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iOS DevCamp幻灯片分享:探索Siri的奥秘——语音识别技术解析 | 新浪 张俊林

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简介:
张俊林在iOS DevCamp会议上分享了关于Siri的幻灯片,详细解析了其背后的语音识别技术。演讲内容深入浅出,帮助开发者理解并应用先进的语音识别功能。 iOS平台应用详解:《Siri:I,robot! Siri语音识别系统详解》 本讲座将深入探讨苹果公司发布的广受关注的iOS平台应用——Siri的技术原理。除了作为一套先进的语音识别系统,Siri还具备强大的用户意图分析与智能识别机制。 在本次讨论中,我们将详细解析Siri的核心技术架构、包括其语音识别模块、活跃知识库(本体)、执行引擎和服务框架等关键组成部分,并探讨如何构建类似的智能化应用。 讲师张俊林拥有中科院软件所的博士学位,《这就是搜索引擎:核心技术详解》一书作者。目前任职于新浪微博研发团队,专注于自然语言处理、搜索技术、推荐系统以及机器学习领域的研究与开发工作。

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客服
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  • iOS DevCampSiri—— |
    优质
    张俊林在iOS DevCamp会议上分享了关于Siri的幻灯片,详细解析了其背后的语音识别技术。演讲内容深入浅出,帮助开发者理解并应用先进的语音识别功能。 iOS平台应用详解:《Siri:I,robot! Siri语音识别系统详解》 本讲座将深入探讨苹果公司发布的广受关注的iOS平台应用——Siri的技术原理。除了作为一套先进的语音识别系统,Siri还具备强大的用户意图分析与智能识别机制。 在本次讨论中,我们将详细解析Siri的核心技术架构、包括其语音识别模块、活跃知识库(本体)、执行引擎和服务框架等关键组成部分,并探讨如何构建类似的智能化应用。 讲师张俊林拥有中科院软件所的博士学位,《这就是搜索引擎:核心技术详解》一书作者。目前任职于新浪微博研发团队,专注于自然语言处理、搜索技术、推荐系统以及机器学习领域的研究与开发工作。
  • Siri: I, Robot!——深度剖Siri系统
    优质
    《I, Robot!》由张俊林撰写,深入解析了Siri语音识别系统的运作机制。文章从技术层面详细探讨了苹果公司这一智能助手的奥秘,为读者揭开其背后的黑箱操作。 Siri是苹果公司发布的一款备受关注的iOS平台应用。它不仅具备语音识别功能,更重要的是其能够分析并理解用户的意图。本讲座将深入探讨Siri的技术原理,并详细介绍其系统架构、语音识别系统、活跃知识库、执行引擎和服务输出等关键组成部分,帮助大家了解如何构建类似的智能应用程序。
  • iOS 10中Speech Framework
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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。
  • 基于FPGA实验:运用VHDL与MATLAB
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    本项目通过FPGA平台,结合VHDL和MATLAB技术,开展语音识别实验,旨在探索硬件描述语言与信号处理软件的协同应用,实现高效能、低功耗的语音识别系统。 FPGA语音识别:基于VHDL和MATLAB的实验性语音识别系统
  • 利用LabVIEW和MATLAB
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    本文探讨了如何运用LabVIEW与MATLAB两种软件工具进行语音信号处理及识别的研究方法和技术实现,旨在为相关领域的研究者提供参考。 LabVIEW语音识别与MATLAB的语音识别方法均基于MFCC(Mel频率倒谱系数)技术实现。这两种工具提供了不同的编程环境来处理音频信号,并从中提取特征以进行模式匹配或分类,从而达到识别不同语音的目的。在实际应用中,开发者可以根据具体需求选择合适的平台和算法来进行开发工作。
  • 原理详
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    《语音识别技术原理详解》一文深入浅出地介绍了语音识别的基本概念、核心技术以及实现方法,帮助读者理解如何将人类语言转化为计算机可处理的信息。 语音识别技术研究人类口述语言的自动识别与理解过程,并将语音信号转换为文本或命令。这项技术涉及多个学科领域,如声学、语音学、语言学、信息理论以及模式识别等。 1. 语音识别的基本原理 本质上,语音识别系统是一种模式识别系统,包含特征提取、模式匹配和参考模型库三个关键部分。当未知的语音通过话筒转化为电信号并输入到该系统时,它会进行相应的处理与分析。
  • HMM
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    HMM语音识别技术利用隐马尔可夫模型对声音信号进行分析和建模,能够有效捕捉语音特征,实现从音频到文本的转换,在智能语音领域应用广泛。 语音识别可以使用MATLAB中的隐马尔科夫模型来实现。
  • Python
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    Python语音识别技术是指利用Python编程语言开发或调用相关库和工具,实现对人类语音输入进行捕捉、分析并转换为文本的技术。这一技术在智能家居、虚拟助手等领域有着广泛的应用。 一个用Python编写的将文字转换成语音的程序,可以用于广播。所需外部库为baidu-api。
  • C++
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    本项目专注于C++编程语言下的语音识别技术开发与应用,致力于提高语音数据处理效率和准确率,推动人机交互领域的创新与发展。 使用Visual C++创建Win32工程并通过调用Windows API进行语音识别的教程比较少见,大多数YouTube上的相关视频都是用C#编写的。这里提供一个用C++实现的例子。