一、引言 小编所在项目中，C1、C1Pro、C1Max录音笔，通过BLE和APP连接，音频文件实时传输到录音助手App端，具备实时录音转写的功能。...工欲善其事必先利其器，小编补习了语音识别相关基础知识，对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。...希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●) 二、语音识别基础概念 1、语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR） 语音识别，也被称自动语音识别，所要解决的问题是让机器能够...语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别的目标是将人类的语音内容转换为相应的文字。...2、录音笔实时录音转写 ? (1). 录音笔多麦克风阵列收音（C1 Max为例），存储2种格式的音频文件：opus格式（用于传输，压缩格式，便于传输）、wav格式（用于听感）； (2).
研究背景无论是使用开源的ASR还是商业收费的ASR都面临着一个问题，就是识别某些领域内容的语音的时候不准确，比如在识别一些关于AI和云计算相关的一些名词的时候，市面上的ASR都是不能准确识别。...ASR识别出来的肯定是不准确的，在面对这些新兴的名词或者是特定领域的名词时，我们只能通过微调训练模型才能解决这个问题。2....我们首先要通过SenseVoiceSmall模型识别一遍，找出对哪些名词识别不准，那么我们获取到这些不准的名词后造句子，可以利用 DeepSeek-R1 帮忙造句，然后根据句子朗读并录制音频用于训练。...有些名词在训练之前不能准确识别，在训练之后可以准确识别。5. 其它更多 ASR 内容欢迎关注我，欢迎访问我的[个人博客](https://blog.lukeewin.top)。...如有需要微调提升 ASR 识别准确率也欢迎在我的个人博客首页中找到我的联系方式。
https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 （需要解压） 语言模型：zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典：zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件（要求：.wav 格式，采样频率 16000HZ，单声道） 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下，这里假定就叫“中文语音识别”。...进入“中文语音识别”目录，然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256...dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后，查看 myfile.txt 文件，内容即是程序识别出来的中文
PPASR语音识别（入门级） 本项目将分三个阶段分支，分别是入门级、进阶级和应用级分支，当前为入门级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！...PPASR基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别，本项目最大的特点简单，在保证准确率不低的情况下，项目尽量做得浅显易懂，能够让每个想入门语音识别的开发者都能够轻松上手。...在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。...在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作，这种对齐非常浪费时间，而且对齐之后，模型预测出的label只是局部分类的结果，而无法给出整个序列的输出结果，...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。
前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别，今天看看在 Linux 上怎办实现。...模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic and Language Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 （需要解压） 语言模型：zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典：zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件（要求：.wav 格式，采样频率 16000HZ，单声道） 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下，这里假定就叫 “test”。...-dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后，查看 myfile.txt 文件，内容即是程序识别出来的中文
Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于Pytorch实现的MASR中文语音识别...MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集，分别是Aishell，Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus，THCHS...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。 infer_record.py的参数record_time为录音时间。
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...模型原理MASR使用的是门控卷积神经网络（Gated Convolutional Network），网络结构类似于Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别...data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集，分别是Aishell，Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus，THCHS-...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。infer_record.py的参数record_time为录音时间。
