苹果手机将语音识别成文字
语音识别是目前应用最成熟的人机交互方式，从最初大家体验过的有屏手持设备这种近场的语音识别，如Siri以及各种语音助手，或者一些别的什么语音识别的软件。
操作选用工具：在应用市场下载【录音转文字助手】
操作步骤：
第一步：首先我们在百度手机助手或者应用市场里面搜索：【录音转文字助手】找到以后进行下载并安装。
第二步：安装好以后，我们把软件打开就可以看到录音【录音识别】、【文件识别】和【录音机】,【录音识别】是边录音边转换成文字，【文件识别】则是上传音频文件进行识别，【录音机】仅支持录音，如果需要转文字和翻译，可以录音结束后在文件库中进行，小编这里
就举例说明下【录音识别】。
第三步：点击【录音识别】进入录音的界面，点击下方蓝色按钮就可
以开始说出你想要录制的话，接着你刚说的话就会变成文字显示出来了。
第四步：这里还可以做翻译，点击翻译按钮，等一小会儿就可以把刚识别出来的文字翻译成英文。
第五步：还可以点击【复制】在弹出的对话框中选择好需要复制的选
项，就可以将识别的内容粘贴到你需要的地方。
第五步：如果你还想把识别的内容分享给你的好友，可以点击【导出】，
选择好你需要需要导出的选项，然后分享给你的好友就可以了。
第六步：保存到本地；点击右上角的【保存】按钮，在弹出的对话框中点击【确定】就保存好了，点击下面【文件库】选项，就可以看到刚保存的文件了。
以上就是语音识别的操作步骤了，如果你有需求，可以去下载用用看哦。
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
如何从图片中提取文字
如何从图片中提取文字？ 悬赏分：20 - 提问时间2008-9-20 10:50 因为工作原因，我需要从一些图片中，提取其中的文字，有的时候看的清楚，还没什么关系。但经常图片中的文字，很不清楚，完全没法看。以前用过尚书。但是不行，不是提不出来，就是乱码。 我想问下各位大虾，有没有什么其他的软件可以实现的。或者是有什么办法不借助软件的，也行。谢谢！ 提问者：oakwins - 一级 其他回答共 3 条 基本没有 回答者：gujin170 - 八级2008-9-20 17:49 从图片中提取文字的软件叫OCR软件 你搜索ocr软件就可以了。不借助软件就只有人眼了。 人眼看不清楚，软件就更不能了，除非是军用专业软件。 回答者：尼欧赵- 三级2008-9-24 15:41 微软在Microsoft Office 2003中的工具组件中有一个“Microsoft Office Document Imaging”的组件包，它可以直接执行光学字符识别（OCR），下面笔者就为大家介绍利用Office 2003新增的OCR功能从图片中提取文字的方法。 第一步我们需要安装“Microsoft Office Document Imaging”的组件，点“开始→程序”，在“Microsoft Office 工具” 里点“ Microsoft Office Document Imaging” 即可安装运行（如图1所示）。 图1 安装组件 第二步打开带有文字的图片或电子书籍等，找到你希望提取的页面，按下键盘上的打印屏幕键（PrintScreen）进行屏幕取图。 第三步打开Microsoft Office Word 2003 ，将刚才的屏幕截图粘贴进去；点击“文件”菜单中的“打印”，在安装Microsoft Office Document Imaging组件后，系统会自动安装一个名为“Microsoft Office Document Imaging Writer”的打印机。如图2所示，在“打印机”下拉列表框中选择“Microsoft Office Document Imaging Writer”打印机，其他选项无须额外设置，点击“确定”按钮后，设定好文件输出的路径及文件名（缺省使用源文件名），然后很快就可以自动生成一个MDI格式的文档了。
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/ae16307490.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/ae16307490.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/ae16307490.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。
学会这2种方法轻松提取图片中的文字
