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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能语音识别步骤的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能语音识别步骤的解答,让我们一起看看吧。
AI语音精灵是一款非常好用的语音识别软件,AI语音精灵可以帮助用户准确地将语音转换成文字内容,方便用户输入信息,AI语音精灵还可以进行语音控制和文件翻译操作。它有非常强大的功能。有需要的朋友可以下载使用
1、说话打字
可以将普通话转换为中文、英文、韩文、德文等各种语言的文字。
2、文件转译
可以进行文件转译,文件直接转译,不需要自己打字。
3、语音控制
科大讯飞,股票代码002230。市值1113亿。公司在智能语音识别,语音合成,翻译,语义理解方面是应用王者,超过80%的国内服务机器人使用讯飞输入法,是我国人工智能领域的头部企业。
机器人是一种复杂的技术,也是未来科技发展的趋势。机器人能与人工对话,主要是运用了人工智能中的自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术。
手机上的输入文字的功能,用过的一个非常好用的语音识别输入文字的软件。
操作的方法可以按照下面的步骤方法来进行转换,简单好用,轻松就能够完成需要的文字输入哦。 视频加载中...
1)在应用市场找到这个工具将它安装在手机之后在语音识别的页面中选择:录音机,就可以录制音频了;
2)等待录制结束,这里我们需要将音频文件保存一份,然后进入手机文件库的页面,找到录制的音频;
3)点击右上角的转文字字样,就可以将录制好的音频文件转换成文字了;
想要入门语音识别的话不妨试试一些关于语音识别的软件,把你来做识别,提高工作效率。
可以先打开应用市场的录音转文字助手,在录音实时转写、导入音频识别、语音翻译、录音机里边可以选导入音频识别,那里支持会议音频的转换,不用听着录音打字了。
然后在文件识别的界面里边选择要上传的会议音频,点击即可上传
等待一会儿音频也就识别成了文字了,可以对文字做翻译
翻译完了可以复制粘贴文字,也可以导出来发给好友。
语音识别一般包括三个相互独立有相互依存的环节,分别是语音—>文本,文本—>文本,文本—>语音,或文本—>命令。作为语音识别的入门级概念,下面就简单做以说明。
这是语音识别的关键和基础。在这个环节,识别算法抓取语音中的特征信息(经过大数据分析),把语音(声音信息)“翻译”成对应的文本信息。前者属于声音文件,后者属于文本文件。这一步只是做了“翻译”,也可以理解为对声音的“识别”—语音识别。
把由第一步获得的文本信息,通过“查字典”的方式,查找对应的文本信息(当然需要足够庞大的文本释义数据库,和检索的足够高效率)。如语音解释得到的文本“听歌曲”就会查找得到很多和“歌曲”相关的词条:歌手名字检索,流行歌曲检索,英文歌曲检索。。。这个环节也可以成为“语义解析”。
把上个步骤查到的文本信息,通过“语音合成”算法,还原成自然人声,就可以起到类似人和人交流的感觉。最典型的应用就是“在线翻译”,和/或语音导航。
语音控制是目前智能家居/智能硬件最“时髦”的技术,就是在这个环节,把得到的“命令信息”通过执行机构,让硬件产品(如机器人)做出相应的动作。或智能家居中的各种控制指令等等。
以上所讲的重点立足于“实时语音识别”,就是说,用户随意讲一句话,都可以得到一个结果(语音反馈,文本反馈,画面反馈,机器人动作等等)。可想而知,在整个过程中,需要机器/设备经过一些列的数据传输(连接到云端)和运算(云计算)。可以看出,真正意义上的有现实意义的语音识别控制系统(如智能家居,人工智能机器人等)是一个非常复杂的“系统工程”。这就是在线语音识别或称云端语音识别的特点和优势;
向对应的,比如我们执行一个简单的电灯的开关,如果也搞这么复杂的系统,连接到云端,显然从成本考虑的角度,任何人心理上都不太能接受。这个时候,“物美价廉”的本地化,离线式、单芯片方案就显得那么的招人喜爱。
事实上,一般一个单芯片的控制方案(本地语音识别控制)成本也就十几元,非常适合智能家庭中智能单品控制。
语音控制灯
语音控制看电视
作为硬件工程师,有做过智能语音音箱方面的相关经历和语音识别的硬件测试,下面我来分析一下。
语音识别技术的实现,主要三部分:
1. 硬件部分
硬件的实现主要是是语音信号处理,语音从MIC进入,转变成电信号通过专门的AD芯片采样给CPU处理。语音采集的质量由外界的影响因素比较多,包括MIC的密封性,通音孔的结构设计,PCB元器件的布局,和信号线的布线等。语音的前端采集对于后端的识别至关重要。所以语音识别的硬件部分,是要下功夫学习的。现在提供语音识别服务的公司也比较多,有科大讯飞,思必驰,百度,XMOS,启英泰伦等,他们一般会提供硬件开发的demo板。
2. 软件部分
软件部分主要包括外设的驱动,包括各个接口的驱动,调试AD芯片的驱动,语音采集后的场景匹配,孤立词识别,关键词识别和连续语音识别,还有词语的匹配。后面还要和云端对接,使识别的内容对接网络,交换数据。供应商会有SDK开发包,一般基于安卓的,驱动也有C语言的。
3. 云端部分
云端主要包括语音识别后的的内容对接,包括天气,新闻,音乐,购物,和各种有声读物等。百度云,腾讯云,还有其他内容供应商会提供这些接口的对接。
总结
语音识别技术涉及面还是比较广的,硬件,软件,云端都涉及到了,所以入门的话,需要先选定方向。硬件方向可以是硬件设计相关,包括语音识别相关的硬件设计和测试,从基础的硬件设计开始学习,可以关注我头条号学习更多硬件知识。软件方向可以从安卓开发,单片机开发,系统开发,驱动开发等开始,C语言,java,python等都是基础。云端包括大数据,算法的实现,服务器存储,网页开发等,编程语言也是需要熟练掌握。
到此,以上就是小编对于人工智能语音识别步骤的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能语音识别步骤的4点解答对大家有用。