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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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • 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模块：用于Python的语音识别工具，兼容多种在线及离线引擎与API
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    Speech Recognition是一款专为Python设计的语音识别工具，支持多款在线和离线引擎及API，方便开发者轻松集成语音识别功能。 《Python语音识别模块speech_recognition详解》 在当今数字化时代，语音识别技术已经广泛应用于智能家居、智能助手、自动驾驶等多个领域。Python作为一门易学且功能强大的编程语言，为开发者提供了丰富的库来处理语音识别任务。其中，speech_recognition库是一个非常重要的工具，它允许开发者在Python环境中轻松实现语音到文本的转换，无论是在线还是离线，支持多种引擎和API。本段落将详细介绍speech_recognition库及其使用方法。 一、speech_recognition库简介 speech_recognition库是Python的一个开源项目，由Alexis Bellido开发，旨在简化语音识别过程。它能够与多个语音识别服务进行交互，包括Google Web Speech API、IBM Watson、Microsoft Bing Voice Recognition等。同时，该库也支持本地的离线识别引擎，如Sphinx，这使得开发者可以在没有网络连接的情况下也能处理语音数据。 二、安装与配置 要在Python项目中使用speech_recognition库，首先需要通过pip进行安装： ```bash pip install SpeechRecognition ``` 根据需求，可能还需要安装额外的音频处理库，如pyaudio，用于音频输入和输出： ```bash pip install pyaudio ``` 对于离线识别，可能需要下载对应的语音识别引擎模型文件，并设置好相应的路径。 三、基本使用 1. 初始化Recognizer对象 使用speech_recognition库的第一步是创建一个Recognizer对象，它是处理所有识别操作的核心： ```python import speech_recognition as sr r = sr.Recognizer() ``` 2. 录音与读取音频 录音可以通过Microphone类完成： ```python with sr.Microphone() as source: print(请说话:) audio = r.listen(source) ``` 如果需要读取已有的音频文件，可以使用`sr.AudioFile`： ```python with sr.AudioFile(path_to_your_audio_file.wav) as source: audio = r.listen(source) ``` 3. 识别语音 识别语音使用`recognize_*`方法，这里的星号(*)代表不同的语音识别服务。例如，使用Google Web Speech API: ```python try: text = r.recognize_google(audio, language=zh-CN) print(你说的是:, text) except sr.UnknownValueError: print(无法识别) except sr.RequestError as e: print(请求失败; {0}.format(e)) ``` 4. 自定义识别引擎 speech_recognition库还支持自定义语音识别引擎。例如，使用Sphinx： ```python r = sr.Recognizer() r.energy_threshold = 4000 # 调整噪声阈值 with sr.AudioFile(path_to_your_audio_file.wav) as source: audio = r.listen(source) text = r.recognize_sphinx(audio, language=zh-CN) ``` 四、高级特性 除了基础功能，speech_recognition库还提供了一些高级特性，如： - 设置噪声阈值：通过调整`energy_threshold`参数，可以控制识别时对噪声的过滤程度。 - 实时识别：结合线程，可以实现实时的语音识别。 - 多语言支持：可以指定不同语言的识别，如en-US（英语）、zh-CN（简体中文）等。 - 音频源选择：可以指定特定的音频设备进行录音。 - 语音活动检测（VAD）：自动识别语音片段，忽略静默部分。 五、应用场景与限制 speech_recognition库广泛应用于语音助手、语音搜索、语音转文字记录等领域。然而，需要注意的是，虽然在线服务通常提供更准确的识别结果，但它们可能受到网络状况、API调用限制和隐私问题的影响。离线识别则可以避免这些问题，但识别准确性可能会下降。 总结，Python的speech_recognition库为开发者提供了一个强大且易于使用的工具，用于实现语音识别功能。通过灵活地选择识别引擎和服务，以及利用其高级特性，我们可以构建各种语音交互的应用，进一步推动人工智能技术的发展。
     
  • Android离线语音识别Demo - 中文版
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    本项目为Android平台下的中文离线语音识别演示程序，旨在展示在无网络环境下高效、准确地将用户语音转换成文本的技术实现。 离线中文语音识别的识别率较高，请大家珍惜作者的劳动成果，谢谢！这也是为了赚取积分，不然不会上传。
     
  • Android离线语音识别_Demo: 中文版
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    本Demo提供了一个基于Android平台的中文离线语音识别工具，无需网络连接即可实现高效的语音转文字功能，适用于多种场景。 离线中文语音识别的识别率较高，请大家珍惜作者的劳动成果，谢谢！这也是为了赚取积分，否则不会上传。
     
  • Android离线语音识别Demo - 中文版
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    Android离线语音识别Demo - 中文版是一款专为安卓设备设计的中文离线语音识别软件演示程序，无需网络即可实现高效、准确的语音转文字功能。 离线中文语音识别的识别率较高，请大家珍惜我们的劳动成果，谢谢！这也是为了赚取积分，否则不会上传。请大家珍惜我们的努力和付出，谢谢。