谷歌语音识别官方speech_commands(audio_recognition)的使用指南（六）之安卓指南

最新推荐文章于 2025-10-09 11:35:27 发布
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博客介绍了下载Android Studio的操作，还给出了安装虚拟机的参考链接https://stackoverflow.com/questions/29136173/emulator-error-x86-emulation-currently-requires-hardware-acceleration ，专注于相关信息技术操作。

下载android studio
参照https://stackoverflow.com/questions/29136173/emulator-error-x86-emulation-currently-requires-hardware-acceleration
安装虚拟机
你可能比你想象之中更强大，哈哈哈哈
在这里插入图片描述

谷歌语音识别官方speech_commands(audio_recognition)的使用指南（四）
c2c2c2aa的博客
03-21 1408
好吧，菜鸟博主又一次回来了。 昨天成功转化的tf文件还是不能移植到安卓，大胆的我又开始了新的想法。 使用ml文件训练模型 还是原来的配方 (要将gennerator中代码修改为这样) python train.py -data_dir=data/train 好的，我们已经拥有了.hd5文件，现在把它先转化为.pb文件 cmd中运行 python convert_keras_to_quantize...
基于TensorRT C++ API 实现 tensorflow examples 中 speech_commands
J。
12-12 687
在TensorRT 中实现 tensorflow examples 中 speech_commands。
Speech-Command-Recognition-with-Tensorflow.JS:利用Tensorflow.Js的语音命令识别功能的轻量级React应用
05-24
Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（we
谷歌语音识别官方speech_commands(audio_recognition)的使用指南
c2c2c2aa的博客
03-20 8255
我大概的确是只菜鸡喽。 google的官方例程，我居然跑了两天才运行成功，问题是代码还不需要我自己来亲自修改，我修改的只是文件路径，不过还是成功了，哈哈哈，还是蛮开心。 简单的来说吧，就是因为我直接使用官方例程，数据集下载不了 python train.py 我一怒之下就自己去下载了，但是自己 下载之后，运行代码，它就是报错，比如它找不到标签什么的，它中途停止了什么的 Compressed fi...
[深度学习进阶 - 实操笔记] 语音识别speech_commands数据集
iamfishman
06-10 6099
语音识别 训练过程 前几天简单学了下语音识别的基础知识。（语音识别基础知识）理解了深度学习如何处理语音数据，并且识别语音。所以我就尝试着用学习时候的网络（如下）跑Speech-commands数据集。从里面挑了十个语音类别。但是效果并不好。 # 只用到了卷积 对频谱图进行训练 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.seq = torch.nn.Sequentia
SpeechRecognition语音识别python库的13种语音识别方法及常见问题：recognition connection failed，ValueError
fengbuyu的博客
11-23 2495
Python 的 SpeechRecognition 库是一款广泛用于语音识别的工具，支持多种音频输入格式，可以将语音转换为文本，以下总结了支持的13种识别方法。以上是实现方法，会不断更新完善，如果直接需要SpeechRecognition语音识别python代码，请点赞评论留言支持一下，谢谢。
nyumaya_audio_recognition：在Raspberry Pi等嵌入式系统上使用神经网络对音频进行分类
02-05
在小型嵌入式系统上检测简单的语音命令和音频事件 Nyumaya离线音频分类。 对于Linux ， WASM和RaspberryPi ，图书馆是可用的。 运行一个例子 git clone --depth 1 ...
transformers音频实战02-基于 Speech Commands 数据集的语音识别实战项目全流程
liaomin416100569的专栏
10-09 1011
Speech Commands 数据集包含train（训练集 ）、validation（验证集 ）、test（测试集 ）三个划分，每个语音片段为 1 秒左右的单词语音，采样率 16000Hz，涵盖 35 个类别，本项目聚焦其中数字 0-9 的识别。# 统一采样率# 定义梅尔频谱图转换器n_mels=64,"""预处理函数：将音频转换为梅尔频谱图并标准化参数：examples: 数据集样本，包含音频数据等字段返回：处理后的梅尔频谱图（mel）和标签（labels）"""
speech_commands； A quick hack to align single-word audio recordings
llrraa2010的专栏
09-01 365
