语音识别_音视频博客-专业IT技术发表平台

推荐付费专栏 VIP文章

Wespeaker 语音识别工具全面使用指南 Wespeaker 是一个专注于说话人识别、验证和分割的研究与生产级工具包。本文将从项目概览、快速上手、核心功能到高级应用，为您提供完整的使用指导。## 项目概览与架构设计Wespeaker 项目采用模块化设计，主要包含以下核心组件：**核心代码模块**位于 `wespeaker/` 目录：- `models/` - 说话人识别模型实现- `frontend/` - 音频前端处理模

阅读 968

10赞

SHT35温湿度补偿提升语音识别率 SHT35温湿度传感器通过高精度环境感知，补偿语音识别中的声学特征偏移，提升系统在复杂环境下的鲁棒性与准确率。

阅读 929

29赞

会开花的二叉树

C++分布式语音识别服务实践摘要本文介绍了一个基于brpc+etcd+百度AI SDK的分布式语音识别服务实践。该系统采用模块化设计，核心功能包括：通过RPC接口接收PCM音频并返回识别结果，使用etcd实现服务注册与发现，集成百度AI语音SDK提供识别能力。服务端采用Builder模式构建，包含RPC服务实现、语音识别封装、服务注册等模块；客户端通过etcd发现服务并实现负载均衡。文章详细解析了Protobuf接口定义、ASRClient封装、RPC服务实现等关键代码，以及基于etcd的服务发现机制。该系统具有高可用、易扩展的

阅读 3.7k

61赞

__基本操作__

西电25年A测语音识别机械臂方案与教程这次的西电老东西A测不讲五德的更换了题目，而网上现在又没有合适的攻略ψ(｀∇´)ψ而电鼠又在贴吧立了flag ，所以让我们话不多说，直接开始吧。注意，此教程请配合整理出的资料包使用...（资料大部分是已经提供的，不过有一个部分是串口）

阅读 3.1k

65赞

[作品集]-记账机器人项目名称: 记账机器人。

阅读 185

6赞

为什么90%的语音识别项目在集成阶段失败？Python大模型对接的5个致命误区揭秘语音识别大模型Python集成常见陷阱，解析医疗、客服等场景下5个关键误区及避坑方案。掌握高效对接方法，提升识别准确率与系统稳定性，项目落地成功率显著提升，值得收藏。

阅读 1.0k

30赞

GDevelop语音交互：语音识别与语音合成的游戏应用在传统游戏开发中，玩家需要通过键盘、鼠标或手柄进行交互。但随着Web Speech API（Web语音API）的成熟，语音交互为游戏开发带来了全新的可能性。GDevelop作为开源的无代码游戏引擎，通过JavaScript扩展机制完美支持语音交互功能，让开发者能够轻松创建支持语音识别（Speech Recognition）和语音合成（Text-to-Speech，TTS）的创新游戏体验。本文将...

阅读 579

28赞

吉皎妃Frasier

Web Speech API错误处理：MDN Learning Area语音识别容错机制 Web Speech API（Web语音接口）为现代网页应用提供了语音识别（SpeechRecognition）和语音合成（SpeechSynthesis）能力，但在实际应用中，浏览器兼容性、网络环境和用户操作等因素可能导致各种异常。本文基于MDN Learning Area项目的[web-speech-api-demo](https://link.gitcode.com/i/13b54dddc3...

