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离线语音评测与语音识别(支持中英文)

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简介:
本工具提供离线中英文语音评测及识别服务,无需网络连接,保障用户数据安全,适用于语言学习、听力训练等多种场景。 离线语音评测及语音识别支持中文和英文。

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客服
客服
  • 线
    优质
    本工具提供离线中英文语音评测及识别服务,无需网络连接,保障用户数据安全,适用于语言学习、听力训练等多种场景。 离线语音评测及语音识别支持中文和英文。
  • C# 线,实现
    优质
    本项目利用C#语言开发离线语音识别系统,能够高效地将用户讲话内容转换为文本形式,适用于多种应用场景。 C#开发的离线语音识别软件可以将短语音转换为文字,并且已经测试运行成功。该程序使用指定的识别库,具有较快的识别速度。需要的话,可以根据自己的需求进行修改和使用。
  • 线库 - speech-recognition
    优质
    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。
  • Android线Demo -
    优质
    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线_Demo:
    优质
    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线Demo -
    优质
    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。
  • Android线PocketSphinx
    优质
    Android离线语音识别PocketSphinx是一款开源库,它允许设备在没有网络连接的情况下进行高效的语音命令和内容识别。这款工具特别适用于注重隐私保护的应用程序开发,因为它不依赖于云端处理用户声音数据,提供了更加安全的用户体验。 为了离线识别中文语句,我使用了Android Studio工具并在我自己的安卓手机上进行测试。需要在手机里给这个软件的存储和录音权限。到2021年11月2日为止,程序可以正常运行。
  • 线技术
    优质
    离线语音识别技术是指在无网络连接的情况下,设备能够直接处理和理解用户的语音指令,并转换为文本的技术。它保障了数据隐私和提高了响应速度,在智能终端、智能家居等领域有着广泛的应用前景。 离线语音识别技术使设备能够在无网络连接的情况下处理并理解用户的语音输入,在智能家居、车载导航及移动应用等领域有着广泛应用,因为它能够提供即时反馈且不依赖互联网。 Unity3D是一款强大的跨平台游戏开发引擎,其功能不仅限于游戏制作,还包括虚拟现实(VR)和增强现实(AR),以及各种互动体验的创建。在Unity3D中加入离线语音识别能力可以让用户通过语音命令与游戏或应用程序进行交互,提供更加自然直观的操作方式。 Speech Recognition System.unitypackage文件可能包含以下关键组件: 1. **声音采集**:这部分负责从麦克风或其他音频输入设备获取声波信号,并将其转换成数字格式。 2. **预处理**:为了提高识别精度,通常会对原始音频数据进行降噪、消除回声等操作。 3. **特征提取**:此步骤是从经过预处理的音频中抽取有用的特征信息,如梅尔频率倒谱系数(MFCC)或线性预测编码(LPC),这些特性将用于后续阶段。 4. **模型构建**:离线语音识别通常依赖于预先训练好的模型。这可能基于隐藏马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN) 或卷积神经网络(CNN),它们学习不同词汇或指令的发音模式。 5. **识别引擎**:在运行时,该模块将提取的特征与预训练模型进行匹配,以识别出相应的语音命令。 6. **后处理**:为了提高准确性和实用性,可能会对识别结果进一步加工,例如去除错误和上下文解析等操作。 7. **接口集成**:Unity3D中的API及脚本使开发者能够轻松地将语音识别功能与游戏逻辑或其他部分整合在一起。 8. **资源管理**:考虑到性能问题,该系统可能包含模型压缩、动态加载以及语音库的管理和更新策略。 实际开发时需要考虑的因素包括实时性、准确率、多语言支持及资源消耗等。Unity3D提供的工具和插件简化了集成过程,但开发者也需要具备一定的语音识别技术和Unity编程知识。通过使用Speech Recognition System.unitypackage文件,开发者可以快速导入并开始在自己的项目中实现离线语音交互功能。
  • 线AI(Undertone Whisper)
    优质
    离线耳语AI语音识别(Undertone Whisper)是一款创新技术应用,能够在低音量和复杂环境中准确捕捉并转译用户的声音指令,无需网络连接。该系统专为保护隐私及提升用户体验而设计。 Undertone Offline Whisper AI Voice是一款离线耳语AI语音识别工具。
  • Android线技术
    优质
    简介:Android离线语音识别技术是指在无网络连接的情况下,通过设备本地计算资源解析用户语音指令的技术。它为用户提供快速、私密且可靠的语音交互体验。 在Android平台上实现离线语音识别是一项技术挑战但也是非常实用的功能。它使得设备可以在无网络连接的情况下处理用户的语音输入,这对于保护隐私以及应对无网络环境中的应用场景尤为关键。 本段落将深入探讨如何在Android系统中实现这一功能,并结合`data`和`PocketSphinxAndroidDemo`文件进行说明。首先,我们需要理解离线语音识别的基本原理:它通常依赖于预先训练好的模型,在本地设备上运行并对输入的音频流进行实时分析与转译。 其中,开源引擎`PocketSphinx`特别适合移动设备上的任务,并由Carnegie Mellon University的Speech Group维护。该库支持多种语言包括但不限于英语、法语和德语等预训练模型。 接下来是实现步骤: 1. **集成库**: 在Android项目中引入`PocketSphinx`的Android库,通常通过Gradle依赖完成。 2. **配置模型**: `PocketSphinx`需要设置相关的文件如语言模型(LM)、字典(Dictionary)和声学模型(Acoustic Model),这些可能位于应用资源目录下的`data`子目录中。 3. **初始化引擎**: 需要创建一个`Configuration`对象,设定参数并根据配置创建相应的实例来启动语音识别过程。 4. **监听输入音频**: 使用方法如`startListening()`和`stopListening()`控制语音识别的开始与结束。同时通过回调函数接收并处理结果信息。 5. **处理识别结果**: 在用户说话时,引擎会返回最可能的文字匹配项,在特定事件中获取这些数据,并根据需要进行进一步操作或展示给用户。 6. **性能优化**: 考虑到移动设备的资源限制,可通过调整模型复杂度、减少连续识别次数等方式来提高效率和节省电量。 7. **用户体验设计**: 提供清晰的界面指示以及有效的错误处理机制以提升用户的整体体验。 通过研究`PocketSphinxAndroidDemo`项目,开发者可以快速掌握如何将离线语音功能集成到自己的应用中,并为用户提供更加便捷、安全的人机交互方式。