NLP领域自然语言处理计算语言学自然语言理解自然语言生成机器翻译文本分类语音识别语音合成中文分词信息检索信息抽取句法分析问答系统自动摘要拼写检查统计机器翻译[编辑]NLP专题隐马尔科夫模型最大熵模型条件随机场数学之美支持向量机机器学习

传统人工智能的实现我们平时使用的人工智能比如手机上的语音识别，都是通过联网来实现的，手机

人工智能领域的研究包括机器人技术、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。传统人工智能的实现我们平时使用的人工智能比如手机上的语音识别，都是通过联网来实现的，手机把语音转

它凭借强大的学习能力和出色的性能，在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多任务中展现出巨大潜力。本文将深入探讨深度学习的技术前沿，并分析其面临的挑战与未来发展前景。

目前语音识别服务只支持16000Hz和8000Hz两种采样率，其中8000Hz一般是电话业务使用，其余都使用16000Hz。22050的采样频率是常用的，44100已是CD音质。44100Hz-音频C

speech_recognition：用于语音识别的库。首先，我们需要使用pip来安装这些库。

整合了语音识别的Python程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在Python程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。

零基础入门语音识别-食物声音识别本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第八场——零零基础入门语音识别-食物声音识别挑战赛。

Task1学习笔记——赛题数据介绍与分析了解声音探索数据关于音频处理的库观察音频数据查看音频特征了解声音声音，其实就是各种声源的振动所发出来的波。它通过空气、水等弹性介质传播到动物的器官中，为动物的听觉神经所感受。因此，从物理的角度看来声音并不是抽象的。频率、周期、波长、音速、音强、振幅（响度）、声压、波形（音色），把声音“解剖”出来就是以上所列出来的各种特征。而这，就为我们分析声音数据提供了切入

前有古人，后有小王，大家好，我是你们爱思考的小王学长，今天我来带大家漫游一下当下发展火热的语音识别技术，通俗易懂、干货满满、一定要学到最后呦！

零基础入门语音识别——食物声音识别打开我

工具以及使用到的库ffmpegsoxaudacitypydubscipylibrosapyAudioAnalysisplotly本文分为两个部分：P1：如何使用ffmpeg和sox处理音频文件P2：如何编程处理音频文件并执行基本处理P1处理语音数据——命令行方式格式转换ffmpeg-ivideo.mkvaudio.mp3使用ffmpeg将输入mkv文件转为mp3文件降采样、通道转换ffmpeg-i

对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等，对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等。

接着，各个成员在各自的博客中落实了三区VR场景漫游项目的规划——项目时长：4月1日至5月31日团队分工：常雨晴手势识别模块叶子扬语音识别模块冯金虎项目展示模块肖绍天虚拟实验室模块，协助项目展示模块交互设计

其语音识别基于openai-whisper离线模型、文字翻译使用google翻译接口，文字合成语音使用MicrosoftEdgeTTS，背景音乐去

RNN这类模型已经改变了语音识别、自然语言处理等其他领域。在本门课中，你将学习如何自己构建

做语音识别任务时，数据量是我们很关注的一个问题，如何统计一个数据集的音频总时长呢？本文利用Ubuntu下的工具sox和python语言即可快速获得结果。

该项目各模块之间耦合度非常低，包括声音来源、语音识别、情绪分析、NLP处理、情绪语音合成、语音输出和表情

SIRI是SpeechInterpretation&RecognitionInterface的首字母缩写，原义为语音识别接口，是苹果公司在iPhone、iPad、iPodTouch、HomePod等产品上应用的一个语音助手

语音识别开源框架文章目录语音识别开源框架Whisper特征Github地址开源文档介绍论文参考ASRT特征环境Github地址开源文档介绍DeepSpeech特征环境Github地址文档介绍论文参考DeepSpeech2

语音合成&语音识别用微软语音合成功能生成xiaoxiao的语音。用Whisper离线识别合成的语音输出srt字幕。

目录介绍效果输出信息项目代码下载介绍github地址：https://github.com/sandrohanea/whisper.netWhisper.net.SpeechtotextmadesimpleusingWhisperModels模型下载地址：https://huggingface.co/sandrohanea/whisper.net/tree/main/classic效果输出信息wh

摘要：1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。

1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。

/dancheng-senior/postgraduate2开发简介深度学习作为机器学习领域内新兴并且蓬勃发展的一门学科，它不仅改变着传统的机器学习方法，也影响着我们对人类感知的理解，已经在图像识别和语音识别等领域取得广泛的

有哪些文件：头文件：1.auidio.h语音识别模块2.camera.h人脸识别登录模块3.chooselevelscene.h翻金币游戏的4.dataconfig.h翻金币游戏的关卡的数据5.entry_mode.h

随着语音识别技术和计算机视觉技术的不断提高，现代医学正在进入全面数字化时代。追求高质量的训练数据是人工智能产业的信条，得到更为精准的语音机器模型更离不开语音数据的不断供给。