阅读 957

28赞

裴驰欣Fitzgerald

ECAPA-TDNN语音识别终极指南：从入门到实战让我们一起探索ECAPA-TDNN这一先进的语音识别技术，这是一个专门为说话人验证任务设计的深度学习模型。通过本指南，你将快速掌握如何部署和使用这一强大的语音识别系统，实现高效的说话人身份验证功能。## 🎯 项目速览ECAPA-TDNN是一个基于VoxCeleb2数据集的开源说话人识别实现，采用了强调通道注意力传播和聚合机制。该系统在Vox1_O数据集上取得了令人瞩目的性能表现：|

阅读 857

24赞

电商软件开发银子

揭秘凤凰潮：数字助力乡村还是资金游戏？关键问题：用户的最终收益主要取决于初始投入额度，而非后续行为贡献度，这与传统的劳动回报或投资回报逻辑存在显著差异。参与者需先通过购买不同等级的“任务包”获取相应工分，才能开启所谓的“浏览创收”环节。：将简单的用户行为包装为“价值创造活动”，但实际产出与投入的关联性存疑。：随着邀请人数的增加，用户等级提升，享有更高的分成比例及平台额外权益。：明确的等级划分形成金字塔结构，上级用户收益依赖于下级用户的持续参与。：任何商业模式的根基应是真实的价值创造，而非内部的数字游戏。

阅读 283

5赞

超强方言识别！SenseVoice语音模型在口音场景的优化方法还在为方言口音导致语音识别错误而烦恼吗？SenseVoice作为业界领先的多语言语音理解模型，在口音和方言场景下展现出了令人惊艳的优化能力。本文将为你揭秘SenseVoice如何通过技术创新解决这一痛点问题。## 方言口音识别的技术挑战方言和口音识别是语音识别领域的重大挑战。不同地区的发音习惯、语调变化、语速差异都会对识别准确率造成影响。SenseVoice通过以下核心技术有效应对这些挑战

阅读 3.4k

19赞

老坛程序员

开源项目Sherpa-onnx：全平台离线语音识别的轻量级高性能引擎 Sherpa-onnx：离线语音识别的跨平台解决方案 Sherpa-onnx是由K2-fsa团队开发的开源、轻量级语音识别与合成库，基于ONNX格式实现跨平台部署。核心优势包括：支持Linux/Windows/macOS/Android/iOS等多平台；零依赖设计，提供预编译二进制文件；兼容Transducer、ParaFormer、Whisper等多种语音模型；具备流式和非流式识别能力。技术架构采用ONNX中间层实现模型与运行时的解耦，通过优化计算图调度和K2解码算法提升效率。典型应用于智能家居、实时字幕

阅读 1.5k

30赞

Springboot 整合 Java DL4J 打造自然语言处理之语音识别系统在当今数字化时代，**语音识别技术**正变得越来越重要。从智能手机中的语音助手到智能家居设备的语音控制，**语音识别**为人们提供了一种更加便捷、自然的人机交互方式。语音识别系统本质上是将语音信号转换为计算机能够理解和处理的文本形式。这一过程涉及到多个复杂的技术环节，包括**音频信号处理**、**特征提取**以及基于神经网络的**模型训练**等。我们将探索如何使用`Spring Boot`整合`Java Deeplearning4j`来构建一个语音识别系统。

阅读 9.4k

98赞

基于sherpa-onnx 安卓语音识别尝鲜 Sherpa是一个由 K2-FSA 团队开发的开源语音处理框架，旨在解决传统语音识别工具（如 Kaldi）在模型部署和跨平台适配中的复杂性问题。它通过整合现代深度学习技术和高效推理引擎，提供了从语音识别、合成到说话人识别的一站式解决方案，尤其在实时性、低资源消耗和跨平台兼容性方面表现突出。ONNX（Open Neural Network Exchange）：即开放神经网络交换格式，是一种用于表示深度学习模型的开放标准文件格式。

阅读 4.9k

27赞

MCU（微控制器单元）上的语音识别 MCU语音识别的主流方案为专用离线语音识别SoC芯片，其集成度高、成本低、开发简单且功耗低，代表厂商包括启英泰伦、九芯电子等。高性能MCU+轻量化AI模型方案灵活性高但开发难度大，适用于复杂任务设备。MCU+语音模块方案开发门槛低但成本高，适合原型验证。综合来看，专用离线语音SoC是最经济实用的选择，能快速为消费电子产品添加稳定的语音交互功能。

