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Speech Recognition：中文语音识别

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简介：
中文语音识别致力于研究将人类的口语信息转化为文本的技术。该领域结合了信号处理、模式识别及人工智能等多学科知识，旨在提高机器对于汉语的理解和转换能力，使人机交互更加自然流畅。 中文语音识别 1. 环境设置：Python 3.5, TensorFlow 1.5.0 2. 训练数据下载清华大学中文语料库（thchs30） 3. 在conf目录下的conf.ini文件中进行训练配置，然后运行python train.py开始训练。也可以在终端运行python test.py进行测试或者使用PyCharm打开项目。 4. 测试效果

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  • Speech Recognition：中文语音识别
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    中文语音识别致力于研究将人类的口语信息转化为文本的技术。该领域结合了信号处理、模式识别及人工智能等多学科知识，旨在提高机器对于汉语的理解和转换能力，使人机交互更加自然流畅。 中文语音识别 1. 环境设置：Python 3.5, TensorFlow 1.5.0 2. 训练数据下载清华大学中文语料库（thchs30） 3. 在conf目录下的conf.ini文件中进行训练配置，然后运行python train.py开始训练。也可以在终端运行python test.py进行测试或者使用PyCharm打开项目。 4. 测试效果
     
  • 中文离线语音识别库 - speech-recognition
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    speech-recognition是一款专为中文设计的离线语音识别库，支持多种音频格式，适用于开发者构建智能语音应用，提供简便易用的API接口。 浅谈使用 Python 的 speech-recognition 库进行脱机语音识别。
     
  • 语音情感识别：Speech-Emotion-Recognition
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    《语音情感识别》（Speech-Emotion-Recognition）系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态，广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。 语音情感识别麦克风的安装需求：在命令提示符下移动到项目的根文件夹，并运行以下命令： ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。 正在运行的项目步骤如下： 1. 在命令提示符中，进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用： ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。 注意事项： - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务，因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。
     
  • Unity插件：Speech Recognition System（语音识别）
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    Speech Recognition System是一款基于Unity引擎开发的高效语音识别插件，适用于多种平台，为游戏和应用提供流畅自然的人机交互体验。 Speech Recognition System是一款语音识别插件，无需互联网连接；具有高质量、快速的语音识别功能；支持24种语言；适用于多个平台（Windows, iOS, Android, macOS, Linux）；易于集成。支持的语言包括：英语、印度英语、中文、俄语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、希腊语、土耳其语、越南语、意大利语、荷兰语、加泰罗尼亚语、阿拉伯语、波斯语（即伊朗的官方语言）、菲律宾语言（如塔加洛语）、哈萨克斯坦语言（主要为哈萨克族的语言，也有俄语使用者）、瑞典语、日语、乌克兰语、捷克语、印地语和波兰语。
     
  • 说话人语音识别-Speech Recognition MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的说话人语音识别系统代码，适用于研究和学习语音信号处理及机器学习算法在语音识别中的应用。 基于MATLAB的说话人语音识别系统利用了mfcc、train、test数据以及主程序进行开发。
     
  • React-Speech-Recognition：为React应用提供的语音识别功能
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    React-Speech-Recognition 是一个专为React应用程序设计的库，它提供了强大的语音识别功能。通过简单的集成，开发者可以轻松地为其应用添加实时语音转文字的能力。 React语音识别是一个利用React钩子的工具，能够将从麦克风采集的声音转换为文本，并提供给相关的React组件使用。useSpeechRecognition这个挂钩允许组件访问通过用户麦克风获取到的音频数据。它管理Web Speech API的状态，在后台操作打开或关闭麦克风的功能。 值得注意的是，当前对于此API的支持在浏览器中是有限制的，而Chrome提供了最佳体验。该工具需要至少版本为16.8的React来支持钩子功能。如果您之前使用过2.x版的react-speech-recognition或者正在用较低版本的React开发，则可以查看旧版文档。 如果从以前版本升级到3.x，请参考相应的迁移指南以顺利完成更新过程。 Type声明文件可以在DefinitelyTyped中找到。 安装说明： 请按照指示进行安装。
     
  • speech recognition.zip_MATLAB语音识别_基于MATLAB的语音识别工具
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    本项目为基于MATLAB开发的语音识别工具包，能够实现高效的语音信号处理与模式识别。用户可利用该工具进行语音数据采集、预处理及特征提取，并训练模型以提高识别准确性。此资源适用于学术研究和工程应用。 在MATLAB里进行语音识别训练程序的运行过程。
     
