OCR文字识别软件中语音转文字的具体操作教程
OCR文字识别软件不知道大家有没有接触到过，不过相信大家肯定是接触到语音转文字。如果是在微信上我们有了语音需要转换成文字的话，直接在微信上进行转换进行了。那么如果是在工作中有了语音文件需要转换的呢，再使用微信进行转换的话，就不太好操作了。今天小编在家闲来无事，就教教大家怎样在电脑上使用软件进行语音转文字吧！
NO.1 首先，需要在我们在自己的电脑上下载一款迅捷OCR文字识别软件，这样我们就可以顺畅的进行语音转文字的操作了。电脑上的OCR文字识别软件下载安装好之后，就可以将它给打开了。
NO.2 在打开的OCR文字识别工具页面内，我们就要动手滑动鼠标点击一下“语音识别”功能啦，语音识别功能的作用就是语音转文字了。
NO.3 进入到语音识别的功能页面后，我们就可以将我们需要的语音文件上传到该功能里了。即点击页面中的蓝色“上传音频文件”就ok了。
NO.4 成功的将需要识别的音频文件上传完之后，我们在整个页面的下方可以看到导出格式与导出目录，导出格式是默认的TXT格式，我们需要修改的就是导出目录了，这样就可以将我们识别好的文件给保存到容易找到的位置了。
NO.5 我们将以上的操作给完成以后，就可以用我们的鼠标单击页面右下角的“开始识别”键了。
大家学会我们借助OCR文字识别软件进行的语音转文字的操作了吗？很简单的哟！说定有一天我们就可以在工作上就可以用的到了呢！有兴趣的小伙伴可以记得收藏一下哦。
语音识别流程分析
语音识别流程分析
摘要：语言识别是将人类自然语言的声音信号，通过计算机自动转换为与之相对应的文字符号的一门新兴技术，属于模式识别的一个分支。语音识别的结果可以通过屏幕显示出文字符号，也可以存储在文本文件中。语音识别技术能够把语音信息直接转换成文字信息，对于中文信息处理来说，无疑是一个最理想、最自然的汉字输入方式。本文首先分析了语音识别的原理，在此基础上进行语音识别的流程分析，主要内容有：提取语音、端点检测、特征值提取、训练数据、语音识别。选用HMM隐马尔科夫模型，基于VC2005编译环境下的的多线程编程，实现算法的并行运算，提升了语音识别的效率。实验结果表明：所设计的程序满足语音识别系统的基本要求。 关键词：语音识别预处理Mel倒谱系数HMM隐马尔科夫模式OpenMP编程 前言 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。 广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别。说话人识别技术是以话
音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。 语音识别技术，也被称为自动语音Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列[1]。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 一、语音识别的原理 语音识别的基本原理是一个模式匹配的过程：先建立一个标准的模式存放在计算机中，然后把输入的语言信息进行分析处理，采集相关的信息建立目标语音模式，再将目标语音模式与机内标准模式相匹配，找到最近的模式最为识别结果输出。语音识别本质上是一种模式
一款准确高效的OCR识别软件,支持批量识别和表格识别
一款准确高效的OCR识别软件，支持批量识别和表格识别 这篇文章主要介绍一款准确高效的OCR识别软件- 白描。上架之后收获了很多好评，它可以帮助更多人提高工作效率。作为一款OCR文字识别软件，当然最核心的就是识别的准确度要高啦，除了准确度高，白描还具有不少其他特点：比如识别速度快，支持文字批量识别，支持表格识别，支持识别后翻译，支持校对与编辑，快捷打开第三方APP 并分享结果等等，下面我就一一道来。准确度高，识别速度快话不多说先上图：上面左边是原图右边是识别结果页面，可见准确度还是很高的。白描在识别一张图之后会将识别出来的文字分区，准确的还原在原图文字上，可手指滑动或者点击选择需要的文字进入识别结果页面，非常方便，手指滑动选择的感觉也是非常顺滑的。白描支持中文、英文、日语、韩语、法语、德语、西班牙语、俄语的识别，在识别之前选择对应语言即可。中英日韩四国语言是支持自动检测的。识别结果会自动分段，标点符号的半角与全角也会区分出来。支持表格识别白描支持表格识别，在识别页面，点击下拉菜单选择“表格”即可进入表格识别模式，识别之后会生成Excel 文件，并可导出到其他需要的地方以便于再次编辑，如下图：支持文字批量识别批量识别是白描的首创，是第一款真正意义上支持批量文字识别的OCR软件，而他开启进
