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result_bucket_name String 是 OBS桶名称，全局唯一，用于存放语音识别结果。取值范围：3~63个字符，支持小写字母、数字、中划线（-）、英文句号（.）。 登录华为云解决方案实践，选择“语音识别解决方案”，单击“一键部署”，跳转至解决方案创建堆栈界面。 图1 选择模板 在选择模板界面中，单击“下一步”。
实时语音识别 支持“华北-北京一”、“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 音频采样率8KHz或者16KHz，采样位数8bit或者16bit。 支持中文普通话、方言的语音识别，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。
实时语音识别 支持“华北-北京一”、“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 音频采样率8KHz或者16KHz，采样位数8bit或者16bit。 支持中文普通话、方言的语音识别，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。
实时语音识别 实时语音识别 实时语音识别（Real-time ASR），将连续的音频流实时转换成文本，语音识别更快。可应用于直播实时字幕、会议实时记录、即时文本生成等场景。 实时语音识别（Real-time ASR），将连续的音频流实时转换成文本，语音识别更快。可应用于直播实时字幕、会议实时记录、即时文本生成等场景。
语音识别基础 Ø 特征提取 （https://asr.pub/posts/feature_extraction/） 预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中
【语音识别】⚠️玩转语音识别 2⚠️ 知识补充 概述RNN计算RNN 存在的问题LSTMGRUSeq2seqAttention 模型Teacher Forcing 机制 概述 从今天开始我们将开启一个新的深度学习章节, 为大家来讲述一下深度学习在语音识别 (Speech
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
chinese_16k_it 支持采样率为16k的IT会议语音识别。区域仅支持cn-north-4。 chinese_8k_common 支持采样率为8k的中文普通话语音识别。 chinese_16k_common 支持采样率为16k的中文普通话语音识别。 表4 audio_format取值范围
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。 只会返回最多一组VOICE_START和VOICE_END事件。
"command": "END", "cancel": false } 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： 实时语音识别请求
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。
时序不正确，比如连续发送两次“开始识别”指令。 识别过程中发生错误，比如音频解码发生错误。 出现错误响应时，如果已经在一个会话中了，会再发送一个“结束识别”的响应，表示识别会话结束。如果会话还没有开始，那么发送此错误响应后不做其它操作。此后的音频数据都被忽略，直到收到下一个“开始识别”请求。 响应消息
path = ""; // 本地音频路径，如D:/test.wav, 也可将音频文件、音频流转换为byte数组后进行传送。 private String audioFormat = ""; // 音频格式，如pcm16k16bit private
path = ""; // 本地音频路径，如D:/test.wav, 也可将音频文件、音频流转换为byte数组后进行传送。 private String audioFormat = ""; // 音频格式，如pcm16k16bit private
启动实时语音识别 您可以根据自己的业务逻辑进行优化、修改rasr.xml前端界面和RasrCsActivity.class代码，执行RasrCsActivity.class代码效果如下。
启动实时语音识别 您可以根据自己的业务逻辑进行优化、修改rasr.xml前端界面和RasrCsActivity.class代码，执行RasrCsActivity.class代码效果如下。 父主题： Android端调用语音交互服务
project_id = '' # 同region一一对应 """ todo 请正确填写音频格式和模型属性字符串 1. 音频格式一定要相匹配. 例如音频是pcm格式，并且采样率为8k，则格式填写pcm8k16bit 如果返回audio_format
Python 语音识别 1. 介绍 语音识别是将人类语音转换为文本的技术，广泛应用于语音助手、语音输入、语音控制等领域。Python 提供了丰富的语音识别库，例如 SpeechRecognition、pyaudio 等，可以方便地实现语音识别功能。 2. 应用场景 语音助手: 例如
LSTM），以展示语音识别在医疗领域的实际应用。 技术原理 语音识别技术 语音识别技术在医疗领域的应用主要通过将医生的口头输入转化为文字，实现病历记录自动化。深度学习模型，尤其是循环神经网络（RNN）和转录注意力模型（Transformer），在提高语音识别准确性方面取得显著成果。
识别结果响应 服务端在收到客户端发送的连续音频数据后， 当服务端识别出结果后会实时向客户端按句推送识别结果响应消息， 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RESULT，表示识别结果响应。
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