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中、英文以及数字的混合识别。 即时输出识别结果 连续识别语音流内容，即时输出结果，并可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测 对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Netw
/** * 检测到句子开始事件 */ @Override public void onVoiceStart() { } /** * 检测到句子结束事件
ServerException import json # 鉴权参数 # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量H
import SisConfig import json import os # 鉴权参数 # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行
或者16bit。 支持中文普通话、方言和英语的语音识别，其中方言包括：四川话、粤语和上海话。 方言和英语仅支持“华北-北京四”区域。 端点检测参数（vad_head、vad_tail、max_seconds）会影响句子的分段结果，存在一定误差。对连续模式和单句模式生效，对流式一句话模式无效。
请求URI 参数 说明 URI-scheme 传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务在不同区域，Endpoint不同，可以从终端节点中获取。例如，一句话识别服务在“华北-北京四”区域的Endpoint为“sis-ext
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1 init authInfo // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中
一句的识别。 如果设置为0，表示不检测“长时间静音”情况。 取值范围：[0, 60000]的整数，单位为ms，默认为10000ms，即10s。 vad_tail 否 Integer 音频的结尾中的静音时间，正常情况下不应设成很小的值。 如果检测语音结尾的静音时长大于等于此值时，在
} //认证用的AK和SK硬编码在代码中或明文存储都有很大安全风险，建议在配置文件或环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 //本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例请先
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com/api-sis/sis_03_0115.html // auth info // 认证用的AK和SK硬编码在代码中或明文存储都有很大安全风险，建议在配置文件或环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 DEFINE_string(ak, "", "access key"); DEFINE_string(sk
使用流程简介 用户通过调用SIS服务提供的API或SDK，进行语音转文本或语音合成任务，返回的结果需要您通过编码对接到业务系统中。 图1 使用流程
在使用语音交互SDK时，需要准备的环境请参见表 开发环境。 目前Java SDK不支持在android中使用。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 JDK Java开发环境的基本配置。版本要求：强烈推荐使用1.8版本。 Eclipse
import SisConfig import json import os # 鉴权参数 # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行
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public class HotWordDemo { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变
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