入批量识别模式的方式也不会让软件的界面显得赘余。长按一张图片，即可进入批量识别模式，然后点击其他图片进行多选即可。批量识别识别完成后，可进入每一个图片选择对应需要的文字，默认为全选，然后就可以合并所有结果去识别结果页面编辑查看啦。编辑与校对文字识别页面可以直接点击编辑，下方添加了校对功能，可以点击「校对」按钮弹出校对视图，方便识别结果与原图对比修改，不需要时再点击按钮即可消失。快捷打开第三方App 粘贴和分享识别结果为了更方便的将识别结果粘贴到自己常用的平台，白描添加了管理第三方App 的功能，在设置里，可以打开自己常用的App 的开关，以显示在识别结果页面的「复制并打开」的菜单中，如下图对于没有的App 您可以反馈给我，我会考虑使用用户的多少去加入。更多分享的按钮可以调用系统的分享模块，方便的分享给支持系统分享的各种软件。翻译功能白描除了具有识别功能，还有识别后的翻译功能。目前，白描支持简体中文、日语、英语、韩语、法语、西班牙语、阿拉伯语、俄语、德语、葡萄牙语、意大利语、繁体中文、粤语、文言文的互译，进入翻译功能也很方便，如下图左图，在识别结果页面的下方工具栏即可找到入口。翻译页面如上面，最上方可进行翻译语言的选择。为了更方便进入翻译，在手机桌面，可以使用3D Touch 直接进入翻译功能。识别插件与翻译插件方便快捷白描自上架的那一天起，
文字扫描识别软件怎么使用-捷速OCR文字识别
文字扫描识别软件怎么使用-捷速OCR文字识别 智能手机在改变人们生活的同时，也带来了信息安全隐患。在30日的第四届上海信息安全周活动上，安全信息专家演示的APP应用变身“密探”，手机充电宝成敲诈帮凶，这些事例还真是不看不知道，一看吓一跳。但是人们在日常的工作和生活中还是会为了方便使用手机的很多功能，上次老板给一份机密文件给小刘看，这份文件只有一份不好流传，所以小刘当即拿起手机进行拍照，想到手机可能不安全，于是存到电脑中。但是存在电脑中发现这些文字不能使用，也就是说文件中的信息都不能使用，那这份文件就没有什么意义了。 为了找到图片文字提取的方法，小刘尝试了很多种办法，最后选定了ocr文字识别软。因为该软件不仅识别效果好，操作也非常的简单。 第一步：打开软件，直接进入到软件的操作主界面； 第二步：选择左上角的“添加文件”按钮，找到扫描文件所在的位置，点击打开就完成了添加工作； 第三步：软件的右下角有一个“输出路径”的选择，就是识别好之后的word文档保存在什么地方，这个根据自身的要求进行选择，也可以选择存放在原有文件夹内； 第四步：点击上方正中的“开始转换”按钮，短暂的时间过后转换就会结束，就可以得到你想要的word文档。 图片文字提取要怎么样实现？ocr文字识别软件只要上面几步就可以轻轻松松帮你实现。小编在此还是提醒，如果用手机记录一些有用的信息文字，应该尽快的转换成文字保存在电脑中加密，不然文字的安全得不到保证，就像这样的机密文件一旦泄漏后果是不堪设想的。千万不要轻信那些在线转换，那样泄漏的机率更大，还是应该找ocr文字识别软件这样操作简单的，自己就能实现文字提取，而且识别效果非常的好，能够达到98%左右。
几款OCR识别软件介绍
几款OCR识别软件介绍 汉王OCR 在最近几年中，OCR识别技术随着扫描仪的普及得到了飞速的发展，扫描、识别软件的性能不断强大并向智能化不断升级发展。 OCR 是英文Optical Character Recognition的缩写，意思为光学字符识别，通称为文字识别，它的工作原理为通过扫描仪或数码相机等光学输入设备获取纸张上的文字图片信息，利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中，由此可以看出，OCR实际上是让计算机认字，实现文字自动输入。它是一种快捷、省力、高效的文字输入方法。 汉王OCR 是针对机关单位、企业及有文字录入需求的个人用户，在日常的工作中，快速的对书刊、报纸、公文、宣传页等印刷稿件中内容进行录入的应用需求而推出的。本产品集成了汉王科技顶尖的文字识别技术，对印刷文稿录入的识别率高达99.5%，能够识别百余种印刷字体和各种中英繁表图混排格式的文本，。是理想的文字、表格、图像录入系统。 这样一来，就不用再手工输入大量的资料了，只要扫进去，像那种抓英文的工具一样，让软件自动地转成WORD文档。即可将图片变成可编辑的文挡格式。这是目前破解最完美的汉王OCR软件。 丹青中英日文OCR 辩识白金版4.5 安装序列号：MXRD450-7DMN-MM7M-CFCB 功能简介 原文重现尽在瞬间 ◎提供繁中、简中和日文三种操作介面 ◎可辨识繁中、简中、英文及日文四种文件 ◎辨识后的文件可储存成各种常用档案格式再编辑 ◎超高辨识速率及辨识率再提升，快速原文重现各式文件 产品说明 影像扫瞄 1. 可处理彩色、灰阶或黑白的文件影像。 2. 倾斜校正：自动侦测文件影像倾斜角度，并提供旋转影像之功能。 辨识文件 1. 自动辨识：轻按一钮，即可自动分析、辨识、校对影像文件，图文分离，并转换成可编辑的文件档案。 2. 设定辨识字集：不需切换语文环境，即可辨识繁中、简中、纯英文及日文四种文件。 3. 高辨识速率：在Pentium III 667MHz个人电脑环境下，每秒钟能辨识高达150个中文字。 4. 多种字体辨识及重现：能够辨识多种印刷字体，如明体、黑体、仿宋体、楷书、圆体、隶书等，并在辨识后还原成原稿的字体。 5. 原文重现编辑环境：可辨识各种表格及影像，辨识结果依照原文件的图文版面格式呈现，方便您校对、编辑，节省重新排版的时间。 1. 再辨识功能：提供合/分字、合/分行、合/分区块、变更区块属性等再辨识功能，让您能够修正错误的辨识结果。 2. 学习新字功能：可将易辨识错误的字元输入到学习资料库中，提高下次辨识之正确率。