一、音频总线音频是智能座舱的核心功能，涵盖车载音响、语音识别、e-Call、消噪及回声消除等应用，随着汽车智能网联化的发展，对音频的开发要求也越来越高。

在科技产业中，人工智能被应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等方面。同时，人工智能也渗透到了家居、医疗、教育、交通等各个领域中，为我们的生活

随着科技的迅猛发展，语音识别和语音采集技术在我们生活中扮演着越来越重要的角色。本文将介绍一些与语音采集相关的APP下载和任务平台，为您提供更多选择和便利。

2.语音识别与合成：系统支持语音输入和语音输

目前，开放平台以“云+端”的形式向开发者提供语音合成、语音识别、语音唤醒、语义理解、人脸识别、个性化彩铃、移动应

主要应用于语音识别、情感计算、音乐信息获取。2.0版本之后的op

语音特性提取回顾-从mel定标到mfc和mfcc前言Mel定标Mel滤波器组离散傅里叶变换Mel滤波器组实现插值MFC和MFCC差了一个CCMVN归一化的思想VTLN归一化怎么和Mel谱扯上关系的尾声参考文档前言做语音识别的真谛是不漏听一句话

主要应用于语音识别、情感计算、音乐信息获取。2.0版本之后的openSMILE包括了openCV库，可以用于视频处理和视

基于ARM语音识别的智能家居系统我们上一篇，我们实现在Linux系统下编译程序，我们首先通过两个小练习来熟悉一下如何去编译。今天，我们来介绍一下LCD屏幕基本使用。

随着技术的不断发展和普及，语音识别技术在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。而语音采集作为语音识别技术的基石之一，也因此成为了一项备受关注的工作。

现在市面上的智能电子产品千千万，为了达到人们使用更加方便的目的，很多智能产品都开发了语音识别功能，用来语音唤醒进行交互；另外，各大公司也开发出来了各种智能语音机器人，比如小米公司的“小爱”，百度公司的“

2、语音识别——语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术；3、机器学习——机器学习（ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确

当前AI快速发展，涉猎到的领域不断扩张，目前·AI技术已经在自然语言处理、图像识别和处理、语音识别和合成、自动驾驶、医疗诊断各个领域都取得了显著的进展，随着技术的进一步发展和研究的深入，AI也发展出了更多节省时间提高效率的工具

自然语言语音识别(NaturalLanguageSpeechRecognition):基于不同音频的大型数据集训练结果，支持多种国家语言的识别、方言及语调，为用户提供专业的海外内容语音转文

对比学习已经在各种应用中得到了应用，如图像识别、自然语言处理和语音识别。对比学习的一种流行方法是孪生网络，它使用一对相同的

语音信号来源：计算机中采用PCM编码按时间序列保存的一连串数据。一般为.wav文件，可以通过各种录音软件录制，录制是包括三个参数：采样率fs，一般8000Hz115200Hz等；bits，即每个采样点用几个二进制保存；通道：单通道，双通道等。预处理：分帧：非平稳信号，分帧后每段看作短时平稳，即可用FFT获得频率分布。帧长的选择：一帧要包含几个周期，如帧长25ms，帧移10ms。加窗：让一帧信号的幅

审讯记录语音输入法等多个场景产品文档产品视频实时语音识别接入层支持协议了解更多功能优化您可以通过访问控制对子账户进行相关资源的访问管理了解更多产品体验客户端接入实时语音识别技术指引上线了解更多功能发布语音识别产品已开始支持上海话方言了解更多功能发布语音识别产品已开始支持上海话

目录一、引言语音识别技术的魅力与挑战语音识别的基本概念技术的进步与应用实际应用的影响二、语音识别技术的历史1.初期探索（1950s-1970s）早期的实验2.隐马尔可夫模型的兴起（1980s）算法创新3

电销机器人是基于深度神经学算法和卷积神经网络算法，将网络电话、语音识别、自然语言理解、多轮对话、知识图谱等多个门类集于一身的智能产品。

上图展示了智能语音的界面架构，从中可以看出，语音交互所涉及的技术模块有4个部分，如下图所示：首先，通过应用自动语音识别技术听到用户说的话，然后应用自然语言理解来分析语句的含义，随后用自然语言生成对话结果

PaddleSpeech支持语音识别、语音翻译（英译中）、语音合成、标点恢复等应用示例。安装paddlespeechPaddleSpeech快速安装方式有两种，一种是pi

简介序列建模是许多领域的一个重要问题，包括自然语言处理(NLP)、语音识别和语音合成、时间序列预测、音乐生成和「生物信息学」。所有这些任务的共同点是它们需要坚持。接下来的事情的预测是基于历史的。

文章目录1.写在前面2.整体思路3.具体实现3.1启动语音识别3.2监听语音识别结果3.3转接到坐席4.遇到的问题5.解决的方案6.后续需研究的问题1.写在前面  前面的文章已经做了很多准备工作，接下来的事情