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、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便。
智能语音应解决语音接入通用性和开放性这个问题，例如其他企业需要用户通过语音访问其网站或者应用，那智能语音要提供一个通用性的指令来完成这个操作。
但是，我们一般理解的语音识别其实都是狭义的语音转文字的过程，简称语音转文本识别（ Speech To Text, STT ）更合适，这样就能与语音合成(Text To Speech, TTS )对应起来。 语音识别系统的主要流程如下图所示。
3 语音信号分析技术 语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理[8]。而且，语音合成的音质好坏，语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分桥的准确性和精确性。
音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据。 语音信号有三个重要的参数：声道数、取样频率和量化位数。
【功能模块】hilens语音识别， cap = hilens.AudioCapture(sample_rate=hilens.AUDIO_SAMPLE_RATE_16000, bit_width=hilens.AUDIO_BIT_WIDTH_16, nSamples=1000
（第3版）[M].清华大学出版社，2019. [2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.
（3）TTS语音合成：STEP2: 语音回复：“请戴好口罩，并出示二维码”。STEP3：语音回复“您好，欢迎回家，二维码有效，请您通过”。
热词可在一句话识别、录音文件识别、实时语音识别使用。例如将地名和人名作为热词，则语音可以准确识别出人名和地名。
语音播报：应用程序调用语音合成模块播报血糖值。
语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。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、人工智能等等。
语音播报 广和通 单模组 MQTT 华为云openCPU智联模组_Cat.1_MC615-CN-L610-CN_云喇叭TTS语音 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/296429 环境温湿度 广和通 单模组 MQTT
自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）是一种语音识别技术，其目标是通过对人类语音信号的转换，将其中包含的语音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。
案例链接https://nbviewer.jupyter.org/github/huaweicloud/ModelArts-Lab/blob/master/notebook/DL_speech_recognition/DFCNN和Transformer模型完成中文语音识别.ipynb
也可以通过sound函数便可以听到加噪后的语音信号, 与原始语音信号相比, 声音刺耳根本不能分辨出原始语音信号。 3 语音信号去噪方法 对于语音去噪现在已经有一些比较成熟的方法, 如小波变换法, 小波包变换法, 以及滤波器法。
【必填】 尝试通过form 系列标签进行收集语音，但是如果不加语音的对应语法，不能正常收集语音，如果加了内置语法，报不支持rule 元素，如果更换远程的语法文件，则直接未播报完直接挂断
声学特征的提取ASR的第一步是从语音信号中提取特征，这通常涉及以下几种技术：短时能量和短时过零率： 这些特征用于描述语音信号的基本特性，如音量和语音帧的边缘位置。
输入 对于语音识别系统而言，第一步要检测是否有语音输入，即，语音激活检测（VAD）。识别 在低功耗设计中，相比于语音识别的其它部分，VAD采用always on的工作机制。当VAD检测到有语音输入之后，VAD便会唤醒后续的识别系统。
【1】 Estimation of the Frequency of Occurrence of Italian Phonemes in Text标题：语篇中意大利语音素出现频率的估计作者：Javi Arango,Alex DeCaprio,Sunwoo Baik,Luca De
系统实现了上图中的语音输入、预处理、特征提取、训练建立模板库和识别等模块，最终建立了一个比较完整的语音识别系统。 2语音信号预处理 语音信号的预处理模块一般包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。
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