HTK(V3.1)基础指南中文版
ＨＴＫ（Ｖ３．１）基础指南（原文：HTK(v.3.1):Basic Tutorial） Nicolas Moreau/02.02.2002 陶阳译 taoyangxp@https://www.360docs.net/doc/8b16761231.html, 江西.南昌 2009.6.1
目录 0HTK简介 (1) 1Yes/No识别系统 (1) １．１搭建步骤 (1) １．２工作环境构建 (1) １．３标准ＨＴＫ工具选项 (1) 2创建训练集 (1) ２．１录音 (2) ２．２标注信号 (2) ２．３文件重命名 (2) 3声学分析 (2) ３．１配置参数 (3) ３．２源／目标规范 (3) 4HMM定义 (4) 5HMM训练 (6) ５．１初始化 (6) ５．２训练 (8) 6任务定义 (8) ６．１语法和字典 (8) ６．２网络 (9) 7识别 (10) 8性能测试 (12) ８．１主标签文件 (12) ８．２错误率 (13)
0HTK简介 HTK是指隐马尔可夫模型工具箱（Hidden Markov Model Toolkit），由剑桥大学工程系（CUED）研发而成。该工具箱的目的是搭建使用隐马尔可夫模型（HMMs）。HTK主要 用于语音识别研究（但是HMMs应用范围很广，还有很多其它可能的应用…） HTK由一系列库模块构成，包括C语言形式的可用工具，可自由下载，包括一个完整的文档说明（大约300页），见https://www.360docs.net/doc/8b16761231.html,/。 1Yes/No识别系统 本指南中，我们将基于HTK工具集建立一个2-单词识别系统，词汇集是{Yes，No}。 这是可以设计出来的最基本的自动语音识别（ASR）系统。 １．１搭建步骤 构建语音识别系统的主要步骤如下： （1）训练库的创建：词汇集中的每个元素进行多次录制，且与相应词汇做好标签； （2）声学分析：训练波形数据转换为一系列系数向量； （3）模型定义：为总词汇集中的每个元素定义一个HMM原型； （4）模型训练：使用训练数据对每个HMM模型进行初始化、训练； （5）任务定义：识别系统的语法（什么可被识别）的定义； （6）未知输入信号识别； （7）评估：识别系统的性能可通过测试数据进行评估。 １．２工作环境构建 建议创建如下的目录结构： （1）data/：存储训练和测试数据（语音信号、标签等等），包括2个子目录，data/train/ Array和data/test/，用来区分识别系统的训练数据和评估数据； （2）analysis/：存储声学分析步骤的文件； 建立以下目录 （3）training/：存储初始化和训练步骤的相关文件； （4）model/：存储识别系统的模型（HMMs）的相关文件； （5）def/：存储任务定义的相关文件； （6）test/：存储测试相关文件。 １．３标准ＨＴＫ工具选项 一些标准选项对每个HTK工具都是通用的。我们将使用以下一些选项： （1）-A：显示命令行参数； （2）-D：显示配置设置； （3）-T1：显示算法动作的相关信息。 完整的选项列表请参见：HTK文档，第50页（第四章操作环境）。 2 创建训练集Array 图1录制标签训练数据 首先，我们录制Yes和No两个语音信号，作为要训练的单词模型（训练集）。 然后为每个语音信号打上标签，也就是说，关联一个文本来描述语音内容。录制和打标签，
语音识别为文字Google微软科大讯飞的语音识别引擎对
语音识别为文字：Google，微软，科大讯飞的语音识别引擎对比 学习路线：https://https://www.360docs.net/doc/8b16761231.html,/qq_36330643/article/details/80077771 使用外部知识库——tf-idf，还可以加上词语出现的位置进行权重增幅。（推荐） 不使用外部知识库——主要根据文本本身的特征去提取:比如在文本中反复出现且 关键词附近出现关键词的概率非常大，因此就有了TextRank算法。（实现包括FudanNLP和SnowNLP)。类似于PageRank算法；ICTCLAS则是从另外一个思路出发，即一个词如果是关键词那么它反复出现并且左右出现不同的词语的概率非常高。即左右熵比较高。 关键词抽取也可以分为两种： 1.仅仅把词语抽取出来，实现较简单，比如：FundanNLP、jieba、BosonNLP、SnowNLP。 2.连词和短语一起抽取出来，这个还需要增加短语抽取这一步骤，实现如：ICTCLAS、ansj_seg等，可以把类似于“智能手机”、“全面深化改革”、“非公有制经济”这些短语抽取出来。（对于聚类或者分类来说，很明显短语比词语更有价值） 词性标注：(Part-of-speech Tagging, POS)是给句子中每个词一个词性类别的任务。这里的词性类别可能是名词、动词、形容词或其他。python jieba库在执行cut函数之后，完成了分词并进行了词性标注任务。 语义角色标注(Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术，标注句子中某些短语为给定谓词的论元(语义角色) ，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。
