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可选择不保存到本地。需具体到文件，如D:/test.wav /** * 用于语音合成参数设置，例如发声人、音高、语速、音量、采样率、连接超时。所有参数均可以不设置，采用默认。 * * @param request 语音合成请求 */ private void setPar
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
语音合成，调用API获取语音合成结果，将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择、自定义音量、语速、音高等，可自定义音频格式，为企业和个人提供个性化的发音服务。
语音合成，调用API获取语音合成结果，将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择、自定义音量、语速、音高等，可自定义音频格式，为企业和个人提供个性化的发音服务。
随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及，语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷，而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术，本文将详细介绍语音识别的语音搜索。 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱
语音助手的基本功能包括语音识别、语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别是语音助手的核心功能，它可以将用户的语音输入转换为文本。语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然，更具人性化。 自然语言处理
选择连接模式，目前实时语音识别提供三种接口，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
合成后生成的语音数据，以Base64编码格式返回。用户如需生成音频，需要将Base64编码解码成byte数组，再保存为wav音频。 说明： 语音数据输出的格式为wav格式。
sentence_stream_connect(request) # 实时语音识别单句模式 rasr_client.continue_stream_connect(request) # 实时语音识别连续模式 # step4 发送音频 rasr_client
为了一体。 语音识别的问题可以看做是语音到文本的对应关系，语音识别问题大体可以归结为文本基本组成单位的选择上。单位不同，则建模力度也随之改变。 图4 语音识别的基本途径 根据图中文本基本组成单位从大到小分别是： 整句文本，如“Hello World”,对应的语音建模尺度为整条语音。
媒体资源控制协议（Media Resource Control Protocol, MRCP）是一种通讯协议，用于语音服务器向客户端提供各种语音服务(如语音识别和语音合成)。 MRCP并不定义会话连接，不关心服务器与客户端是如何连接的，MRC
支持开发具有语音识别需求的第三方应用，如语音输入法、语音搜索、实时字幕、游戏娱乐、社交聊天、人机交互（如驾驶模式）等场景。语音输入法：将需要输入的文字，直接用语音的方式输入。即用户说话的时候语音识别引擎返回识别的汉字序列，让输入更加便捷，解放双手。语音搜索：搜索内容直接以语音的方式输
语音来源发音器官分喉下、喉头、喉上三个部分。喉下部分是由气管到肺。从肺呼出的气流成为语音的声源。喉头部分主要是声门和声带。声带是两条韧带，起着喉的阀门作用，它的闭拢和打开成为声门。声门大开时气流畅通，声门闭合，气流冲出使声带作周期性的颤动就产生声音。喉上部分包括咽腔、口腔和鼻腔
向右转”、“向前走”、“向后退”命令词，语音算法sdk经过智能处理后输出识别结果，log显示如下 识别到语音命令词“向前走”、“向左转”、“向右转&rd
获取桶的网站配置 功能介绍 获取该桶设置的网站配置信息。 要正确执行此操作，需要确保执行者有GetBucketWebsite执行权限。默认情况下只有桶的所有者可以执行此操作，也可以通过设置桶策略或用户策略授权给其他用户。
删除桶的网站配置 功能介绍 删除指定桶的网站配置信息。 要正确执行此操作，需要确保执行者有DeleteBucketWebsite权限。默认情况下只有桶的所有者可以执行此操作，也可以通过设置桶策略或用户策略授权给其他用户。
请求消息元素 在此请求中，需要在请求的消息体中配置桶的网站配置信息，配置信息以XML格式上传。 如果重定向所有请求，网站配置元素如表1描述。
该API属于MetaStudio服务，描述: 该接口用于获取生成的数字人驱动数据,包括语音、表情、动作等。接口URL: "/v1/{project_id}/ttsa-jobs/{job_id}"
为什么要分帧加窗 语音信号处理需要弄清楚语音中各个频率成分的分布。做这件事情的数学工具是傅里叶变换。傅里叶变换要求输入信号是平稳的。而语音在宏观上来看是不平稳的——你的嘴巴一动，信号的特征就变了。但是从微观上来看，在比较短的时间内，嘴巴动得是没有那么快的，语音信号就可
① 语音识别比较重要的一个因素是：语音库,它作为识别过程中对比的数据 在线的语音库在云端,存储的数据是非常庞大的；而离线的语音库在本地,空间是有限的,那样对比的数据样本差异就比较大,假设输入的语音“打开灯”,那么识别的过程就会将此语音拿来与语音库中的声音样本做对比,语音库中数据样本越多
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