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语音识别 | Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能

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?...语音识别场景 1:语音翻译 2:语音辨别、语音记事本 3:智能终端 语音识别原理 技术应用: 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理...用语音识别来辨认身份是非常复杂的,所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。 语音识别系统得益于廉价的硬件设备,大多数的计算机都有声卡和麦克风,也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点的。...倒频谱的计算-->识别方法-->压缩训练-->语音质量-->硬件设备 JAVA语音识别示例 需求:java实现语音识别--语音音频文件的识别 技术:Java、jdk1.8、maven、百度云、mp3、

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    Android实现语音合成与识别功能

    Android语音合成与语音识别,供大家参考,具体内容如下 这里调用科大讯飞语音的API,语音云开放平台介绍 调用科大讯飞语音的API,需要加添库文件Msc.jar,添加libmsc.so文件,还需添加权限...,具体步骤可参看SDK里的文档 参看开发的文档写了一个简单的语音合成和识别demo,图示如下 ?...在EditText里输入文字,点击语音合成,可以实现文字转化为语音 ? 点击语音合成,输入语音,识别的文字以提示的形式显示,并且显示在EditText中 ?...主要代码如下,注意appid需要自己申请 package com.example.voice; import java.util.ArrayList; import android.os.Bundle;...layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0.03" android:text="语音识别

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    使用云函数实现语音识别案例

    背景 语音识别,也被称为自动语音识别 Automatic Speech Recognition,(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。...该技术已经广泛应用于我们平时的生活中,例如: 语音输入法:智能语音输入,由实时语音识别实现,为用户节省输入时间、提升输入体验。...语音消息转写:将用户的语音信息转成文字信息,由一句话识别服务实现,提升用户阅读效率。 字幕生成:将直播和录播视频中的语音转换为文字,由录音文件识别服务实现,轻松便捷地生成字幕文件。...会议纪要:将会议、庭审、采访等场景的音频信息转换为文字,由实时语音识别服务实现,降低人工记录成本、提升效率。...电话质检:将坐席通话转成文字,由实语音识别服务或录音文件识别服务实现,全面覆盖质检内容、提升质检效率。 方案设计 可以使用腾讯云函数实现语音识别

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    使用Python实现语音识别与处理模型

    语音识别与处理是一项重要的人工智能技术,它可以将人类语音转换成文本形式,从而实现语音命令识别语音转写等功能。...在本文中,我们将介绍语音识别与处理的基本原理和常见的实现方法,并使用Python来实现这些模型。 什么是语音识别与处理?...语音识别与处理是指将语音信号转换成文本形式的过程,通常包括语音信号的预处理、特征提取、模型训练和识别等步骤。语音识别与处理技术广泛应用于语音助手、语音搜索、语音转写等场景。...结论 通过本文的介绍,我们了解了语音识别与处理的基本原理和实现方法,并使用Python实现了一个简单的语音识别模型。...希望本文能够帮助读者理解语音识别与处理技术的概念和实现方法,并能够在实际项目中应用Python来构建自己的语音识别系统。

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    基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

    原文博客: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。...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)实现语音识别...自定义的语音数据需要符合一下格式: 语音文件需要放在dataset/audio/目录下,例如我们有个wav的文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...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。

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    语音识别内容

    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。...统一采用 JSON 格式 开发语言 任意,只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数: ChannelNum 是 Integer 语音声道数...Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3....输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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    python语音识别

    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。...一、功能概述 实现语音转换为文字,调取第3方接口。比如百度ai,图灵机器人,得到想要的结果。...我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别语音合成。 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。...(text, 'zh', 1, {         'spd':5,         'vol': 5,         'pit':5,         'per':0     })     # 识别正确返回语音二进制

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    语音识别模型

    简介Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目,旨在实现语音识别、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。...采用 Transformer 序列到序列模型可以实现针对不同的语言处理任务。...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

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    腾讯云智能语音小程序插件实现实时语音识别

    1.项目需求 通过腾讯云语音识别官方提供的小程序插件时间实时语音识别 2.项目准备 微信小程序开发者账号 前往注册 微信开发者工具 前往下载 腾讯云语音识别小程序插件文档 参考文档 3.项目实践..."provider": "wx3e17776051baf153" } }, 配置页面 "pages/pl/pl", 编译生成页面 image.png image.png 实现页面...openConsole是布尔值(true/false),为控制台打印日志开关 let manager = plugin.getRecordRecognitionManager(); //获取全局唯一的语音识别管理器...页面的初始数据 */ data: { time: 0, // 初始时间 duration: 600000, // 录音时长为10分钟 status: 0, // 语音识别管理器的状态...:1为开始,2为停止, voiceData:"" ,//语音识别阶段数据, resultNumber:1,//识别结果的段数 }, /** * 生命周期函数--监听页面加载

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    如何用 RNN 实现语音识别?| 分享总结

    在近期 AI 研习社的线上分享会上,来自平安科技的人工智能实验室的算法研究员罗冬日为大家普及了 RNN 的基础知识,分享内容包括其基本机构,优点和不足,以及如何利用 LSTM 网络实现语音识别。...主要内容: 普通 RNN 结构 普通 RNN 的不足 LSTM 单元 GRU 单元 采用 LSTM 实现语音识别的例子 RNN 和 CNN 的区别 普通卷积神经网络(CNN)处理的是 “静态” 数据,样本数据之间独立...比如语音识别,一段语音是有时间序列的,说的话前后是有关系的。 总结:在空间或局部上有关联图像数据适合卷积神经网络来处理,在时间序列上有关联的数据适合用循环时间网络处理。...接下来用 RNN 做一个实验,给大家介绍一个简单的语音识别例子: 关于 LSTM+CTC 背景知识 2015 年,百度公开发布的采用神经网络的 LSTM+CTC 模型大幅度降低了语音识别的错误率。...真实的语音识别环境要复杂很多。实验中要求的是标准普通话和安静无噪声的环境。

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    openai whisper 语音识别语音翻译

    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...(支持翻译和转录) Whisper ASR Webservice除了支持Whisper,还支持faster-whisper;faster-whisper据说能够实现比 Whisper更快的转录功能,同时显存占用也比较小...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

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    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。...MASR.git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)实现语音识别...自定义的语音数据需要符合一下格式:语音文件需要放在dataset/audio/目录下,例如我们有个wav的文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...infer_path.py,实时录音识别infer_record.py和提供HTTP接口识别infer_server.py,他们的公共参数model_path训练保存的模型路径,lm_path为语言模型路径...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。

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    FreeSWITCH对接vosk实现实时语音识别

    环境:CentOS 7.6_x64FreeSWITCH版本 :1.10.9Python版本:3.9.2一、背景描述vosk是一个开源语音识别工具,可识别中文,之前介绍过python使用vosk进行中文语音识别...,今天记录下FreeSWITCH对接vosk实现实时语音识别。...vosk离线语音识别可参考我之前写的文章:python使用vosk进行中文语音识别二、具体实现1、编译及安装vosk模块可直接使用github上的代码进行编译:https://github.com/alphacep...websocket启动命令如下:workon py39envpython asr_server.py vosk-model-cn-0.15运行效果如下:图片具体可参考我之前写的文章:python使用vosk进行中文语音识别...2、实时语音识别编写拨号方案: <action application="answer

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