语音识别软件有哪些

有时候在工作中我们经常会需要将一段语音转成文字，但是没有一个好的语音转文字工具，我们在操作过程中会浪费很多的时间。针对这样的情况小编就来给大家分享一个比较好用的方法，大家要是有兴趣的话可以一起看看！

使用工具：录音转文字助手

操作步骤：

第一步：想要将语音转成文字需要使用一个工具：录音转文字助手，这个可以在手机浏览器或者应用商店里面找到！

第二步：将录音转文字助手安装到手机上以后就可以将其打开，然后就会看到录音实时转写，录音机，导入音频识别，语音翻译这是个功能，根据需要点击使用录音实时转写

第三步：在使用录音实时转写这个功能之后，点击下面录音按钮开始录音！

第四步：等到录音完成后松开录音键，手机就会自动对我们说的话转成文字，也可以直接将这些文字翻译成英文！

第五步：翻译完成以后我们就可以选择将其保存到手机上，自己给这个文件命名方便自己以后查找！

使用录音转文字这个语音识别软件可以帮助我们快速提高工作效率！

语音识别输入系统

IBM语音识别输入系统(ViaVioce) V9.1 简体中文光盘版| 用嘴巴控制电脑... sjyhsyj 2009-8-28 12:13:271# 软件大小：276.08MB 软件语言：多国语言软件类别：国外软件 / 汉字输入运行环境：Win9x/NT/2000/XP/ 软件介绍：该系统可用于声控打字和语音导航。只要对着微机讲话，不用敲键盘即可打汉字，每分钟可输入150个汉字，是键盘输入的两倍，是普通手写输入的六倍。该系统识别率可达95%以上。并配备了高性能的麦克风，使用便利，特别适合于起草文稿、撰写文章、和准备教案，是文职人员、作家和教育工作者的良好助手。 IBM潜心研究26年，他领导了世界的语音识别技术，其语音识别产品在全球销售已达一百万套以上。使用语音输入方式，您的工作空间更加自由舒畅: *即使您不会打字，也可迅速准备好文稿； *只要集中精力思考问题，无须琢磨怎样拼音，怎样拆字； *当您疲劳时,闭上眼、伸伸腰，双手方在脑后，然后轻松地说：开始听写吧... ... 注：价值超数千元的IBM的中文语音录入工具，有耳麦的朋友可以试一试，也可以当作学习普通话的工具，没有理由不下载使用它。 IBM ViaVoice语音输入系统详解作者: 艾寒出处: 天极网目前汉字输入的方式主要有四种：键盘输入，手写输入，扫描输入和我们现在要谈到的语音输入。让我们先来了解一下这四种输入方式。键盘输入：键盘输入基本上是基于各种输入法，主要又分为字形输入法和拼音输入法。实际上字形输入法是不符合人的写作思维习惯，因为人们在措辞时，头脑中首先反映出的是即将这个词语的语音，所以字形输入法更适合专业录入人员使用。拼音输入法也分两种，一种以词语为输入单位，另一种以语句为输入单位，而后者不符合写作的思维习惯，因为人们在写作时是以词为思考单位。键盘输入法在输入速度有要求的情况下对于键盘操作、指法要求比较高；手写输入：手写输入是最容易上手的输入方法，但是同样由于手写输入的先天不足，很难达到较高的输入速度；扫描输入：扫描输入对于硬件要求比较高，主要是适用于资料的整理；语音输入：语音输入对输入人员的键盘操作能力、指法要求很低，几乎可以说你只要会说汉语，就可以进行语音输入。语音输入尤其是汉字语音输入经历了很长时间的研究和应用，到目前已经达到了一个相

matlab语音识别系统(源代码)最新版

目录一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 2.1语者识别的概念 (2) 2.2特征参数的提取 (3) 2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3) 2.4VQ的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 3.1函数关系 (4) 3.2代码说明 (5) 3.2.1函数mfcc (5) 3.2.2函数disteu (5) 3.2.3函数vqlbg (6) 3.2.4函数test (6) 3.2.5函数testDB (7) 3.2.6 函数train (8) 3.2.7函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12)

一、设计任务及要求用MATLAB实现简单的语音识别功能；具体设计要求如下：用MATLAB实现简单的数字1~9的语音识别功能。二、语音识别的简单介绍基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。语音识别系统结构框图如图1所示。图1 语音识别系统结构框图 2.1语者识别的概念语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔。在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性。