源码地址：VoiceprintRecognition-Keras使用环境：Python 3.7Tensorflow 2.3.0模型下载数据集类别数量下载地址中文语音语料数据集3242点击下载更大数据集6235...创建数据本教程笔者使用的是中文语音语料数据集 ，这个数据集一共有3242个人的语音数据，有1130000+条语音数据。...在create_data.py写下以下代码，因为中文语音语料数据集 这个数据集是mp3格式的，作者发现这种格式读取速度很慢，所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式，在创建数据列表之后，可能有些数据的是错误的...首先必须要加载语音库中的语音，语音库文件夹为audio_db，然后用户回车后录音3秒钟，然后程序会自动录音，并使用录音到的音频进行声纹识别，去匹配语音库中的语音，获取用户的信息。...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册
SDK 获取 实时语音识别 Android SDK 及 Demo 下载地址：Android SDK。 接入须知 开发者在调用前请先查看实时语音识别的 接口说明，了解接口的使用要求和使用步骤。...开发环境 引入 .so 文件 libWXVoice.so： 腾讯云语音检测 so 库。 引入 aar 包 aai-2.1.5.aar： 腾讯云语音识别 SDK。
在多语言支持上，它覆盖 10 多种外语转写与互译，技术核心是 “语音识别 + 机器翻译双模型联动”：先通过语音识别模型将外语转写为文字，再调用机器翻译模型生成中文，同时保留原语言文本，最终实现双语对照。...比如外贸会议中，中文 “订单交付周期” 和英文 “order delivery cycle” 的实时转写，就是两个模型同步运算的结果，延迟控制在 1 秒内，满足实时沟通需求。...它的实时转写延迟能控制在 0.5 秒内，接近 “语音与文字同步”，技术核心是 “流式语音识别模型”—— 传统语音识别需要等一段语音结束后再处理，而流式模型能将语音拆成 “毫秒级片段”，边接收语音边处理，...“图片识别文字（OCR）+ 语音转写” 的整合，技术上是 “OCR 模型 + 语音识别模型联动”：拍摄图片后，OCR 模型识别图片中的文字（如会议议程表），转写语音时，将 OCR 文本与语音转写文本合并到同一份笔记中...“多格式导出”（SRT 字幕、CSV、Word 等），技术上是 “格式转换引擎”—— 转写文本存储为通用数据格式，导出时调用不同格式的转换引擎，将通用数据转为目标格式（如转为 SRT 字幕时，自动添加时间轴标签
语音识别功能入口 https://console.cloud.tencent.com/asr 什么是语音识别？ 语音识别，就是把听到的内容用文字表达出来。...被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用，外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。 什么时候会用到语音识别？...对学生党来说，课堂内容的转写会用到语音识别，对行政党来说，领导的每次讲话也会用到语音转写。 语音识别支持哪些形式？ 可以实时转写，也可以将录音文件转写。 语音识别支持哪些语音？...中文✅，英文✅，日文✅，韩文✅，方言✅ 说到这里，想不想体验一下语音识别的功能？...图片.png 进入小程序，使用语音识别，试一试识别中文【你好，世界】 视频内容 再试一试英文【哈喽，卧得】 视频内容 最后试一试粤语【磊吼，色盖】 视频内容 神不神奇~ 我们再试一下文件的转写以及接口的调用
此外，离线引擎也有了新的升级，采用了新一代离线语音识别引擎、离线翻译引擎，并内置了高通骁龙八核处理器。 ?...科大讯飞介绍，这些变化直接让离线语音识别训练模型规模扩大5倍，中英文识别率超95%；翻译模型容量增加105%，涵盖词库规模扩大1倍。 这款产品已经开售，价格3499元。与2.0版本相比贵了500元。...讯飞转写机 紧跟着的是一款转写机产品。科大讯飞将其定位为“面向办公场景的语音转写移动工作站”。 ?...讯飞介绍称，借助其研发的音转文字引擎，转写识别准确率能够达到98%。 ? 与大部分录音笔不同，这款录音笔还带有独立的触摸屏，转写结果可以直接看到。...语音识别：语音识别准确率全面超过速记员。目前，科大讯飞的中文语音转写准确率已经突破98%，英文达到95%。
二、专业语音处理方案的技术实现与核心功能（一）端到端语音识别技术该方案的识别引擎采用先进的端到端 Transformer/Conformer 模型，这一技术直接将语音特征转化为文字输出。...（三）多语言与多方言识别能力该方案具备强大的多语言和多方言识别功能，支持 12 种中文方言，如粤语、四川话、东北话等，以及 10 余种国际语言，包括英语、日语、韩语、法语、西班牙语等。...在跨境会议中，能够对中英文混合语音自动识别并生成双语文字稿；在外语课堂上，英语或日语的听力录音可直接转写为文字，助力学生复习；地方媒体进行方言访谈时，该方案也能准确转写，确保信息完整。...采用该方案后，会议过程中的语音能够实时转写，转写文本自动关联原始录音，支持点击文本跳转至对应语音片段。在会后，参会人员可以快速通过转写文本回溯会议决策细节，避免了因记忆偏差导致的执行失误。...此外，在外语教学中，该方案的多语言识别功能可以辅助教师进行听力教学，将外语听力材料转写为文字，方便学生理解和学习。（三）媒体创作场景媒体工作者在采访、节目制作等过程中，需要处理大量的语音内容。
PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别，一句话识别，在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的，实时音频流。...接口要求 集成实时语音识别 API 时，需按照以下要求。...内容 说明 支持语言 中文普通话、英文、粤语、韩语 支持行业 通用、金融 音频属性 采样率：16000Hz或8000Hz、采样精度：16bits、声道：单声道 音频格式 wav、pcm、opus、speex...1：单声道；2：双声道（仅支持 8k_zh 引擎模型）。 Q1：录音文件保存成双通道， A1：但是你传过来的音频，必须是双通道的。是你音频文件生成好的。是一个实时音频流的概念。...Q2：实时语音识别的分片是200毫秒吗？ A2：IOS的SDK. 200ms对应的 3.
