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语音识别技术，也称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），可以基于机器识别和理解，将语音信号转变为文本或命令。语音识别支持的输入文件格式有 wav 或 pcm。语音识别当前仅支持对普通话的识别。语音识别输入时长不能超过 20s。
紧接着，日本提出第五代计算机计划，注入大量的人才和财力，旨在创造出能够与人交流、翻译各国语言、识别图像、具有一定推理逻辑能力的机器系统。也在同样的时期，David Rumelhart提出著名的反向传播算法（BP算法），解决了多层神经网络学习过程中遇到的诸多问题。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
**引言** 多语言语音识别是语音技术领域中的一个重要挑战。随着全球化的发展，不同语种之间的语音识别需求逐渐增加。本文将深入研究多语言语音识别所面临的挑战，并提出相应的解决方案。通过项目实例，我们将详细探讨挑战的性质以及采用的技术手段。
流式一句话、实时语音识别连续模式、实时语音识别单句模式 // 选择1 流式一句话连接 // rasrClient.shortStreamConnect(request); // 选择2，实时语音识别单句模式 // rasrClient.sentenceStreamConnect
audio_format 是 String 音频格式，支持pcm，alaw，ulaw等，如pcm8k16bit，参见《API参考》中开始识别开始识别章节。
引言隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是一种经典的机器学习模型，是可用于标注问题的统计学模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。
我们是否可以采用人工智能AI的语言识别功能针对参会语音进行识别，并在会后输出会议记录，怎么样，是不很完美。5、专业定制的需求。 不同的行业具有不同的特色。
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。
我觉得有以下几个原因： 依赖语言模型 首先我们回顾一下端到端语音识别方法的定义，它是指能够使用一个单一的神经网络直接将输入的语音特征（如果更严格的话是wav）转化为输出文本的网络，它能够将声学模型，语言模型和发音模型融合在一起，简化传统语音识别中的复杂过程。
该方法省去了繁琐的n-gram计算过程，在目前的场景文本识别框架中占据了主导的地位。 但是基于RNN的语言模型结构存在2个问题：1）梯度消失/爆炸的问题。2）串行计算效率慢。
语音识别主要有以下五个问题： ⒈对自然语言的识别和理解。首先必须将连续的讲话分解为词、音素等单位，其次要建立一个理解语义的规则。 ⒉语音信息量大。语音模式不仅对不同的说话人不同，对同一说话人也是不同的，例如，一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息是不同的。
函数级代码自动生成 可以通过自然语言识别做到函数级的多行代码生成，开发者仅需在定义好的函数签名末尾处敲下“回车键”，CodeArts Snap将生成符合业务逻辑的完整函数代码（如下图）。
文本图像中包含两层信息：视觉纹理信息和语言信息。由于单纯根据视觉纹理信息进行文字识别缺少了对上下文的字符语义信息的挖掘，时常会导致错误的文本识别结果（之后会详细说明）。因此如何获得鲁棒的语言信息来提升识别性能成为了最近场景文本识别任务中比较受欢迎的思路。 3.
经典的卷积神经网络10 卷积神经网络应用参考 基本卷积神经网络，如下所示图： ( •̀ ω •́ )y 三、循环神经网络 简介：循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN），是一种反馈网络，模拟“人脑记忆功能”，常用于语言识别
参数共享8 优势9 经典的卷积神经网络10 卷积神经网络应用参考 基本卷积神经网络，如下所示图： ( •̀ ω •́ )y 三、循环神经网络 简介：循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN），是一种反馈网络，模拟“人脑记忆功能”，常用于语言识别
/aistudio/education/lessonvideo/1000466 Token Token是模型的输出形式，以上图语音识别为例，输出的text包含了N个Token，每个Token有V种符号 目前，Token主要有下面五种具体形式： Phoneme 音标，即语言的发音
人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
•语音处理是用以研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的总称。•由于现代的语音处理技术都以数字计算为基础，并借助微处理器、信号处理器或通用计算机加以实现，因此也称数字语音信号处理。
2需求分析 2.1 项目影响力 Whisper 是由 OpenAI 开发的通用语音识别模型，基于大规模的弱监督训练数据，涵盖了多种语音任务，如多语言语音识别、语音翻译和语言识别。
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