1.首先需要下载FFmpeg: 2.Gradle依赖 def void forceVersion(details, group, version) { if (details.requested.group == group) { details.useVersion version } } def void forceVersion(details, group, name, version) { if (details.requested.group == group && detai

最近打算研究一下语音识别,但是发现网上很少有C#的完整代码,就把自己的学习心得放上来,和大家分享一下. 下载API: 1)SpeechSDK51.exe                   (67.0 MB) 2)SpeechSDK51LangPack.exe     (81.0 MB) API可以不下载,但是如果你的VS是英文版,但是想使用中文的语音,那你就需要下载API,按顺序安装好. (PS:我的VS是英文的,不能说中文,为了这个我纠结了一上午.API下载地址,感谢:XAF ,http:/

在2016WWDC大会上,Apple公司介绍了一个很好的语音识别的API,那就是Speech framework.事实上,这个Speech Kit就是Siri用来做语音识别的框架.如今已经有一些可用的语音识别框架,但是它们要么太贵要么不好.在今天的教程里面,我会教你怎样创建一个使用Speech Kit来进行语音转文字的类似Siri的app. 设计App UI 前提:你需要Xcode 8 beta版本和一个运行iOS 10 beta系统版本的iOS 设备.先从创建一个新的命名为SpeechToTe

机器人之路的第一小步:录音+语音识别(语音转文字),大小600K,本人出品! 机器人之路的第一小步:录音+语音识别,准确率还不是特别高,不过普通话标准的话,识别准确率还是不错的,大家可以体验一下,请下载到电脑上在运行,这不是手机版,大小600K,本人出品! 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1dFMoVeh 大小600K,无需安装,下载即可运行,五毒无副作用! 本人原创,未经许可,可随意转载!

记得大学的时候学微软Window Phone时,有语音识别类似苹果的嘿,Siri.今天无聊百度搜了一下,搜到苹果语音播报文字.自己试了下还挺好玩. 1.引入框架#import <AVFoundation/AVFoundation.h> 2.获取系统当前语言 //获取当前系统语音 NSString *m_strLang=[[[NSUserDefaults standardUserDefaults] objectForKey:]; 3.播放文字内容 AVSpeechUtterance *utter

自从看了<李开复自传>,就对"语音识别系统"产生了非常深刻的印象. 根据自己的判断,语音识别系统还是非常有用的. 以自己的实际需求来看: 1.中国象棋中的应用. 中国象棋程序中有一个功能,用户输入"馬八进七"字符串,程序能够自动解析,移动相应的棋子. 在现实生活中,正式的象棋比赛,在移动棋子时,会说出"馬八进七",告诉对方自己的棋子走动. 我很想实现这个功能:玩家说出"馬八进七",象棋程序自动识别语音,然后走棋.

@ 目录 0. 太长不看系列,直接使用 1. Python调用标贝科技语音识别websocket接口,实现语音转文字 1.1 环境准备: 1.2 获取权限 1.2.1 登录 1.2.2 创建新应用 1.2.3 选择服务 1.2.4 获取Key&Secret 2. 代码实现 2.1 获取access_token 2.2 准备数据 2.3 配置接口参数 2.4 建立websocket客户端 2.5 完整demo 2.5 执行 0. 太长不看系列,直接使用 在1.2官网注册后拿到APISecret和A

0. 太长不看系列,直接使用 在1.2官网注册后拿到APISecret和APIKey,直接复制文章2.4demo代码,确定音频为wav格式,采样率为16K,在命令行执行 python single_sentence_recognition.py -client_secret=你的client_secret -client_id=你的client_id -file_path=test.wav 识别结果 ​ 使用中有任何问题,欢迎留言提问. 1. Python调用标贝科技语音识别接口,实现语音转文字

百度和讯飞和其他厂都提供了语音识别的接口,这里使用讯飞的识别将本地手机录的音频文件转成文字 以下注意事项: 1.X_Param 参数开始的时候带了空格导致验证不过,原因是讯飞将字符串做了repelce处理 2.讯飞后台设置白名单IP 3.本地的文件请使用ffmpeg转码成pcm标准格式, 参考:http://ai.baidu.com/docs#/ASR-Tool-convert/top 1.在本地将wav等上传的音频文件ffmpeg转码成pcm格式,方法如下 /// <summary> ///

做这个之前,需要在电脑上安装FFmpeg工具,将要转的语音格式转为PCM格式.FFmpeg不需要安装,下载后,打开bin文件夹,然后将路径放在系统环境变量里.记住,要关闭所有打开的Pycharm,然后重启,FFmpeg的环境变量才生效. 1.打开bin文件 2.复制文件所在路径 D:\ffmpe-win64-shared\ffmpeg-20180619-a990184-win64-shared\bin 3.添加系统环境变量 下面是代码部分: # Python import os # Third-