微软Speech SDK 5.1开发语音识别系统主要步骤
微软语音识别分两种模式:文本识别模式和命令识别模式.此两种模式的主要区别,主要在于识别过程中使用的匹配字典不同.前者使用的是通用字典,特点是内容多,覆盖的词汇量大,字典由sdk提供.适用于没有预定目标的随机听写之类的应用.同时因为词汇量大直接导致识别的精度降低,识别速度较慢.后者的字典需要开发者自己编写,就是你们所说的xml文件.xml 文件作为一种数据存储的方式,有一定的格式,定义了sdk需要确定的一些标签,和用以匹配的词汇.这种方式由开发者定义词汇的数量,大大降低匹配过程中需要检索的词汇量,提高了识别速度.同时因为侯选项极少,所以一般不会识别错误.其缺点也是明显的:词汇量小,只有预先输入字典的词汇可以被识别出来,所以一般用来作为常用命令的识别,方便用户操作,代替菜单命令等. 利用微软Speech SDK 5.1在MFC中进行语音识别开发时的主要步骤，以Speech API 5.1+VC6为例： 1、初始化COM端口 一般在CWinApp的子类中，调用CoInitializeEx函数进行COM初始化，代码如下： ::CoInitializeEx(NULL,COINIT_APARTMENTTHREADED); // 初始化COM 注意：调用这个函数时，要在工程设置（project settings）->C/C++标签,Category中选Preprocessor，在Preprocessor definitions:下的文本框中加上“,_WIN32_DCOM”。否则编译不能通过。 2、创建识别引擎 微软Speech SDK 5.1 支持两种模式的：共享（Share）和独享（InProc）。一般情况下可以使用共享型，大的服务型程序使用InProc。如下： hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpSharedRecognizer);//Share hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpInprocRecognizer);//InProc 如果是Share型，可直接进到步骤3；如果是InProc型，必须使用ISpRecognizer::SetInput 设置语音输入。如下： CComPtr
基于matlab的语音识别系统
机电信息工程学院专业综合课程设计 系：信息与通信工程 专业：通信工程 班级：081班 设计题目：基于matlab的语音识别系统 学生姓名： 指导教师： 完成日期：2011年12月27日
一．设计任务及要求 1.1设计任务 作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。以语音识别开发出的产品应用领域非常广泛，有声控电话交换、语音拨号系统、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、股票查询服务、计算机控制、工业控制、语音通信系统、军事监听、信息检索、应急服务、翻译系统等，几乎深入到社会的每个行业、每个方面，其应用和经济社会效益前景非常广泛。本次任务设计一个简单的语音识别系。 1.2设计要求 要求：使用matlab软件编写语音识别程序 二．算法方案选择 2.1设计方案 语音识别属于模式识别范畴，它与人的认知过程一样，其过程分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，语音识别系统对输入的语音信号进行学习。学习结束后，把学习内容组成语音模型库存储起来；在识别阶段，根据当前输入的待识别语音信号，在语音模型库中查找出相应的词义或语义。 语音识别系统与常规模式识别系统一样包括特征提取、模式匹配、模型库等3个基本单元，它的基本结构如图1所示。 图1 语音识别系统基本结构图 本次设计主要是基于HMM模型（隐马尔可夫模型）。这是在20世纪80年代引入语音识别领域的一种语音识别算法。该算法通过对大量语音数据进行数据统计，建立识别词条的统计模型，然后从待识别语音信号中提取特征，与这些模
型进行匹配，通过比较匹配分数以获得识别结果。通过大量的语音，就能够获得一个稳健的统计模型，能够适应实际语音中的各种突发情况。并且，HMM算法具有良好的识别性能和抗噪性能。 2.2方案框图 图2 HMM语音识别系统 2.3隐马尔可夫模型 HMM过程是一个双重随机过程：一重用于描述非平稳信号的短时平稳段的统计特征（信号的瞬态特征）；另一重随机过程描述了每个短时平稳段如何转变到下一个短时平稳段，即短时统计特征的动态特性（隐含在观察序列中）。人的言语过程本质上也是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变列。可见，HMM合理地模仿了这一过程，是一种较为理想的语音信号模型。其初始状态概率向量π，状态转移概率矩阵向量A，以及概率输出向量B一起构成了HMM的3个特征参量。HMM 模型通常表示成λ={π，A，B}。 