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hisper更精准的定位语音开始和结束的位置。 faster whisper地址： https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper 实现功能： 从麦克风获取声音进行实时语音识别转文本 代码仅仅用了40多行即可实现实时语音转文本功能 封装成类调用十分简单，代码如下：
0002", "error_msg": "***" } 状态码 状态码请参见状态码。 错误码 错误码请参见错误码。 父主题： 实时语音识别响应
cancel 否 Boolen 是否取消返回识别结果。 true：表示取消识别，也即丢弃识别中和未识别的语音数据并结束，不返回剩余的识别结果。 false：表示继续处理识别中和未识别的语音数据直到处理完所有之前发送的数据。 默认是false。 示例 { "command": "END"
创建语音通知（V2.0.0）（createVoiceNotification） 场景描述 使用语音通知功能时，调用此API，将请求语音通话平台给指定用户播放语音通知。 创建语音通知（V2）接口对比原创建语音通知接口，其请求参数中的语音文件设置方式不同，现支持设置文本转语音的模板和
放音文件和语音模板必须要审核通过后才可使用吗？ 是的。 放音文件需按要求制作，请参考制作放音文件。并通过放音文件管理页面提前上传到语音通话平台并通过审核后才可使用。 语音模板需通过语音模板管理页面提前上传到语音通话平台并通过审核后才可使用。 父主题： 放音文件及语音模板配置
81 三、运行结果 实际效果为语音播报 四、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（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
二、简介 实验目的 1.掌握语音信号线性叠加的方法，实现非等长语音信号的叠加 2.熟悉语音信号卷积原理，实现两语音卷积。 3.熟悉语音信号升采样/降采样方法。 实验原理 1.信号的叠加 两个信号X1和X2，通过短时信号的补零，使两语音信号有相同的长度，叠加信号为 叠加白噪声通过生成随机信号的方法来实现
语言识别工作原理概述 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
、粤语和上海话识别。 多语音格式支持 支持11种输入语音格式，包含ulaw、alaw、pcm、mpx、wav等 支持11种输入语音格式，包含ulaw、alaw、pcm、mpx、wav等 应用场景 语音搜索 语音短消息 游戏娱乐 语音搜索 搜索内容直接以语音的方式输入，让搜索更加高
结束识别请求响应 服务器端收到“结束识别”请求时或语音识别过程中发生错误，服务端会向客户端推送如下响应消息，以json字符串形式放置在text message中。 响应消息 表1 响应参数 参数名 参数类型 说明 resp_type String 响应类型。参数值为END，表示结束识别响应。
告诉所有人有新成员加入聊天室 System.out.println("(如果要退出聊天室请输入“3333”！)"); System.out.println("*******成功进入匿名聊天室！**********");
语音合成WebSocket版 初始化Client 初始化RttsClient，其中参数包含AuthInfo和SisHttpConfig和RttsResponseListener。其中AuthInfo和SisHttpConfig的参数如表2-14所示。
在流式一句话模式下： 不会返回VOICE_START、VOICE_END、EXCEEDED_SILCENCE事件。 在实时语音识别单句模式下： 返回VOICE_START事件，表示检测到语音，此时IVR可以做打断。 返回VOICE_END事件后，表示一句话结束，后续的音频将被忽略，不会再进行识别。
实时语音识别请求 实时语音识别工作流程 开始识别 发送音频数据 结束识别 父主题： 实时语音识别接口
实时语音识别连续模式 初始化Client 初始化RasrClient，其中参数包含AuthInfo,SisHttpCnfig,RasrResponseListener,RasrConnProcessListener。
二.语音资源文件wav生成 文章目录 二.语音资源文件wav生成 1.定义语音资源数组 2.循环调用生成语音API 3.执行，具体结果如下
com/ 1 四、语音转文字 获取语音 想要实现语音转文字，首先，我们得获取用户的语音输入。这里使用Python的speech_recognition包来进行语音获取，使用这个的好处是，他会在用户说话结束时，自动停止语音获取，这里我们就不用自己去写该什么停止语音获取的逻辑了，这点
智能语音助手 智能语音助手 智能语音助手可根据客户需求构建支持语音交互能力，且具备知识库、任务型对话、多轮对话、表格问答、自动文本生成、多模态等多种对话机器人能力的AI助手，赋能不同行业客户。 智能语音助手可根据客户需求构建支持语音交互能力，且具备知识库、任务型对话、多轮对话、表
报销、考勤、审批、企业网盘、IM消息、邮件、音视频、云空间、OA、小程序等服务，可以提升企业办公效率，降低运营成本。华为云WeLink智能语音助手，简称小微，是移动办公软件WeLink内置的一款智能应用，通过说话和问答的方式，即可轻松实现交互，大大提升了工作效率。而且可在WeLi
与实时语音识别引擎握手连接，并发送语音数据和接收转写结果，最后关闭Websocket连接。 获取Websocket握手请求wss-URI请参见Websocket握手请求。 获取实时语音识别请求消息格式信息请参见实时语音识别请求。 获取实时语音识别响应消息格式请参见实时语音识别响应。
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