  • Speech Emotion Recognition: Implementation of Speech-Emotion-Recognition...
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    本文介绍了一种实现语音情感识别的方法和系统。通过分析音频信号的情感特征，该技术能够准确地识别出人类言语中的情绪状态。 语音情感识别采用LSTM、CNN、SVM、MLP方法并通过Keras实现。改进了特征提取方式后，识别准确率提高到了约80%。原来的版本存档在特定位置。 项目结构如下： - `models/`：模型实现目录 - `common.py`：所有模型的基类 - `dnn/`： - `dnn.py`：神经网络模型的基类 - `cnn.py`：CNN模型 - `lstm.py`：LSTM模型 - `ml.py` 环境要求： - Python: 3.6.7 - Keras: 2.2.4
     
  • 语音识别处理 spoken language recognition processing
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    语音识别处理（Spoken Language Recognition Processing）涉及自动检测和辨识口语中的语言类型或说话人身份的技术。这一领域结合了信号处理、机器学习及自然语言理解等多个学科的知识，旨在提高跨语言交流的效率与准确度。 语音识别（spoken language processing）是指将人类的口语转换为计算机可处理的文字或命令的技术。这项技术在人机交互、智能助手以及自动翻译等领域中发挥着重要作用。通过不断的发展和完善，语音识别系统已经能够实现高准确率的实时转录，并支持多种语言和方言。
     
  • iOS 10中Speech Framework的语音识别技术详解
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    本文详细解析了iOS 10中的Speech Framework框架及其语音识别技术，帮助开发者深入了解和应用该功能。 《iOS10语音识别框架SpeechFramework深度解析》 在iOS10系统中，Apple推出了全新的SpeechFramework，这是一项重大创新，极大地拓宽了开发者为应用程序添加语音识别功能的途径。SpeechFramework不仅简化了开发流程，并且避免了对第三方服务的依赖，还提升了用户数据的安全性。本段落将深入探讨该框架的核心类及其应用。 一、SpeechFramework框架概览 SpeechFramework框架包含了一系列关键类，用于实现语音识别功能。其中，SFSpeechRecognizer是核心操作类，负责管理用户权限设置语言环境以及发起识别请求；而SFSpeechRecognitionTask则代表了具体的识别任务，并通过实现SFSpeechRecognitionTaskDelegate协议监听识别过程中的事件。此外，还有基于音频URL的SFSpeechURLRecognitionRequest和基于音频流的SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest用于创建不同的识别请求，且结果由SFSpeechRecognitionResult表示；SFTranscription和SFTranscriptionSegment分别用于存储转换后的文本信息及音频片段。 二、获取用户语音识别权限 使用SpeechFramework前必须先获得用户的授权。这需要在Info.plist文件中添加Privacy-Speech Recognition Usage Description 键以解释为何需访问该功能，然后通过SFSpeechRecognizer的requestAuthorization方法请求权限，并根据回调返回的状态来判断下一步操作：包括尚未决定、拒绝授权、设备不允许或已授权等。 三、发起语音识别请求 成功获取到用户许可后可创建SFSpeechRecognizer实例并利用SFSpeechRecognitionRequest类生成具体的识别任务。例如，若要对音频文件中的内容进行识别，则可以使用以下方式： ```swift let rec = SFSpeechRecognizer() let request = SFSpeechURLRecognitionRequest(url: Bundle.main.url(forResource: 7011, withExtension: m4a)!) rec?.recognitionTask(with: request, resultHandler: { (result, error) in // 处理识别结果或错误 }) ``` 四、语音识别结果处理 完成识别任务后，SFSpeechRecognitionResult对象将携带文本结果。开发者可以通过回调函数来处理这些数据，并进一步获取SFTranscription对象以分析和展示所得到的文本。 五、实时语音识别 除了支持预先录制音频文件中的内容外，SpeechFramework同样适用于实时语音流输入场景下进行连续性语音识别任务。 六、自定义语言模型 虽然默认情况下SpeechFramework已涵盖多种语言的支持，但苹果允许开发者创建定制化的语言模型以适应特定词汇或专业领域的需求（如医疗术语等）。 总的来说，iOS10的SpeechFramework框架为开发人员提供了一整套完整的语音识别解决方案。它简化了从权限申请到结果处理整个流程，并提升了安全性，成为现代iOS应用不可或缺的一部分。通过熟练掌握这一技术栈，开发者可以构建出更加智能和交互性强的应用程序来满足用户日益增长的需求。