2.4HMM模型的三个基本问题 HMM模型的核心问题就是解决以下三个基本问题： (1)识别问题：在给定的观测序列O和模型λ=（A,B,π）的条件下，如何有效地计算λ产生观测序列O的条件概率P(O︱λ)最大。常用的算法是前后向算法，它可以使其计算量降低到N2T次运算。 (2)最佳状态链的确定：如何选择一个最佳状态序列Q=q1q2…qT，来解释观察序列O。常用的算法是Viterbi算法。 (3)模型参数优化问题：如何调整模型参数λ=(A,B,π)，使P(O︱λ)最大：这是三个问题中最难的一个，因为没有解析法可用来求解最大似然模型，所以只能使用迭代法(如Baum-Welch)或使用最佳梯度法。 第一个问题是评估问题，即已知模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O，如何计算由该模型λ产生出该观测序列O的概率，问题1的求解能够选择出与给定的观测序列最匹配的HMM模型。 第二个问题力图揭露模型中隐藏着的部分，即找出“正确的”状态序列，这是一个典型的估计问题。
好用的ocr文字识别软件-捷速OCR文字识别
好用的ocr文字识别软件-捷速OCR文字识别很多人在网友求助“如何把图片转换成文字”，这个时候肯定会有人看不明白，图片怎么转换成文字，这是因为这些图片中有文字，但是这些文字不能被复制和编辑属于“死文字”，所以需要转换成可以编辑的文字。在没有工具帮忙的情况下，这些图片文字就只能靠手动输入的方式进行处理，明显这样的方法实在是太落后了。在科技如此发达的今天肯定有一些好的工具，高效的完成图片转换成文字的工作。 说的没错，ocr图片文字识别软件就是这样一款工具，该软件能够识别图片文字，很快的将其提取出来。虽然你在网上搜索图片文字识别软件会出现一大堆，但是众多的用户选择了ocr图片文字识别软件，这是因为该软件拥有超强光学文字识别技术，能够对文字进行多层次深入的解析，所以软件的识别率一直保持在98%左右，同时软件还拥有极速内核，运转的速度非常快，虽然文字识别的程序很复杂但是软件还能够对识别的文件实现瞬间识别，识别速度在批量识别的时候更能体现。 如何把图片转换成文字,ocr图片文字识别软件之所以被广大用户接受的原因之一，就是因为软件的操作非常的简单，如果软件空有高识别率和识别速度，普通用户不能操作的话一切都等于零。ocr图片文字识别软件精简的操作步骤，深受用户的喜欢，用户打开软件在软件的左上角有一个“添加文件”按钮，将需要转换的文
件进行添加操作，当然你还可以直接拖曳文件至软件中，这是该软件爱你独有的一个功能。然后点击“开始转换”即可完成转换，没有任何多余额达步骤，识别得出的结果会存放在原文件夹内。 如果你也有图片需要转换成文字，不妨试试ocr图片文字识别软件，相信不管是从用户体验度还是识别效果各个方面都能让你满意。
Win7语音识别功能 让Win7“听话”
Win7语音识别功能让Win7“听话” 经常你会看到现在很多人开始使用手机的语音功能来交流，而不是传统上的电话，比如苹果iPhone 里的siri，或者是语音QQ、语音输入等，你想要执行什么命令，比如打开一个网页，打开一个程序等，都可以通过语音去执行，而无需手动去查找。在计算机上这个功能也一样存在，我们可以暂时抛开键盘的束缚，跟计算机直接对话交流，从而实现程序的执行，比如播放影音，打开网页，文字输入，这一切并不是科幻，在Win7系统里就有这样一个功能——语音识别，所以，今天我们来一起探寻Win7语音识别的神奇。 开启语音识别功能 当然要使用语音识别功能，你先得把麦克风正确接入计算机，离开了麦克风，计算机可就没有了“耳朵”，无法听到你说的话了。其次，需要启动Windows7的语音识别功能(开始-> 控制面板->语音识别)。进入语音识别项目后，可以看到有5大选项，我们选择“启动语音识别”这一选项。 ▲在控制面板中打开语音识别 首次使用语音识别功能，Win7将引导用户进行语音识别设置，询问用户使用何种麦克风、指导用户如何正确使用麦克风、测试麦克风是否正常、选择语音识别的激活方式等。在最后还有一个打印语音参考卡片的选项，用户可以选择打印或在电脑上直接查看可以使用的
语音命令。 ▲选择麦克风类型
▲测试一下你的麦克风
▲在帮助文档里可以查看语音命令的规则 目前的计算机还没达到真正的人工智能水平，所以想要命令它做事，就得记得用一系列规定的命令，只有命令准确，它才会正确执行，所以建议用户先仔细查看相关的操作命令，再耐心的花一些时间来学习教程。 语音识别的练习 这个引导式的教程很详细，可以让用户在短时间内学会语音识别的基本规则。 ▲ 语音识别教程 正确命令的重要性？请看看这个笑话会让你印象深刻的： “有个人发了笔财，就想买匹马，卖马的人就给他找了一匹合乎他要求的马，并介绍说这马跑起来飞快，又听话，你要是想让它跑就说一声…感谢上帝?，要是想让它停就说一声…阿门?就可以了。那个人听了很高兴，就当场买下了这匹马。 然后就骑上它，说了声…感谢上帝?，那马就真的飞奔了起来，快得把那个人吓得魂不附体，后来它竟然向一个悬崖跑去，那人急了，拼命地拉缰绳也拉不住。 在最后的时刻，他忽然想起了卖马人告诉他的话，就说了句…阿门?，那马就立刻停在了悬崖的边上，那人这才松了口气，他手抚着自己激烈跳动的心脏，觉得自己的一颗心终于掉回了肚里，就说了声---…感谢上帝?!”