首先使用的是科大讯飞的sdk 1.语音识别部分 AppDelegate.m #import "AppDelegate.h" #import <iflyMSC/iflyMSC.h> @interface AppDelegate () @end @implementation AppDelegate - (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictiona

TogetherJS分为两大部分,一个是hu文件夹中的服务端:另外一个是TogetherJS文件夹中的Together.JS文件,包含了所有的网页文字.语音等操作. 需要预先安装Node.js,可以百度到. 1.去githu中下载TogetherJS最新的代码.https://github.com/mozilla/togetherjs/tree/develop 2.解压之后,在cmd的窗口中进入文件夹,假设解压后文件夹是togetherjs,则cd togetherjs 3.输入npm inst

# -*- coding: utf- -*- import requests import re import os import time from aip import AipSpeech from tkinter import * from tkinter import ttk import tkinter.messagebox #参数 类型 描述 是否必须 #tex String 合成的文本,使用UTF-8编码, #请注意文本长度必须小于1024字节 是 #cuid String 用户唯

我录了一段音存储在这个test.m4a文件里,语音内容为"测试一下Netweaver对于并发请求的响应性能". 使用如下Java代码进行测试: package com.iflytek.msp.lfasr; import java.util.HashMap; import org.apache.log4j.Logger; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.iflytek.msp.cpdb.lfasr.client.LfasrClie

[语音合成API]SpeechSynthesisUtterance是HTML5中新增的API,用于将指定文字合成为对应的语音.也包含一些配置项,指定如何去阅读(语言,音量,音调)等 // 语音播报 speek (content) { let message = new SpeechSynthesisUtterance() message.text = content message.lang = 'zh-CN' message.volume = message.rate = 0.7 speech

每日更新关注:http://weibo.com/hanjunqiang  新浪微博 原文地址:http://blog.csdn.net/qq_31810357/article/details/51111702 前言:最近研究了一下语音识别,从百度语音识别到讯飞语音识别:首先说一下个人针对两者的看法,讯飞毫无疑问比较专业,识别率也很高真对语音识别是比较精准的,但是很多开发者和我一样期望离线识别,而讯飞离线是收费的:请求次数来讲,两者都可以申请高配额,真对用户较多的几乎都一样.基于免费并且支持离线我

用到的百度提供的api 需要把wav音频文件转成16k的频率,必须转,不转百度api解析不出来.显示音频文件不清晰错误.想要转化还必须要有ffmpeg程序,这个自己百度去下载.然后拿转好的文件扔到百度的api中.很简单. pom <!-- 百度语音识别 --> <dependency> <groupId>com.baidu.aip</groupId> <artifactId>java-sdk</artifactId> <vers

阿里语音识别服务java调用全程手把手详解-适合中小学生快速上手 阿里语音识别与百度语音识别的调用对比: 用例:1分30秒的录音文件    百度用时:3秒    阿里用时:30秒    识别准确率来看:阿里还算准确,百度除了个别的关键词之外其余都不大准确    二次开发方便性来说:        百度的范例稍微修改能直接运行,调用方便,返回结果简单明了        阿里不是缺少这个就是缺少那个,很多额外的包.库连个说法都没有(很无语),调用比较复杂,获取结果更是令人无语了 第一步注册开通(免费

原文地址:http://blog.csdn.net/qq_31810357/article/details/51111702 前言:近期研究了一下语音识别,从百度语音识别到讯飞语音识别:首先说一下个人针对两者的看法,讯飞毫无疑问比較专业.识别率也非常高真对语音识别是比較精准的,可是非常多开发人员和我一样期望离线识别,而讯飞离线是收费的:请求次数来讲.两者都能够申请高配额,针对用户较多的差点儿都一样. 基于免费而且支持离线我选择了百度离线语音识别.比較简单,UI设计多一点,以下写一下教程: 1.首

#import <Foundation/Foundation.h> #import <Speech/Speech.h> @interface SpeechListener : NSObject <SFSpeechRecognitionTaskDelegate,SFSpeechRecognizerDelegate> @property(nonatomic,strong)SFSpeechRecognizer *listener; @property(nonatomic,st

ffprobe -show_entries frame_tags=lavfi.ocr.text -f lavfi -i "movie=in.tif,ocr=datapath=tessdata:language=chi_sim:whitelist=" > ocr.txt Note: 识别中文时 whitelist 一定要设置为空; 默认是英文字母和数字, 无法识别中文