最近自己想接触下语音识别，经过一番了解和摸索，实现了对语音识别API的简单调用，正好写文章记录下。目前搜到的帖子里，有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的；也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功，就将二者结合，简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
腾讯云实时音视频（TRTC）接入实时语音识别，主要是将TRTC中的音频数据传递到语音识别的音频数据源中进行实时识别。本篇讲述如何对TRTC本地和远端的音频流进行实时识别。
现实生活中，越来越多的地方需要使用到语音识别，微信里客户的长条语音，游戏里更方便快速的交流，都是语音识别的重要场景。现在为大家强力推荐腾讯云语音识别，一款为企业和开发者提供极具性价比的语音识别服务。腾讯云语音识别服务经微信、腾讯视频、王者荣耀、和平精英等大量内部业务验证；同时也在线上线下大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景下成功落地。同时日服务亿级用户，具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
2012 年，在深度学习技术的帮助下，语音识别研究有了极大进展，很多产品开始采用这项技术，如谷歌的语音搜索。这也开启了该领域的变革：之后每一年都会出现进一步提高语音识别质量的新架构，如深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、卷积神经网络等等。然而，延迟仍然是重中之重：自动语音助手对请求能够提供快速及时的反应，会让人感觉更有帮助。
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~~(●—●)
2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。 2015年，借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展，以及大数据语料的积累，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值，通过招兵买马、合作、并购的方式、拓展自己在自然语言处理研究领域的业务
Google日前正式发布旗下云端语音识别API，支持80多种语言，也能辨识正体中文。而新版API加强了长版音频档的转录精准度，也新增支持WAV、Opus和Speex文件格式，且Google也宣称，新版
前言：本文作者@焦糖玛奇朵，是我们“AI产品经理大本营”早期成员，下面是她分享的第1篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：） 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图：人工智能可以化身为你的爱车，在沙漠、森林或小巷中风驰电掣；可以是智慧公正的交警，控制红绿灯、缓解交通的拥挤；还可以是给人以贴心照顾的小助理，熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后，作为一个严谨认真的AI产品经理，我不禁想去探索上述美好未来的实现路径；今天，
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
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。
最近，QQ V7.6.0版本发布，新增视频通话“口吐弹幕”功能，引发网友热议。 寻找最新黑科技与视频通话的契合点，使视频聊天更潮、更互动、更具趣味性是，一直是QQ视频通话探索的方向。这次我们结合实时语
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
随着物联网（IoT）的快速发展，对于实时处理和边缘计算的需求也在不断增加。自然语言处理（NLP）技术作为人工智能的重要分支，正逐渐在实时处理与边缘计算领域崭露头角。本文将深入探讨NLP在实时处理和边缘计算中的应用，通过实例演示如何构建智能边缘应用，提高响应速度和降低数据传输成本。
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术
导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
随着互联网时代的进步，智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时，越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验，语音转换成文本，语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术，实现快速、高效、准确的语音识别及控制，实现智能行业内全新的便捷操作模式。
一个月之前，微软发布了基于深度神经网络的文本到语音（text-to-speech，TTS）系统，并且做为 Azure 认知服务中的一项，提供面向客户的预览版本。
你知道吗？ 全球每2周就会有一种语言消失。 语言的消亡意味着珍贵的多样性文化信息流失，与物种的灭绝毫无二致。 现实情况是，濒危语言消亡的速度比濒危动物消亡的速度还要快，据测算，到本世纪末，世界上50%-90%的语言将会消亡。 保护濒危语言是保护文化多样性的重要一步，那么，人工智能又能做什么呢？ 语音技术发展到今天，其应用能力已经媲美甚至超越人类平均水平。从历史视角看，不管是地理位置障碍还是语言障碍，它都将是促进和增强人与人、人与机器自然对话的强大工具。 在濒危语言文化保护上，我们由此也看到了新的思路
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能；语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布，可识别出图片中的人体，并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布，可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等，可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线，用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
随着人工智能技术的飞速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品，凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格，为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务，广泛应用于多个行业场景，极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201706/347845.htm
没天总是不停的开会，会议内容又多又发散！音频文件整理困难，搜索不到终点，占用空间大，不利于分享和传达！
随着人工智能技术的迅猛发展，语音技术作为其中的重要分支，正在逐步改变我们的生活和工作方式。腾讯云作为国内领先的云服务提供商，其语音产品在技术能力、应用场景和业务价值等方面均表现出色。本文将从语音产品科普解读、应用实践和行业案例三个方面，深入探讨腾讯云语音产品的技术原理、应用场景、业务价值及其在各行业中的实际应用。
AI 科技评论按：在近二十年来，尤其是引入深度学习以后，语音识别取得了一系列重大突破，并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上，「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一，这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前，谷歌推出了基于循环神经网络变换器（RNN-T）的全神经元设备端语音识别器，能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上，AI 科技评论进行编译如下。
