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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 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
"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
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
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
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。
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。
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
【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
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。
音信息。什么是语音识别语音识别简单来说就是把语音内容自动转换为文字的过程，是人与机器交互的一种技术。涉及领域：声学、人工智能、数字信号处理、心理学等方面。语音识别的输入：对一段声音文件进行播放的序列。语音识别的输出：输出的结果是一段文本序列。语音识别的原理语音识别需要经过特征提取
严重错误响应 严重错误，通常指流程无法继续的情况。比如当出现客户端分片音频间隔超时（例如20s）。 出现严重错误响应时，流程不再继续，服务器端会主动断连。 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FATAL_ERROR，表示开始识别响应。
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
果。目前的语音识别技术主要是通过DNN实现的。语音识别的效果一般用“识别率”，即识别文字与标准文字相匹配的字数与标准文字总字数的比例来衡量。目前中文通用语音连续识别的识别率最高可以达到97%。2）衍生研究内容麦克风阵列：在家庭、会议室、户外、商场等各种环境下，语音识别会有噪音、混
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
Whisper 提高了其在各种环境下的健壮性和准确性，能够实现更为精确、智能的语音识别和翻译，为用户提供更加出色的语音处理体验。 多任务 Whisper 并不仅仅是预测给定音频的单词，虽然这是是语音识别的核心，但它还包含许多其他附加的功能组件，例如语言活动检测、说话人二值化和逆文本正态化。
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。
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