语音识别输入软件

《语音识别输入软件》(Dragon NaturallySpeaking 10 SP1、10.1)[光盘镜像] Dragon NaturallySpeaking 10 Dragon Naturally Speaking 10 Preferred gives small business and advanced PC users the power to create documents, reports and emails three times faster than most people type —with up to 99% accuracy. Surf the Web by voice or dictate and edit in Microsoft Word and Excel, Corel WordPerfect, and most other Windows-based applications. Create voice commands to quickly insert blocks of texts or images —such as your name, title, and signature. Dictate into a handheld device when you're away from your PC, or use a Bluetooth microphone for the same great dictation results without the wires. A high-quality headset is included. 请大家看清自己的操作系统选择合适自己的对应版本！该版本软件不支持中文语音输入《语音识别输入软件》软件售价：249.99美元专业工作人员每天都在为完成创建文档、编写邮件、完成表格以及流线型工作任务而忙碌着，现在，拥有了Dragon NaturallySpeaking Professional 9，您只需开口说话就可以完成以上任务！Dragon Naturally Speaking 速度为动手输入字符速度的三倍，而且准确率高达99%。对着您的电脑讲话，您说的话会立即在office文件、IE浏览器、Corel WordPerfect软件、Lotus Notes 系统或其他基于Windows操作系统的应用程序上显示。您还可以创建语音命令，同时进行多种计算机任务，由此而知，您将节约多少时间！Dragon Naturally Speaking Professional 9经Section 508检验完全合格，并为身有残疾的使用者创造了完全脱离手工操作使用个人计算机的机会。Dragon Naturally Speaking Professional 9 同时也含有多种可供选择的网络部署的工具，如支持Citrix瘦客户机必需设施的配置。您想象不到的准确率 Dragon Naturally Speaking Professional 9实现了前所未有的准确率，甚至比打字都要准确。Dragon Naturally Speaking 从来没有出现过拼写错误，而且，事实上，使用次数越多，Dragon NaturallySpeaking 就越灵活，其准确率越高。快于打字的速度！大多数人说话的速度为每分钟120个字，而打字的速度每分钟少于40个字，Dragon Naturally Speaking 的速度将近手工输入字符速度的三倍！使用简易您马上就可以通过声音来进行信笺、邮件的完成以及进行网上冲浪，不再需要从输入可读字符来开始这一切了。随软件我们附赠事业能够指南和Nuance认可的完全隔离噪音的麦克风。

语音识别技术在手机中的应用

语音识别的应用语音识别可以应用的领域大致分为大五类：办公室或商务系统。典型的应用包括：填写数据表格、数据库管理和控制、键盘功能增强等等。制造业：在质量控制中，语音识别系统可以为制造过程提供一种“不用手”、“不用眼”的检控（部件检查）。电信：相当广泛的一类应用在拨号电话系统上都是可行的，包括话务员协助服务的自动化、国际国内远程电子商务、语音呼叫分配、语音拨号、分类订货。医疗：这方面的主要应用是由声音来生成和编辑专业的医疗报告。其他：包括由语音控制和操作的游戏和玩具、帮助残疾人的语音识别系统、车辆行驶中一些非关键功能的语音控制，如车载交通路况控制系统、音响系统。当语音识别技术应用到计算机桌面的时候，这看起来似乎是一个好主意。但是，对于大多数人来说，语音识别还不能取代键盘和鼠标。现在，语音技术正用于一个全新的环境：手机。语音识别技术在手机中的应用将进一步推动这语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。语音识别技术在手机中的应用

专题报道2011年第7期种技术向新的方向发展和应用。这是语音识别技术在台式电脑应用中从来没有涉足的方向。 IBM在60年代初期创建了一个名为“Shoebox”的试验性的语音识别系统。这个系统解决了口语算法问题。语音识别技术是在50年代作为一项早期的技术第一次出现的，当时主要是由于好奇。在60年代初，IBM的“Shoebox”设备能够识别出16个口语单词并且能够回答简单的数学问题，如“3 ＋ 4 =？”。 Dragon Systems在80年代初为DOS计算机推出的DragonDictate可能是第一个语音识别应用程序。这个应用程序只能识别单个单词，每次只说一个单词。随着时间的推移，这个应用程序已经发展成为名为“Dragon NaturallySpeaking”（目前是第11个版本，由Nuance通讯公司所有）的产品。这个应用程序能够翻译以正常的会话语音和速度读出的文本。语音识别技术在台式电脑中的应用有两个制约因素。第一，为了使这个应用程序以更高的准确性工作，这个应用程序必须要进行训练以便识别用户的语音特征。Windows Vista和Windows 7操作系统中的本地语音转换文本技术和Dragon NaturallySpeaking等第三方产品仍然都需要一个用户训练期才能使用。第二个制约因素是键盘的流行程度。大多数人已经习惯于键盘打字而不是讲话，因此，语音控制面临Dvorak键盘布局同样的应用障碍。当简单的老式QWERTY键盘供货充足并且工作的很好的时候，为什么要学习使用Dvorak键盘呢？微软TellMe团队是负责为多媒体环境开发语音识别技术的部门。TellMe团队高级产品经理Abhi Rele指出，在台式电脑环境，用户有方便的人机交流模式，如键盘和鼠标。因此，语音的使用主要是针对语音爱好者的。语音控制的计算更广泛的应用需要两件事情：更好的方便的应用和主要使用语音的地方。手机正是很长时间以来一直在增长的这种地方。 Nuance负责产品管理和营销的副总裁Matt Revis解释说，台式电脑和移动环境的区别是这样的：台式电脑是一个固定的环境，重点完全在于台式电脑的使用情况。因此，台式电脑的语音技术主要执行如下任务：支持办公应用程序、网络浏览、通讯等。在移动方面，语音更多地用于支持各种生活方式方面：移动中的专业人员、户外的有趣活动、免提电话等等。 Gartner分析师Tuong Nguyen赞同这个观点：语音在移动环境中更有意义。他说，从使用的角度看，掌上设备的语音识别功能价值更大。它增加了用户友好的、方便的输入方式。 Nguyen补充说，如果不用语音技术说出一个简单的说明语句，而是翻动许多菜单或者努力地在小显示屏键盘上进行输入，语音识别的价值就显现出来了。随着触摸屏设备（没有物理键盘）应用的增长，语音识别技术将用来增强数据输入和输出。语音识别还支持免提要求或者法律要求。在移动设备方面因为移动设备一般仅支持台式电脑的一部分存储和处理功能，语音处理需要一些时间才能以基本的形式出现在手机中。语音处理Springer手册解释了手机在2000年代初的情况。尽管那时还有一些局限性，但是，手机经过编程之后能够识别逐个数字的拨号语音，在某种程度上还能识别人的名字。主要问题是内存，因此，大多数手机一次只能识别 10个数字或者名字。但是，这些作者指出的另一个问题是这个功能使用的比较少，可能是因为手机厂商在这方面的营销很糟糕。随着手机的增加内存和增强处理能力，普通手机的识别能力也增强了。三星电子在2005年发布的售价99美元的 SCH-p-207型手机增加了语音至文本的听写功能和语音拨号功能。随着内存达到数百MB和存储容量达到数GB，目前这一代智能手机很少受到限制。另一个关键的进步是网络速度。速度更快的无线网络浪潮抬高了许多大船，包括最新一代的语音处理技术。速度更快的网络能够把语音处理任务从网络迁移到远程服务器。谷歌语音搜索产品经理Amir Mane