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版，让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步：首先，把你的实时语音转换成文字；然后，再把文字翻译成另一种语言的文字；最后，把文字转换成语音。其中，识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来，由于深度学习的进步，语音识别依靠深度神经网络（deep neural networks）也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现，但真正开始焕发光芒
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 课程概述 腾讯云语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR） 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业务使用，外部落地录音质检、会议实时转写、法庭/审讯记录、语音输入法等多个场景。 【课程目标】 了解腾讯云语音识别 ASR 产品优势 了解腾讯云语音识别 ASR 应用场景 【课程大纲】 知识模块 简介 腾讯云语音识别 ASR 腾讯云语音识别 ASR 产品概述
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。
5月4日，有着最难语音识别任务之称的CHiME-6成绩揭晓：科大讯飞联合中科大语音及语言信息处理国家工程实验室（USTC-NELSLIP）在给定说话人边界的多通道语音识别两个参赛任务上夺冠。
AppID、SecretID 和 SecretKey等个人信息填入，否则无法运行Demo(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)
本文介绍了如何使用腾讯云实时流式语音识别服务实现iOS端SDK接入的方法和步骤。首先介绍了如何获取SDK，然后讲解了SDK的配置和签名获取。最后，通过一个示例展示了如何初始化SDK、开始语音识别和停止语音识别。
语音识别功能提供面向移动终端的语音识别能力。它基于华为智慧引擎（HUAWEI HiAI Engine）中的语音识别引擎，向开发者提供人工智能应用层API。该技术可以将语音文件、实时语音数据流转换为汉字序列，准确率达到90%以上（本地识别95%）。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，连续两周拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
前段时间一个饭局上 在某上市公司做策划的朋友酒后吐槽： “已经工作这么多年了 每次大小会议还让我做会议纪要 真心觉得自己大材小用，憋屈了 而且多是在临近下班开会 只能熬夜加班输出会议纪要” 想起刚入职场那会 不是在开会就是在写会议纪要 但写上抬头与开会日期后，就写不下去了…… 领导已经跑题到天天天天天边了～ 纪要抓不住重点，记录跟不上速度 默默的看了一下自己的手 坎多了是不是也就放过它了？ 今天特此给大家安利一款语音神器 腾讯云AI语音识别 被微信、腾讯视频等大量内部业务使用 业务延展性
让计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音已成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。 目前，语音服务存在于各种场景中，包括实时会议记录、视频实时直播字幕、呼叫中心语音质检、实时会议记录等。想要实现不同的语音服务，这涉及到方方面面的技术，例如，在进行实时会议记录任务时，需要将会议中的音频实时转写为文字，辅助会议记录工作，同时适用于电视会议等远距离场景，这涉及到自动语音识别(ASR)技术。 除此以外，我们在日常生活中，也经常遇到需要将文本转化成语音的技术(TTS) ，该技术可以通过自然逼真的智能语音，让机器拥有「说话」的能力。 那么，有没有一种技术，可以同时完成自动语音识别、语音合成技术的任务？ 今年，英伟达发布了 NVIDIA Riva，这是一种现成的语音服务，可以轻松部署在任何云或数据中心。NVIDIA Riva的设计旨在帮助用户轻松、快速地访问会话 AI 功能，实现开箱即用，通过一些简单的命令和 API 操作就可以快速构建高级别的语音识别服务。该服务可以处理数百至数千音频流作为输入，并以最小延迟返回文本；还能快速构建高级别的对话式 AI 服务。 NVIDIA Riva是一个使用了 GPU 加速，快速部署高性能会话式 AI 服务的 SDK，可用于快速开发语音 AI 的应用程序。Riva SDK 在 NVIDIA GPU 上运行，在高吞吐量水平下提供最快的推断响应。 目前，NVIDIA Riva整合了 ASR 和 TTS 等智能算法引擎，用户可以使用这些功能进行科学研究。
行业增长放缓，技术价值被严重低估和浪费，如何实现个人技术价值最大化？本文我将带着这个疑问给大家讲解以下几点，旨在帮助您将深入掌握副业（创业）项目开发的完整流程，并学习多种高效的运营方案。通过全面学习整套副业（创业）项目开发与运营的核心技能，您将拥有实现创意转化的强大能力。
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
识别延迟一直是设备端语音识别技术需要解决的重大问题，谷歌手机今天更新了手机端的语音识别技术——Gboard，重磅推出了一款端到端、全神经、基于设备的语音识别器，支持Gboard中的语音输入。通过谷歌最新的（RNN-T）技术训练的模型，该模型精度超过CTC，并且只有80M，可直接在设备上运行。
语音识别（Speech Recognition）技术是指将口述或语音信号转化为文本或命令的自动化过程。随着深度学习技术的快速发展，语音识别取得了长足的进步，成为人机交互、智能助理和语音控制等领域的核心技术之一。本文将详细介绍语音识别技术的发展历程，重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用，并展望了未来的发展趋势。
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
语音识别技术的演进一直受益于不断发展的机器学习算法，其中强化学习作为一种强大的学习范式，逐渐在语音识别领域崭露头角。本文将深入研究强化学习在语音识别中的演变过程，结合实例详细探讨其部署过程，包括数据处理、模型训练与部署等方面。
在众多汉字中，同音字（词）是一个特别的存在，正确使用，妙趣横生，使用不当，错误百出。 有网友曾戏谑：再智能的语音识别，遇到同音字（词）都可能“秒变智障”。 有时候，明明是一个温馨感动的时刻，语音识别偏偏剑走偏锋，让你措手不及。 例如： 一下子画风突变。 而语音识别在同音字（词）方面的尴尬还不止于此。 人名“王倩”和“王茜”、小区名“书香苑小区”和“书香院小区”、餐饮词汇“食全食美”和“十全十美”、服装词汇“百衣百顺”和“百依百顺”，乃至日常沟通中的“肌肉”和“鸡肉”、“失忆”和“诗意”、“北麓
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】3人团队如何用AI改变语音市场？ 三人打下的专注语音技术独角兽，如今又成功融资了。 前段时间，美国音频API平台AssemblyAI完成了3000万美元的B轮融资。 这是一个可以自动将音频和视频文件以及实时音频流转换为文本的平台。 AssemblyAI的创始人兼首席执行官Dylan Fox表示， 「我们正在构建用于定制化语音识别的API，开发人员可以用我们的API 将语音转录成文字或者创建自己的语音接口，而且他们不需要做任何数据上的挖掘和训练，我们
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