六年级信息技术《语音识别》教学设计
月日第周星期总第课时 第26课语音识别 【教材分析】 本课是人工智能模块的最后一课。本课是一个实践活动，应用计算思维，结合xDing软件AI模块来解决生活中的问题。 首先提出问题——如何实现语音控制。xDing软件中AI选项中有“智能语音输入”模块。通过该模块可以向开源机器人“小丁”发出语音指令。 然后解决问题——“小丁”怎样才能“听懂”语音指令？教材中指引学生用“如果”条件语句进行指令判断，然后根据语音指令写出不同执行方式。 最后总结验证——运行程序，并通过话筒发出指令，观察舵机运行状况。根据舵机转动情况调整程序让“小丁”能“听懂”更多语音指令。 【学情分析】 六年级学生经过本单元前3课的学习已经对人工智能的定义、发展、分类有了初步的了解。对于xDing软件中AI模块中的控件的应用也有了使用经验。 【教学目标与要求】 1.通过数字化学习方式了解现实生活中语音识别的意义。 2.通过硬件搭建和xDing软件编程制作语音控制的门，培养学生计算思维。 3.尝试利用编程和语音识别技术实现更细致的舵机控制，培养创新意识。 【教学重点与难点】 重点： 1.掌握使舵机摇臂模拟开关门的算法。 2.学会使用xDing软件实现语音控制舵机开关门的编程操作。 难点：体验用计算思维解决生活中的实际问题的方法，尝试利用语音识别技术进行控制舵机的编程。 【教学方法与手段】 方法：通过提问激发学生的学习动机，教学过程中采用了任务驱动法进行教学，将自主探究和小组合作学习相结合，重点培养学生对应用xDing软件实现人工智能的兴趣，提高学生编程热情。 手段：多媒体教学课件、教师演示与学生操作相结合。
【课时安排】 安排1课时。 【教学过程】 一、导入 1. 播放语音识别相关视频，让学生欣赏。 2. 讨论所看到的画面介绍了什么知识？ 3. 现实生活中语音识别有哪些实际应用？未来语音识别可能会帮助人们做什么？ 4. 小问号看了以后也想要设计一个“听话”的门。小博士说xDing软件中的人工智能模块可以帮助他实现。同学们觉得应该利用哪些控件帮助小问号实现梦想？ 板书：语音识别 【设计意图】观看视频了解人工智能正在步入人们的生活之中。特别是语音识别技术越来越成熟，被广泛应用在翻译、门禁等领域。 二、新授 1. 硬件搭建。 （1）舵机接上白色摇臂代表门的开关状态。 舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统，在很多玩具中都有使用。 （2）将白色摇臂按照垂直于舵机最长边的方向固定好（这里代表舵机0度）。 （3）用数据线连接开源机器人“小丁”和舵机。 舵机连接线“棕”“红”“橘”，与开源机器人舵机接口1“黑”“红”“黄”相对应。 （4）用USB数据线将开源机器人与电脑连接起来并安装固件。 【设计意图】硬件有固定的连接方法，这里必须通过课件或者教师演示把固定接法讲述清楚，特别是接口号和后面编程时选择的号码要一一对应。 2.编写程序。 （1）设置初始角度。 我们先把门先关上，找找看哪个控件可以帮我们设置好关门的初始状态？
语音转文字怎么设置,这两个方法简单完成语音转文字
语音消息相信很多人都已经使用成了习惯了，但是长时间的语音消息发送出去方便了自己却麻烦了别人。不过现在语音识别成文字的方法也越来越普遍了，说说话就可以打出需要的文字，这样方便了自己，接收消息的朋友也不必麻烦的听取长时间的语音了。下面我们就来看看有什么具体的方法可以将语音转换成文字，轻松简单就可以掌握的使用方法。 一.输入法语音输入 现在在一些手机自带的输入法上面就有语音输入文字的功能，一般通过长按带喇叭标志的空格键就可以开启语音识别文字的功能，这时就可以说话，录制识别的声音都会转换为文字发送到需要的地方了。
如果说不满意这种方法的话还有另外一种方法能够实现将语音识别成文字的方法。更加的专业能够将语音轻松的识别成文字，不需要长时间的按住录音按钮，还能够将语音转换出的文字进行翻译都能够功能非常的实用。 二.录音转文字助手 介绍的这个方法需要在手机的应用市场里面找到这个专业的应用【录音转文字助手】。很多文字工作者在像一些会议记录，采访会谈等情况下需要将长时间的录音转换成文字都会选择这个应用来帮助将语音转换成文字，转换的准确率高达96%。能够轻松的满足我们日常工作的需要 它主要分为四个功能“录音实时转写”“导入音频识别”“语音翻译”“录音机”。需要边录制识别声音边转换出文字的时候就可以选择“录音实时转写”这个功能接入来录音识别界面来帮助完成将语音识别成文字的需要。
可以看到界面下方的录音按钮可以控制开始和停止录音，录音识别的文字会非常的准确的显示的在文本框内，如果有翻译的需要可以按下翻译按钮将文字进行中英文翻译，再也不用担心有听不懂的对话了，最后识别出的文字想要使用的需要的地方可以按下复制或者导出按钮将文字进行使用。
Linux平台Alexa语音服务快速入门指南
概述 ?用于C++的AVS设备SDK为Alexa语音服务提供了一个现代化的C++(11或更高版本)接口,允许开发人员将智能语音控制添加到连接的产品中.它 是模块化和抽象的,提供组件去处理离散功能,例如语音捕获,音频处理和 通讯, 每个组件都开放API允许你使用和定制.它还包含一个示例应用程序,演示与AVS的互动。 ?快速设置你的树莓派开发环境和学习如何优化libcurl的大小,参见wiki或click here 列表 ?通用条款 ?最低要求和依赖环境 ?前提 ?创建源代码外部构建 ?运行AuthServer ?运行单元测试 ?运行集成测试 ?运行示例代码 ?安装SDK ?用于C++ API 文档的AVS设备SDK ?资源与指导 ?发行说明 通用条款 ?界面- 语音识别，音频回放和音量控制等与客户端功能对应的称为指令和事件的逻辑分组消息,