语音识别

一．自动语音识别系统需求分析：①对语音信号进行分析和处理，除去冗余信息。②提取影响语音识别键信息和表达语言含义的特征信息。③紧扣特征信息用最小单元识别字词。④按照不同语言的各自语法依照先后次序识别字词。⑤把前后意思当作辅助识别条件有利于分析和识别。⑥按照语义分析，给关键信息划分段落，取出所识别出的字词并连接起来，同时根据语句意思调整句子构成。⑦结合语义，仔细分析上下文的相互联系对当前正在处理的语句进行适当修正概要设计：目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分 (1)语音特征提取:目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。 (2)声学模型与模式匹配(识别算法):声学模型是识别系统的底层模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。声学模型通常由获取的语音特征通过训练产生，目的是为每个发音建立发音模板。在识别时将未知的语音特征同声学模型(模式)进行匹配与比较，计算未知语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。声学模型的设计和语言发音特点密切相关。声学模型单元大小(字发音模型、半音节模型或音素模型)对语音训练数据量大小、系统识别率，以及灵活性有较大影响。 (3)语义理解:计算机对识别结果进行语法、语义分析。明白语言的意义以便做出相应的反应，通常是通过语言模型来实现。关键技术与算法： 1>语音信号处理上用了预滤波、采样、A/D转换、语音信号预加重、加窗（矩形窗，汉明窗，汉宁窗）、语音信号端点检测、LPC美尔倒谱特征端点检测、 2>在模型建立上用到了，HMM语音识别还有SOFMNN的语音识别的理论还有方法，目前较多的是将二者结合，原本的DWT不适合连续语音识别故不用 3>在MA TLAB平台上进行仿真与实现，通过实践来验证是否好用。二．基于HMM模型的自动语音识别理论与方法：语音识别首先是要根据识别系统的类型，选择一种合适的识别算法，再依据识别算法的要求，利用有关的语音信号处理方法提取相应的特征参数，在这以后，分两个阶段进行语音识别:第一个阶段是学习和训练，给出一组训练数据，这些训

基于Android系统的手机语音识别软件开发

摘要随着科学技术和社会经济的发展，移动互联网发展越来越快，这期间出现了许多手机操作系统。而其中Android无疑成为发展最为迅速的手机操作系统。越来越多的创意被应用到Android应用程序的开发中。本设计以Android开发平台为基础，首先简要介绍了课题的相关背景和研究意义，以及当前国内外的发展现状。然后详细的介绍了Android开发平台的开发环境。之后对基于Android系统平台的语音识别软件做了一个详细的需求分析。在需求分析结束后详细论述了语音识别软件的设计过程。最后对基于Android系统平台的语音识别软件进行功能测试和验证。关键词 Android平台，Eclipse，JDK，语音识别 Abstract With the development of science and technology and social economy, Mobile Internet is growing faster and faster. During this period, many mobile phone operating systems appeared. And Android is undoubtedly the most rapid development of mobile phone operating system. More and more ideas are being applied to the development of Android applications. This design is based on Android development platform. Firstly, it briefly introduces the background and significance of the research, and the current

手机测试-语音识别

语音识别目录·声学特征 ·常用的一些声学特征 ·声学模型 ·语言模型 ·搜索 ·系统实现 ·自适应与鲁棒性 ·小结与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。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。声学特征声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征 * 线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin 法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC 这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。 * 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。 * Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研