元进行建模，生成声学模型。 语言模型。语言模型对系统所需识别的语言在单词层面上进行建模。语言模型包括正则语言，上下文无关文法的各种语言模型，但是语言的语法通常很复杂，语法文件中的语法规则会很多，并且需要繁重的人工劳动来完成语法规则的编写，所以但目前大多数语音识别系统普遍采用统计语言模型，其中大都是基于统计的 N 元语法（ N-gram ）模型及其变体。 发音词典。发音词典包含系统所能处理的单词的集合，并标明了其发音

　　未来的人类如何与机器人交流?我们既需要机器人模仿人类的语气、表情、动作，同样也需要机器人能理解我们。 　　搜狗AI正在朝着这一步迈进：由人类说一段话，AI根据唇形和语音准确识别内容。最近搜狗与清华天工研究院合作，在语音和唇语的多模态识别方面取得了重大成果。 　　相关论文《基于模态注意力的端到端音视觉语音识别》已经发表在今年的学术会议ICASSP上。 　　ICASSP是全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级会议，是IEEE的一个重要的年度会议，对于信号处理方面的学术人士有着重要意义。 　　5月12日至17日，在英国布莱顿举办的学术会议上，搜狗的研究人员汇报了他们的研究成果，显示了搜狗在语音识别、多模态识别领域的技术领先性和原创实力。 　　语音+唇语识别 　　随着语音识别的快速发展，纯粹靠声音的识别技术越来越成熟，识别准确率达到98%以上，很多公司，包括搜狗在内都推出了成熟的产品，比如搜狗输入法语音输入和搜狗智能录音笔等。 　　但是纯粹依靠语音的识别方式存在一个缺陷，就是无法在嘈杂环境下仍然保持较高的识别准确率。 　　通常当语音环境比较安静时，语音识别的准确率会比较高，但当语音环境较为嘈杂时，语音识别的准确率会明显下降。 　　而视觉的识别方法不受环境声音的影响，人在嘈杂环境下，听不清对方讲话时，会自然的盯紧讲话者的嘴巴，大致明白讲话者的意思。实际上听力障碍人士

现在只欠调用我们的plugin完成语音识别。以及跳转到搜索页面，把识别的结果带过去。完成一个语音搜索的功能 定义语音识别的结果的变量 判断识别的结果如果不为空那么就设置识别结果的变量。 彩蛋 页面跳转，并把识别的结果带过去，首先要关闭当前页面。 彩蛋：一定要关闭当前页面，才能进行跳转。不然你会看到无法跳转这样的一个结果。 打印识别的结果 停止识别的调用 在模拟器上是无法识别我们的语音的。这是IOS的模拟器导致的 安卓模拟器下测试 点击按钮后，说话。 并没有返回语音识别的结果。日志报错 安卓端抛出了错误。 这里我们打印出具体的异常信息。 调试安卓端代码 用安卓Studio打开我们的代码 在这里我们加一个断点 点击这个按钮，让我们的Android Stuido关联到debug进程。 点击按钮会进去到断点上去。 进入到start这个方法 进入方法后，再一步一步的走。 这里是一个关键性的错误， 加一个叹号。非 重新运行项目 说上海，自动跳转把文字带过来了 跳过去之后，并没有触发搜索页面的搜索。这个问题就出在dart端的搜索页面 打开搜索页面 这里接受的keyword 接收到keyword以后，我们还需要关键的一步，在我们的页面初始化的时候。 再次测试 再说一个长城 回顾 解决了一个bug active不等于空，并且没有被关闭的时候。 获取到语音识别的结果后，搜索页面要根据关键字进行搜索。