?指令- AVS发送消息通知你的设备做相应的动作 ?事件- 你的设备发送消息通知AVS发生了一些事情 ?下行通道- 你在HTTP/2连接中创建的流,用于将指令从AVS传递到你的设备.设备的半关闭状态下,下行通道保持打开的状态,并在整个连接过程 中从AVS打开,下行通道主要用于将云端的指令发送到你的设备?云端指令- 从AVS发送指令到你的产品,例如,当一个用户从App调节音量,一个指令发送到你的产品,并没有相应的语音请求 最低要求和依赖关系 核心依赖 媒体播放器依赖关系 构建MediaPlayerInterface 参考实现是可选的，但是要求:
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作 示例应用依赖关系 构建示例应用是可选的,但是要求： ?PortAudio v190600_20161030 ?GStreamer 注意: 示例应用程序将使用或禁止唤醒词,如果在没有唤醒词的情况下构建,则示例程序将禁用免提模式 音乐提供之的依赖关系 iHeartRadio播放器需要一下解码器和安装包 ?GStreamer Bad Plugins 1.10.4 或更新 ?分流器的Crypto Libary ?GStreamer 使用的HTTP 客户端和服务器库：libsoup ?AAC和HE-AAC解码: libfaad-dev 准备 在创建构建之前,你需要安装运行AuthServer所需要的一些软件,AuthServer 是使用Flask在Python中构建最小的授权服务器. 它提供一种简单的方式来获取
《语音识别入门教程》
语音识别入门（V1.0） 丁鹏、梁家恩、苏牧、孟猛、李鹏、王士进、王晓瑞、张世磊 中科院自动化所高创中心，北京，100080 【摘要】本文主要以剑桥工程学院（CUED）的语音识别系统为例，并结合我们实验室自身的研究与开发经验，讲述当前主流的大词汇量连续语音识别系统（LVCSR）的框架和相关技术，对实验室的同学进行一个普及和入门引导。 【关键词】语音识别，HTK，LVCSR，SRI 1. 引言 语音识别技术发展到今天，取得了巨大的进步，但也存在很多的问题。本文主要以CUED 的语言识别系统为例，说明LVCSR系统技术的最新进展和研究方向，对实验室的同学进行一个普及和入门引导。 1.1 国际语音识别技术研究机构 （1）Cambridge University Engineering Department (CUED) （2）IBM （3）BBN （4）LIMSI （5）SRI （6）RWTH Aachen （7）AT&T （8）ATR （9）Carnegie Mellon University (CMU) （10）Johns Hopkins University (CLSP) 1.2 国际语音识别技术期刊 （1）Speech Communication （2）Computer Speech and Language (CSL) （3）IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 1.3 国际语音识别技术会议 （1）ICASSP（International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing）每年一届，10月截稿，次年5月开会。 （2）ICSLP（International Conference on Spoken Language Processing） 偶数年举办，4月截稿，9月开会。
06-26《语音识别》教学设计
第26课语音识别 【教材分析】 本课是人工智能模块的最后一课。本课是一个实践活动，应用计算思维，结合xDing软件AI模块来解决生活中的问题。 首先提出问题——如何实现语音控制。xDing软件中AI选项中有“智能语音输入”模块。通过该模块可以向开源机器人“小丁”发出语音指令。 然后解决问题——“小丁”怎样才能“听懂”语音指令？教材中指引学生用“如果”条件语句进行指令判断，然后根据语音指令写出不同执行方式。 最后总结验证——运行程序，并通过话筒发出指令，观察舵机运行状况。根据舵机转动情况调整程序让“小丁”能“听懂”更多语音指令。 【学情分析】 六年级学生经过本单元前3课的学习已经对人工智能的定义、发展、分类有了初步的了解。对于xDing软件中AI模块中的控件的应用也有了使用经验。 【教学目标与要求】 1.通过数字化学习方式了解现实生活中语音识别的意义。 2.通过硬件搭建和xDing软件编程制作语音控制的门，培养学生计算思维。 3.尝试利用编程和语音识别技术实现更细致的舵机控制，培养创新意识。 【教学重点与难点】 重点： 1.掌握使舵机摇臂模拟开关门的算法。 2.学会使用xDing软件实现语音控制舵机开关门的编程操作。 难点：体验用计算思维解决生活中的实际问题的方法，尝试利用语音识别技术进行控制舵机的编程。 【教学方法与手段】 方法：通过提问激发学生的学习动机，教学过程中采用了任务驱动法进行教学，将自主探究和小组合作学习相结合，重点培养学生对应用xDing软件实现人工智能的兴趣，提高学生编程热情。 手段：多媒体教学课件、教师演示与学生操作相结合。 【课时安排】
安排1课时。 【教学过程】 一、导入 1. 播放语音识别相关视频，让学生欣赏。 2. 讨论所看到的画面介绍了什么知识？ 3. 现实生活中语音识别有哪些实际应用？未来语音识别可能会帮助人们做什么？ 4. 小问号看了以后也想要设计一个“听话”的门。小博士说xDing软件中的人工智能模块可以帮助他实现。同学们觉得应该利用哪些控件帮助小问号实现梦想？ 板书：语音识别 【设计意图】观看视频了解人工智能正在步入人们的生活之中。特别是语音识别技术越来越成熟，被广泛应用在翻译、门禁等领域。 二、新授 1. 硬件搭建。 （1）舵机接上白色摇臂代表门的开关状态。 舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统，在很多玩具中都有使用。 （2）将白色摇臂按照垂直于舵机最长边的方向固定好（这里代表舵机0度）。 （3）用数据线连接开源机器人“小丁”和舵机。 舵机连接线“棕”“红”“橘”，与开源机器人舵机接口1“黑”“红”“黄”相对应。 （4）用USB数据线将开源机器人与电脑连接起来并安装固件。 【设计意图】硬件有固定的连接方法，这里必须通过课件或者教师演示把固定接法讲述清楚，特别是接口号和后面编程时选择的号码要一一对应。 2.编写程序。 （1）设置初始角度。 我们先把门先关上，找找看哪个控件可以帮我们设置好关门的初始状态？ （2）开启、关闭语音识别。
