浅谈语音识别

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。

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语音识别与语音控制

# 加载音频驱动，设备启动之后只需要加载一次 bash config/audio.sh #启动launch文件 ros2 launch speech speech_recongnition_launch.py 其中speech_recongnition_launch.py

ASR项目实战-语音识别

基于Kaldi实现的语音识别引擎，声学模型+发音词典+语言模型，实现思路如下：将语音数据送入识别引擎，引擎除输出识别得到的文本，同时可以得到音素的列表，以及各音素在音频数据中出现的时间偏移量，此时结合文字或者单词和音素之间的映射关系，即可推算出文字或者单词出现在语音数据中的时间偏移量

ModelArts中文语音识别和语音识别的实战经验

mod=viewthread&tid=72297&page=1#pid314425作业1，如图按照作业1的要求音频以上传，下载解压后如图，选择一个音频即可。

人工智能 - 语音识别

这要求探索出更好的方法，将原始音频数据转换为人类习惯于收听的独特声音(称为音素)(例如，“汽车”一词中的“c”)。Ⅳ　　研究人员还将基本的语音识别结果与更好的场景结合起来，以区分同音异义词(bear/bare)。

语音和语音识别介绍

语音识别 语音识别技术，也可以称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），其任务是将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。

什么是语音识别的语音助手？

语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。 预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理，以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。 特征提取 特征提取是指从语音信号中提取出有用的特征，以便更好地进行分类。

【hilens】【语音识别功能】语音识别播放出来杂音

可用常见播放器打开用上述代码保存的wav格式音频文件，在windows上播放时没有目标声音都是很大的杂音？

【语音识别】基于matlab MFCC GMM语音识别【含Matlab源码 535期】

SVM的话MFCC作为特征，每一帧作为一个样本，可以借助VAD删除无效音频段，直接训练分类。

【语音识别】基于matlab特定人的语音识别分辨【含Matlab源码 534期】

一、简介 基于matlab特定人的语音识别分辨 二、部分源代码 function varargout

语音识别SDK

语音识别有python的SDK吗

python语音识别终极指南

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，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。

从WFST到语音识别

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语音识别 - 主要步骤

声音的音量（volume），即音频的强度和幅度；　　　　声音的音调，也称为音高（pitch），即音频的频率或每秒变化的次数；　　　　声音的音色（timbre），即音频泛音或谐波成分。