手机上怎么把语音识别成文字 看一遍就会
日常生活中,有时候我们会习惯先用手机将会议、上课中比较重点的内容录下来,等会议结束或下课再整理,但是如果你内容比较少的录音整理起来还算简单,内容多的话就复杂啦,不容易抓住重点,那么手机录音能翻译成文字吗，相信很多人都有这方面的问题，都想直接把手机录音转换成文字。
操作步骤：
第一步：首先我们在浏览器或者手机各大应用市场里面搜索：【录音转文字助手】找到以后进行下载并安装。
第二步：安装好以后我们就可以将软件进行打开，并点击功能项的录音识别按钮。
第三步：以上准备工作做好以后我们可以在弹出的页面点击开始按钮进行录制。
第四步：一旦我们开始录制音频，软件会自动将音频转换成文字，并且支持在线实时翻译。
第五步：录制并转换完成以后我们可以点击右侧的保存按钮，将音频以及转换的文档进行保存。
第六步：保存好以后我们就可以回到软件主界面，打开文件库，就可以找到我们的音频及文案素材了。
以上就是手机录音翻译成文字的方法啦，你学会了吗，有这方面需要的朋友，赶快去试试吧,别再傻傻的手动听写输入啦。
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
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
matlab语音识别系统(源代码)最新版
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。
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/d42302858.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/d42302858.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/d42302858.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。
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。
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。
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。