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    重构出版:语音交互技术的冲击与机遇

    重构出版:语音交互技术的冲击与机遇 1 摘要:语音交互技术是人工智能技术的重要分支,包括语音识别、语音合成和语义理解三个部分。语音交互技术不仅从出版实务上重构了出版业,而且重构了出版业的核心概念。出版机构面对语音交互技术的冲击要主动培养音频编辑人才,提前布局市场,在下一次知识服务转型的风口占得先机。 关键词:人工智能;语音交互技术;重构;出版业 2 人工智能将对人类社会产生重大影响,而语音是人工智能技术重要应用领域之一。近年来语音交互技术日趋成熟,数字出版领域有声读物快速发展,市场不断扩大。“国内已经先

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    最佳实践 | 用腾讯云AI语音识别零基础实现小程序语音输入法

    先回顾下,生活、工作中你使用过哪些语音识别相关的产品或者服务? 培训/考试相关的小程序,使用语音识别来判断回答是否正确; 英语口语练习的小程序,使用语音识别来打分; 你画我猜类的小程序,使用语音识别来判断是否猜对; 活动营销类的小程序,比如口令识别、口令红包等; 直播/短视频类小程序,使用语音识别生成字幕; 客服类的小程序,使用语音识别、语音合成来实现智能客服。 可以看到,语音识别的应用场景越来越广泛,我们在做小程序开发的时候,也经常会遇到使用语音识别的场景;其中语音输入法是非常基础的功能场景,如果能实

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    Linux下利用python实现语音识别详细教程

    语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风,语音便从物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。其工作原理为:语音信号在非常短的时间尺度上(比如 10 毫秒)可被近似为静止过程,即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络,通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器(VAD)将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是,对于 Python 使用者而言,一些语音识别服务可通过 API 在线使用,且其中大部分也提供了 Python SDK。

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