简介Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目，旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。...作为基于深度学习的语音识别模型，Whisper 具有高度的智能化和准确性，能够有效地转换语音输入为文本，并在多种语言之间进行翻译。...这种综合运用数据和先进技术的方式，使得 Whisper 提高了其在各种环境下的健壮性和准确性，能够实现更为精确、智能的语音识别和翻译，为用户提供更加出色的语音处理体验。...多任务Whisper 并不仅仅是预测给定音频的单词，虽然这是是语音识别的核心，但它还包含许多其他附加的功能组件，例如语言活动检测、说话人二值化和逆文本正态化。...包括以下几种：语音识别语音翻译口语识别语音活动检测这些任务的输出由模型预测的令牌序列表示，使得单个模型可以代替传统的语音处理管道中的多个组件，如下所示：应用安装openai-whisperopenai-whisper
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。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...我写的是语音识别，默认就已经开通了语音识别和语音合成。 这就够了，所以接口选择，不用再选了。 语音包名，选择不需要。...接下来，需要进行语音识别，看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm，因为它比较好实现。...看参数，主要用到的是rate和1536 上图的16000表示采样率 1536表示能识别中文和英文，它的容错率比较高 1537必须是标准的普通话，带点地方口音是不行的。 所以建议使用1536 ?...除了使用jieba.cut以外，还有一个方法jieba.cut_for_search 该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 图灵机器人是以语义技术为核心驱动力的人工智能公司，致力于“让机器理解世界
语音识别 - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity extends...savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 初始化语音引擎...int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { /** * 语音识别结果...findViewById(R.id.lv_list); mAdapter = new ChatAdapter(); lvList.setAdapter(mAdapter); // 初始化语音引擎...SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始语音识别
简介 Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型，同时支持把各种语言的音频翻译为成英文（音频->文本）。...Whisper ASR Webservice whisper 只支持服务端代码调用，如果前端要使用得通过接口，Whisper ASR Webservice帮我们提供了这样的接口，目前提供两个接口，一个音频语言识别和音频转文字...Whisper ASR Webservice的 git 仓库 下的docker-compose.gpu.yml可以直接使用 接口文档 http://localhost:9000/docs 其中，音频转文字接口，识别出的文字可能是简体
作者 | Pelhans 来源 | CSDN博客 目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。...网上看了一圈，发现基于tensorflow的中文语音识别开源项目很少，而且功能较为简单。英语的项目倒是很多，但奈何写代码的人功力太深厚，想转成中文的很麻烦。...(实际上是代码功力太差…), 语料采用Aishell 的170h语音....二、特征处理 2.1 MFCC MFCC 也就是梅尔倒谱系数，在理论上它的获取流程为： 先对语音进行预加重、分帧和加窗；（加强语音信号性能（信噪比，处理精度等）的一些预处理） 对每一个短时分析窗，通过FFT...5.2 带语言模型的解码 在训练声学模型阶段使用的是5.1的解码方式，在实际使用过程中需要添加语言模型来提升识别的准确率。
语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）是一种将语音转化为文字的技术，被广泛应用于智能语音交互和多媒体内容理解领域，例如语音助手、语音输入、视频字幕等场景。...衡量中文 ASR 性能的主要指标是字错误率（CER，Character Error Rate），该值越低，表示模型的识别效果越好。...近日，小红书 FireRed 团队正式发布并开源了基于大模型的语音识别模型 ——FireRedASR，在语音识别领域带来新突破。...FireRedASR 在字错误率（CER）这一核心技术指标上，对比此前的 SOTA Seed-ASR，错误率相对降低 8.4%，充分体现了团队在语音识别技术领域的创新能力与技术突破。...，使其不仅能胜任传统语音识别需求，还能在创新性的多媒体场景中大放异彩。
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