语音识别的流程
语音识别的技术原理是什么？ 简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。 首先说一下作为输入的时域波形。我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件，比如Windows PCM文件，即wav文件来处理。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。采样率越大，每毫秒语音中包含的点的个数就越多。另外声音有单通道,双通道之分，还有四通道的等等。对语音识别任务来说，单通道就足够了，多了浪费，因此一般要把声音转成单通道的来处理。下图是一个波形的示例。 另外，通常还需要做个VAD处理，也就是把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，这需要用到信号处理的一些技术。 时域的波形必须要分帧，也就是把波形切开成一小段一小段，每小段称为一帧。分帧操作通常使用移动窗函数来实现，分帧之前还要做一些预加重等操作，这里不详述。帧与帧之间是有交叠的，就像下图这样：图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms 分帧。 图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。 分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，把每一帧波形变成一个12维向量。这12个点是根据人耳的生理特性提取的，可以理解为这12个点包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，比如差分、均值方差规整、高斯化、降维去冗余等，声学特征也不止有MFCC这一种，具体就不详述了。
语音识别基础课程教学大纲
《语音识别基础》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码：CS414 2、课程名称：语音识别基础/Fundamentals of Speech Recognition 3、学时/学分：36/2 4、先修课程：数字信号处理(非必修) 5、面向对象：计算机应用专业 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院计算机科学与工程系、计算 机应用学科组 7、教材、教学参考书： 自编教材：《语音识别基础讲义》，吴亚栋，1999年。 参考书： 1.胡光锐：“语音处理与识别”，上海科学技术出版社，1994。 2.陈永彬，王仁华：“语言信号处理”，中国科技大学出版社， 1990。 3.陈永彬：“语音信号处理”，上海交通大学出版社，1990。 4.姚天仁：“数字语音信号处理”，华中理工大学出版社，1992。 https://www.360docs.net/doc/8b16761231.html,wrence Rabiner，Biing-Hwang Juang：“FUNDAMENTALS OF SPEECH RECOGNITION”，PTR Prentice-Hall，Inc，1993。 二、本课程的性质、地位、任务 语音识别基础是计算机应用专业的一门专业课（选修）。它的主要任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生掌握语音识别及语音信息处理的基本概念、基本原理、基本计算方法；培养学生分析、解决问题的能力和实验技能，为日后从事语音信息处理方面的工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域，打下坚实的基础。 三、本课程教学内容和基本要求 1．绪论(2) 〃了解语音识别的重要性 〃了解语音识别的定义、原理及分类 〃了解语音识别研究的历史
2．语音的特征(3) 〃了解发音的生理机构与过程 〃了解汉语语音基本特征 3．用于语音识别的信号处理及分析方法(4) 〃短时分析及窗函数 〃理解语音信号的数字化过程 〃掌握短时分析及窗函数的基本概念 〃时域分析 〃了解时域分析的基本方法 〃掌握短时平均幅度和能量、平均过零率及短时自相关函数在语音信息处理及语音识别中的用途 〃理解语音端点检测方法及基音检测的时域方法〃频域分析 〃了解频域分析的基本方法 〃短时傅里叶变换(DFT: Discrete Fourier Transform) 〃快速傅里叶变换(FFT: Fast Fourier Transform) 〃掌握振幅谱和功率谱的求取方法及其用途 〃倒谱域分析 〃了解倒谱域分析的基本方法 〃理解倒谱分析流程 〃掌握倒谱分析在语音信息处理及语音识别中的用途〃基于倒谱分析的频谱包络成分的提取 〃基于倒谱分析的基音检测提取 〃线性预测分析 〃了解线性预测分析的基本方法 〃理解线性预测参数方程组的算法 〃掌握线性预测分析在语音识别中的用途 〃基于线性预测分析的频谱包络成分的提取 〃矢量量化法(VQ: Vector Quantization)