As I’ve been training on the initial results of the speech gathering app, one of the challenges has been aligning the recordings. There can be a delay between somebody hitting record and saying a word...
TensorFlow2.8.0代码分析之例子\examples\speech_commands\test_streaming_accuracy之main函数
qqq9668的博客
03-15 1433
函数作用：对一个连续的音频流，使用音频识别模型，生成识别精度的统计数据。 提供你要识别的长音频文件和与声音对应的文字清单文件，统计模型识别有多少错误，匹配的百分比会被分类。 使用此工具的示例如下： bazel run tensorflow/examples/speech_commands:test_streaming_accuracy -- \ --wav=/tmp/streaming_test_bg.wav \ --graph=/tmp/conv_frozen.pb \ --labels=
A neural attention model for speech command recognition
01-21
A neural attention model for speech command recognition
VS2017 使用 tensorflow examples 中 speech_commands，训练自己数据集
J。
04-14 2072
使用 TensorFlow 官方提供的 speech_commands 语音分类模块，训练自己数据集。 详细文档请参考：https://blog.youkuaiyun.com/rainhurt/article/details/89097842 ，详解的非常清晰。 编译 准备数据集，由于训练样本数据我们设定的是 1000ms, 所以我们需要将数据都调整成 1000ms 的音频，但实际情况中数据集中的音...
谷歌语音识别官方speech_commands(audio_recognition)的使用指南（三）
c2c2c2aa的博客
03-20 1529
有了pb文件，那我们必须把它转化为tf文件啊 import tensorflow as tf graph_def_file = "E:/mian/tflllll/my_frozen_graph.pb" input_arrays = ["Reshape_1"] output_arrays = ["add_2"] converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_f...
Android语音识别--->>RecongnizerIntent实现
weixin_33862188的博客
01-09 405
首先，咱得先说下注意点: 　　　　Android中主要通过RecognizerIntent来实现语音识别，其实代码比较简单，但是如果找不到设置，就会抛出异常 ActivityNotFoundException，所以我们需要捕捉这个异常。而且语音识别在模拟器上是无法测试的，因为语音识别是访问google 云端数据，所以如果手机的网络没有开启，就无法实现识别声音的！一定要开启手机的网络，如果手机不存...
【开源数据下载全步骤】利用Pytorch下载开源数据到本地，以Speech Command为例
GODXML的博客
05-31 2418
背景 找开源数据来练练手，虽然可以直接通过pytorch或TensorFlow加载使用，但感觉太麻烦了，所以想直接下载到本地使用。上网直接搜数据集没有那种直接下载的链接，最后发现可以直接通过pytorch或是TensorFlow下载。下面以pytorch下载Speech Command数据集为例。 下载方法介绍（可直接看最后的下载代码） 1、找到对应数据的页面 如Speech Command数据集 拖到下面的Dataset Loader，根据需要选择对应的下载路径。本例使用pytorch。 .
Python学习笔记——speech智能语音模块
Yucen的博客
07-09 5750
模块简介当我们想在windows平台上利用Python将文本转化为语音输出，用作语音提示，这时就要用到speech模块。该模块的主要功能有：语音识别、将指定文本合成语音以及语音信号输出等。 下载用pip命令：pip install speech另外，该模块以pywin32作为支撑，需要先下载pywin32模块，pywin32是一款Python Win32增强工具，可以方便得使用Python调用WI...
实战：基于特征词的语音唤醒
夏天又到了的专栏
03-06 4041
本章前面介绍了纯理论知识，目的是阐述语音识别的方法。接着搭建了开发环境，让读者可以动手编写代码。下面以识别特定词为例，使用深度学习方法和Python语言实现一个实战项目——基于特征词的语音唤醒。说明：本例的目的是演示一个语音识别的Demo。如果读者已经安装开发环境，可以直接复制代码运行；如果没有，可学习完本章后再回头练习。我们会在本节中详细介绍每一步的操作过程和设计方法。
TensorFlow案例学习：简单的音频识别
weixin_41897680的博客
10-31 2564
TensorFlow案例学习：简单的音频识别
new SpeechRecognition()使用谷歌浏览器语音识别出错
最新发布
11-08
在谷歌浏览器中使用`new SpeechRecognition()`进行语音识别时，常见错误主要源于浏览器兼容性和API使用方式。以下是系统化的解决方案： ### 核心解决方案：浏览器兼容性处理 1. **使用带前缀的API** 谷歌浏览器...
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