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原因很简单,因为你所测试的是科大讯飞在线的语音识别模块,而我们的是离线的语音识别模块。
开发语言使用的Python，不得不说，使用Python来进行语音识别，是真的方便，第三方库太强大了。基本上是把环境配置好，剩下简单写点流程逻辑代码就完成了。
在知乎上看到一位很牛的销售龙洋，很早之前就写了国产离线语音芯片的对比，真的是一位很称职的销售。 本文重点只是介绍下芯片和厂家，不做开发方面的描述。 博主在专栏【音频（语音）开发】中在不断更新嵌入式语音开发工作的文章，目前还在更新中。
RNN-T技术 为了实现声学模型和语言模型真正的统一学习，提高系统性能，早在2012年人们就提出了RNN Transducer（RNN-T）技术，直到2019年谷歌将该技术成功应用于移动端的实时离线语音识别，RNN-T技术得到广泛使用。
默认模式离线文件解码： online_demo/run.sh离线在线解码：online_demo/run.sh --test-mode live run.sh脚本分析（分析离线语音识别模型）：1）下载online-data.tar.bz2，如果目录下有该语言包，则跳过次步骤，下载地址
本次采用离线语音识别芯片，通过AI芯片算力，将语音识别、语义理解等功能直接在终端设备上处理，具有保护用户隐私、响应速度快、无需网络即可控制等优势。 离线+在线语音识别案例，稍后会出文章，敬请关注。
参考资料 基于STM32+铂电阻设计的测温仪 基于STM32设计的UNO卡牌游戏(双人、多人对战) 基于STM32设计的智能家居控制系统（语音+环境检测）（OneNet平台） 智能家居离线语音识别控制系统设计（SU-03T） 基于OneNet平台设计的多节点温度采集系统-人云4G
（2）语音识别（ASR） 使用如Google Speech-to-Text、Mozilla DeepSpeech或Kaldi等ASR工具将音频转换为文本。 这些工具通常预训练的模型来处理不同语言的音频输入。
（来源物联之家网）为了确保可靠的人机交互，需要强大的离线语音识别功能。恩智浦通过其远距离离线语音控制解决方案满足了市场需求，该解决方案利用其最先进的微控制器使设备制造商更容易集成语音命令。
而音频信号的丰富变化性是由说话人的各种复杂特性或者说话风格与语速、环境噪声、信道干扰、方言差异等因素引起的。声学模型需要足够的鲁棒性来处理以上的情况。
但如果识别音频过程中被AsrClient类中的stopListening()或者cancel()方法打断，则不会调用此回调接口void onAudioStart()在音频开始时，ASR引擎服务端调用此回调接口void onAudioEnd()在音频结束时，ASR引擎服务端调用此回调接口
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。
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。
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，
发现语音识别服务中有一个定制语音识别，其实这个功能和短语音识别功能类似。对于没有定制需求的用户，直接使用定制语音识别的接口即可，与语短音识别接口差别不大。定制语音识别服务支持热词，接受垂直领域模型、特殊方案定制需求。 定制需要收取一定的定制费，定制流程以及费用。
语音识别技术可以将语音转换为计算机可读的输入, 让计算机明白我们要表达什么, 实现真正的人机交互. 希望通过本专栏的学习, 大家能够对语音识别这一领域有一个基本的了解.
定制语音识别定制语音识别提供了一句话识别，录音文件识别功能。一句话识别对时长较短的语音识别速度更快，录音文件识别对时长较长的录音文件识别。一句话识别：可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传二进制数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持热词定制。
private String 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 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。
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。 采用 Transformer 序列到序列模型可以实现针对不同的语言处理任务。
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