需求 合规性质检：1）设定规则，实现自动质检，自动打分；2）如VOC文本质检可与语音文字进行匹配，自动判断是否合格；3）新媒体文本可自动质检4）可识别异常录音（指定标准外）；5）诉求记录与语音内容是否可匹配，检测内容是否一致（关键词）；6）系统自我检测，对需要质检员校准的分析进行识别；7）特定内容判断是否合规（如蒸箱拨测内容）。 分析功能 (1) 对指定的录音进行制定规则的分析（如交互时长）。 (2) 对指定的某类型录音记录，自动找根因（如重复来电、不满意分析、满意、外拨分析，系统自我检测，对需要质检员校准的分析进行识别）。 (3) 通过语音、语调、语速等识别客服和客户的情绪和态度。 (4) 语音语调的范围（用来匹配哪种语音语调的客户满意度高）。 (5) 筛选录音时长，对过长的录音进行预先分析。 我们solution proposal的文档里打算用科大讯飞的service，但是他无法满足3和4这两个requirement。 我对可达讯飞的service做了简单的测试: 其工作原理是通过讯飞的SDK将本地语音文件上传到讯飞的server上，server通过http response以json格式返回给consumer. 附件是我用于测试的一个语音文件，我说的话是”测试一下Netweaver对于并发请求的响应性能”. 测试结果 (1) 所有中文均能成功转成文字;

摘要：本文介绍了基于WFST的语音识别的一般形式和算法框架。这些转换器为语音识别系统的主要部件提供了通用自然的表示形式，包括HMM模型，上下文相关模型，发音词典，统计语法，以及word或者phone的点阵。介绍了用于构建和优化转换器模型的通用算法，包括组合模型的组成，加权确定，最小化以用于优化时间和空间的要求，以及为语音识别最佳的重新分配过度权重的权重推演算法。详细说明了这些方法在大词汇量任务中的应用，并给出实验结果，特别是针对NAB任务，这些方法被用来组合HMM，完整的跨三字因素，一个四万个单词的词典，和一个较大的trigram grammar到一个加权转换器中，该加权转换器仅比 trigram word grammar 稍大一些，并且可以在非常的简单的解码器上实时运行NAB。另一个实例表明，可以使用相同的方法来优化矩阵以进行第二遍识别。 1.介绍：当前的大词汇量语音识别大部分基于诸如隐马尔可夫模型（HMM），词典或n-gram统计语言模型之类的模型，这些模型可以由加权有限状态转换器表示。即使使用了更丰富的模型，例如口语对话应用中的上下文无关文法，出于效率原因，它们通常还是通过设计或近似方法被限制为规则子集[Pereira and Wright，1997，Nederhof，2000，Mohri和Nederhof，2001年]。WFST是一个有限自动机

2017年国务院公开下发《新一代人工智能发展规划》，提到“人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。” 自此人工智能在产学研三界迎来第一波热潮，随着技术不断发展，进行终端技术落地和商业化，人工智能逐渐进入到大众的视野与生活中。从人脸解锁、语音助手，到拍照优化、内容推荐，都有它的身影，人工智能在不知不觉中已渗透到我们日常使用的多种应用中，为我们带来个性化的智能服务和便捷生活。那么在新的趋势面前，如何依托人工智能技术更好的适应党政机关人事工作？ 本文将从人工智能的语音识别、人脸识别和自然语言处理三个方面为您带来一些启发。 语音识别 语音识别技术作为人工智能技术中的重要组成部分，成为影响人机交互的核心组件之一，从各种智能家用设备的语音交互能力，到公共服务、智慧政务等场合的应用，语音识别技术正在影响着人们生活的方方面面。 声学模型、语言模型和解码器可以看作是现代语音识别系统最核心的三个组成部分。与其它人工智能技术一样，语音识别技术的关键在于算法、算力和数据三个方面。 目前，政府部门由于其工作的特殊性，重大事项均需要靠开会来集思广益、集体决策和安排部署。以往政府会议纪要需要靠人工进行会议记录并形成会议纪要，耗时耗力。现在通过语音识别就能自动将语音转化为文字记录，并辅助政府工作人员生成会议纪要。 人脸识别 人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术