当我们在网上搜索一些资料，很多内容是不能复制粘贴的。有的小伙伴的打字速度挺快的，就一点一点将搜索到的内容手动输入下来了。而对于我们这些职场新手来说，打字那是不可能的，这时我们只要学会图片转文字的操作就可以将需要的资料保存下来了。接下来小编给大家分享两种可以轻松提取图片文字的两种方法。 方法一：使用OCR软件 软件介绍： 迅捷OCR文字识别软件是我们在办公中常用的一种办公工具，该软件支持极速识别、OCR文字识别、票证识别、语音识别、文档翻译。 具体图片转换文字的操作一起看看： 打开电脑上的OCR文字识别软件之后，在极速识别和OCR文字识别都是可以完成图片转换文字的操作的，我们选择其中一个即可。如选择OCR文字识别功能。 在OCR文字识别功能的页面中，我们就选择截图识别功能了，页面中有截图的快捷方式，先打开要截图的页面，返回到OCR文字识别的页面中按下快捷键就可以进行截图了。
截取的图片在OCR文字识别的页面中有显示，我们对导出格式和导出目录进行一个简单的调整，点击页面右下角的“开始识别”就搞定啦。 方法二：使用在线网站 网站介绍： 该网站是一个PDF转换器的网站，支持多种PDF文件的转换。具备文档转换，文档处理，文档文本翻译，音视频转换，图片文字识别，语音识别等功能。以下给大家看看详细的操作： 当进入到PDF转换器在线网站后，选择点击“图片文字识别”功能中。
在跳转出的图片文字识别页面，需要添加一下图片文件，这个需要我们提前保存一下图片了。需要转换的图片上传成功后，该网站就会自动进行识别了。识别好的文件点击立即下载即可。 图片转换文字怎么转？这下大家学会了吧！简单的两种操作，可以帮助我们实现图片转换文字的操作，以后提取图片中的文字再也不用手动码字了，有需要的小伙伴们可以学学哈！
图片文字提取简易方法--有图有真相
在工作中，我常常在想，要是能把纸上有用的文字快速输入到电脑中，不用打字录入便可以大大提高工作效率该有多好呀！随着科技的发展，这个问题在不断的解决，例如，现在市场上的扫描仪就带有OCR软件，可以把扫描的文字转换到电脑中进行编辑。但是，对于我们平常人来说，大多数人都是即不想多花钱购买不常用的设备，又不想费力气打字录入，那我就给大家提供一个我刚刚发现的方法吧！现在数码相机很普遍，也很常用，我们就从这里下手吧。 工具准备： 硬件：电脑一台数码相机 软件： word2003(其它的版本我没有实验) doPDF （百度可以搜索下载，是一款免费的PDF制作软件） AJViewer软件（在百度可以搜索下载，是一款免费的阅读器） 步骤： 1、在电脑中安装 doPDF和AJViewer 2、用数码相机把需要的文字拍下来（相机和照像水平就不多谈了。照片效果越好，可以大大缩小转换文字的误差率） 例如： 3、在word中插入你用数码相机照的书上的文字（打开word——插入菜单——图片——来自文件——选择照片——插入）
4、在word中选择文件菜单——打印——在打印机选项中选择doPDF——确定——点击“浏览”选项——选择文件保存的位置和填写文件名称——保存——确定 5、按照上面的步骤，电脑会自动打开AJViewer软件，若没有自动打开该软件，可以自己打开AJViewer软件，然后在AJViewer中打开刚刚转换的PDF文件。 6、选择AJViewer中的，然后在需要的文字部分拖动鼠标画出虚线。 7、点击发送到word按钮，就可以转换成word文件了。可以编辑了。 第6、7步骤图片如下：
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。
怎样提取图片中的文字
怎样提取图片中的文字 使用电脑过程中，需要抓取文字的地方很多，如提示框、对话框、菜单、图片、PDF、视频等等位置的文字，有时还需批量获取大量文件的文件名，以方便修改名称。这些需求如何快速实现呢，笔者将这方面的技巧总结出来，与朋友们共享。 一、抓取对话框、菜单上文字 CTRL+C快捷键只对系统提示框有效，要抓取对话框和菜单上的文字，就需借助抓取文字工具，这类工具很多，这儿介绍AquaDesktop这款常用工具。它能抓取屏幕上任何程序任何地方的文本，即使被禁止拷贝的文本，也能轻松抓取。
从https://www.360docs.net/doc/ae16307490.html,/soft/28432.html下载AquaDesktop V1.5.0.29绿色版，解压运行后，打开需要抓取文字的菜单，按下CTRL键，再在需要的菜单项的空白处点击鼠标右键，就将该菜单文字抓取，并在弹出菜单中显示，点击菜单上的“点击复制文本”项，将抓取的文字复制到剪切板，随后粘贴到需要的位置即可。该工具也能抓取对话框文字，同时按住CTRL+SHIFT键，再按住鼠标左键拖选需要抓取的文字区域，松开鼠标左键，抓取的文字显示在菜单中（图2）。