语音识别的功能的应用场景 将语音实时识别为文字，适用于语音聊天、语音输入、语音搜索、语音下单、语音指令、语音问答等多种场景。 我们还是利用百度API，语音识别功能，给大家讲解如何使用。API主要就是要学会看文档，小编一直都强调，api的思路都是差不多。 编码之前，首先要登录百度云，注册应用，拿到相应的key与SECRET_KEY，下载SDK。 SDK安装步骤 语音识别 PHP SDK目录结构 ├── AipSpeech.php //语音识别 └── lib ├── AipHttpClient.php //内部http请求类 ├── AipBCEUtil.php //内部工具类 └── AipBase //Aip基类 使用PHP SDK开发骤如下 ： 1.在官方网站下载php SDK压缩包。 2.将下载的 aip-php-sdk-version.zip 解压后，复制AipSpeech.php以及lib/*到工程文件夹中。 3.引入AipSpeech.php 新建AipSpeech AipSpeech是语音识别的PHP SDK客户端，为使用语音识别的开发人员提供了一系列的交互方法。 参考如下代码新建一个AipSpeech： require_once 'AipSpeech.php'; // 你的 APPID AK SK const APP_ID = '你的 App ID'; const

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1.功能描述： 将60秒内的语音快速识别为文字，适用于手机语音输入、语音搜索、人机对话等语音交互场景 2.平台接入 具体接入方式比较简单，可以参考我的另一个帖子，这里就不重复了： http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327 3.调用攻略（Python3）及评测 3.1首先认证授权： 在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考： http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top 具体Python3代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import urllib import base64 import json #client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK client_id =【百度云应用的AK】 client_secret =【百度云应用的SK】 #获取token def get_token(): host = ' https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id= ' + client_id + '

本文主要对基于GMM/HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。 Outline: 识别原理 统计学模型 系统框架 首先需要说明本文讨论的对象是 连续语音识别 （Continuous Speech Recognition, CSR），意味着基于 DTW （动态时间规整）的 孤立词识别 （Isolated Word Recognition）不在讨论范围内（out-of-date）。同时，整篇围绕自动语音识别解码过程（识别过程）展开的讨论的。 1.识别原理 首先明白，我们的语音是一种声波，是模拟信号，一般在电脑中保存为wav文件（无压缩格式）或者可以直接通过麦克风采集获得（online）。 需先进行 预处理与数字化操作 ：滤波降噪、预加重（提升高频）、端点检测、加窗分帧，把我们的一段语音信号分解为很多很多的小段语音片段（语音帧）。一般每帧长度为25ms，相邻两帧有10ms的重叠，也就是常说的帧长25ms，帧移10ms。 然后，我们再对每一帧做 信号分析 ，来进一步压缩数据，也被称作 特征提取 ，常见的特征参数有：MFCC，PLP。经过特征提取后，每帧由原来上百个记录点，压缩为39维的MFCC特征参数。（瞬间轻松了好多） 接下来，就是怎么把一系列特征参数序列转化为一段话的问题了？也就是声学模型（GMM-HMMs）、语言模型派上用场的时候到了。首先我们要知道一段话是由一串文字序列组成

在 UWP 的开发过程中，我们可能需要提供多种交互方式，例如鼠标、键盘、触摸、游戏手柄等，当然，语音也是一项很重要的功能。 众所周知，在 Windows 中的许多个版本都包含有语音功能，特别是在 Windows 10 上，Cortana（小娜）更是非常智能。同时，对于开发者而言，我们也能非常方便的在其中融入我们的功能，不过本文并不是想说这个。这里将介绍如何开发我们自己的 UWP 应用的语音交互，即，在我们的 UWP 内部，支持用户的语音命令和语音输入，并提供语音反馈。 准备工作 首先，在 Visual Studio 2015 Update 3 或更高版本中，创建一个 UWP 项目。并在 Package.appxmainfest 中，在 Capabilities 中勾选“麦克风”，或者直接用文本编辑器打开该文件，在 Capabilities 节点中，插入以下代码。 <DeviceCapability Name="microphone" /> 打开 MainPage.xaml.cs 文件，我们需要先在其中加入以下命名空间，这些将分别用于处理语音识别、语音合成和文件访问。 using Windows.Media.SpeechRecognition; using Windows.Media.SpeechSynthesis; using Windows.Storage; 语音识别 现在