二、抓取图片和视频文字 由于工作需要，经常要从扫描或相机拍摄图片上获取文字，甚至要从视频中获得文字，进行二次编辑再使用。可是图片和视频上的文字不能复制，如何解决将图片和视频上文字转换成编辑的文本这一难题呢？ 那就使用“文通慧视”这款绿色版工具来抓取其上的文字吧，这款工具对于能看到的文字，它就能抓取。同时支持图片、PDF和视频上的文字抓取，效率和效果都很出色。 1、抓取图片上文字 从https://www.360docs.net/doc/ae16307490.html,/soft/sort001/sort0370/down-72973.html下载“文通慧视”后，解压到英文目录下，执行其中的注册表文件WtSign32.reg进行注册，随后再执行“文字识别.exe”启动软件，运行后软件的工具条出现在屏幕的上方，默认工具条是自动隐藏的，也可以进行锁定，操作起来非常简单，就像QQ面板一样。
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。
如何提取图片中的文字
如何提取图片中的文字 图片格式的文件是我们经常会遇到的，无论是工作还是学习我们会使用到图片资料，如果想要提取图片中的文字应该怎么做？如何提取图片中的文字呢？ 很多时候我们遇到这种情况都是，用电脑自己手动一个一个输入，但是这样毕竟比较麻烦，有什么简单好用的方法吗？接下来小编就给大家推荐两种文字识别的方法！ 识别工具： 1、捷速ocr文字识别软件https://www.360docs.net/doc/ae16307490.html, 2、迅捷pdf在线转换器 操作方法一： 1、我们首先需要在浏览器上搜索“捷速ocr文字识别软件”然后点击进行下载安装。
2、等到将识别软件安装好之后，点击“高级识别”我们就可以进行图片文字识别了。 3、然后点击上方的“添加文件”将需要识别的图片文件打开，就可以了。
4、等到将图片文件打开之后，我们点击“内容解析”将图片文字的排版先解析出来。 5、这样识别出来的图片文字才不会错乱，然后我们就可以点击“识别”这样图片文字识别就开始了。
6、点击上方的“保存为word”将识别好的文件用我word文档进行保存就可以了。 操作方法二： 1、上述就是利用ocr文字识别软件将图片的文字提取出来，其实我们也可以利用迅捷pdf在线转换器，在线识别图片文字。
2、打开在线转换器之后，我们点击上方菜单栏的“图片ocr识别”选项，然后将需要识别的图片文件打开。 3、等到将需要识别的图片文件打开之后，点击“开始识别”文字识别就开始了。
4、将识别好的文字，点击“立即下载”就可以下载到电脑上使用了。 以上就是提取图片中的文字方法，怎么样小编的这些步骤你们都学会了吗？看完小编的文章因该都会了吧？赶紧自己动手去试一试吧！
手机截图里的文字怎么提取
手机截图里的文字怎么提取 现在手机成了人人都离不开的东西，走到哪看到人手里都是拿着手机。手机的出现确 实方便了人们的生活，有时候在手机上看到什么消息直接右键保存下来，有时候懒的复制 黏贴就直接截图以图片的形式保存，等待下次查阅内容的时候也是十分的方便。手机图片 查阅起来是很方便，而且获取的时候也很省事，但是如果想要提取文件中的文字信息就比 较麻烦了，因为图片里的内容也没办法直接的复制的，所以我们向提取图片文的文字还是 得想其它的方法。 现在有很多文字识别软件都支持识别图片里的文字，将图片里的文字识别为文本文字。文字识别软件很多，但是很多软件的识别技术不好，识别出来的结果有很多错误，准确率 很低。所以这里向大家推荐一款操作简单，识别效果十分好的文字识别软件—捷速OCR文字识别软件。这款软件的识别效果十分的好，采用的是最新的光学识别技术。下面来看看 利用捷速OCR文字识别软件提取图片中的文字的具体步骤吧。 首先，我们要从捷速OCR文字识别软件的官网下载安装这款软件，这款软件的体积 比较小，所以下载安装起来也比较方便。安装完毕后运行该软件，这时候会弹出一个小窗口。我们是要识别截图里的文字所以选择“从图片读文件”，打开需要识别的图片文件。接 着点击工具栏的“纸面解析”对图片里的文字进行解析。软件会划分图片里为你做的所在区域。然后我们点击“识别”按钮，软件就会开始识别图片里的文字。识别结束后，识别结果 就会显示在图片的右边，这个时候我们可以对照着图片进行校对，如果发现什么错误的地 方直接进行修改就可以了。修改完毕直接点击“Word”按钮，识别的文字就会以word文档 的形式保存。 有了捷速OCR文字识别软件提取图片里的文字变的十分的简单。
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。