阅读 1.0k

7赞

DanmakuFlameMaster语音识别集成：5步实现语音转弹幕的便捷输入想要在Android应用中实现语音转弹幕功能？DanmakuFlameMaster（烈焰弹幕使）作为Android平台上的开源弹幕引擎，与语音识别技术完美结合，为用户带来前所未有的弹幕输入体验。🚀## 为什么选择语音识别集成弹幕？在传统的弹幕输入中，用户需要手动打字，这在观看视频时十分不便。语音识别集成让用户只需动动嘴，就能实时将语音转换为弹幕，大大提升了用户体验和互动性。[![语音

阅读 821

9赞

用户4053836935

开源语音识别FunASR入门详解在人工智能的浪潮中，自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）技术已成为连接人机交互、赋能各行各业的关键桥梁。从智能客服、会议纪要到实时字幕、车载助手，ASR的应用场景日益丰富，对识别的准确率、实时性和部署便捷性也提出了前所未有的高要求。在这样的背景下，FunASR应运而生。FunASR是由阿里巴巴达摩院语音实验室倾力打造，依托于ModelScope（魔搭）开源社区，面向开发者和企业的新一代工业级语音识别开源工具套件。

阅读 3.0k

30赞

CMSIS-NN加速神经网络语音识别本文介绍CMSIS-NN如何在资源受限的ARM Cortex-M MCU上高效运行神经网络，实现本地语音识别。通过int8量化与汇编级优化，显著提升推理速度并降低功耗，结合MFCC与CNN模型，可在STM32等设备上实现实时关键词检测。

阅读 917

23赞

张飞飞飞飞飞

语音识别——语音转文字阿里开源的SenseVoiceSmall模型是一款具备音频理解能力的音频基础模型，支持语音识别（ASR）、语种识别（LID）、语音情感识别（SER）和声学事件检测（AED）等功能。经过超过40万小时的数据训练，该模型支持50多种语言，并在多语言识别、情感辨识和音频事件检测方面表现出色。SenseVoiceSmall采用非自回归端到端框架，推理延迟极低，10秒音频推理仅耗时70毫秒，效率显著优于Whisper-Large模型。此外，该模型提供便捷的微调脚本和完整的服务部署链路，支持多并发请求和多种客户端语言。

阅读 3.8k

6赞

Ecoute开发者进阶指南：如何扩展新的语音识别引擎 Ecoute是一款强大的实时语音转录工具，能够同时捕捉用户的麦克风输入和扬声器输出，并提供基于OpenAI GPT-3.5的智能回复建议。作为开发者，了解如何为Ecoute扩展新的语音识别引擎是提升项目灵活性的关键技能。本文将详细介绍如何基于现有的语音识别框架，快速集成新的语音识别服务，让您的Ecoute项目支持更多语音引擎。😊## 为什么需要扩展语音识别引擎？在语音识别领域，不同的引擎

阅读 906

21赞

许泽宇的技术分享

FunASR深度解析：打通语音识别从学术到工业的“任意门“ 训练好的PyTorch模型，不能直接塞到生产环境。原因：PyTorch依赖重（几百MB起步）推理速度慢（动态图开销大）跨平台差（Python环境千奇百怪）导出成ONNX格式。# 加载模型# 一键导出ONNXquantize=True, # 量化，减少模型体积device="cpu" # CPU推理模型体积：从220MB降到60MB（量化后）推理速度：CPU上也能跑到RTF 0.2左右平台支持：Python、C++、Java、移动端通吃为什么需要FunASR？

阅读 1.3k

31赞

龚翔林Shannon

Sphinx-4 语音识别库使用教程 Sphinx-4 是一个完全用 Java 编写的、面向说话者无关的连续语音识别系统。它是由卡内基梅隆大学（CMU）的 Sphinx 团队、Sun Microsystems 实验室、三菱电机研究实验室（MERL）和惠普（HP）共同开发的。Sphinx-4 的设计基于过去系统的设计模式以及当前研究人员希望探索的新需求。该系统不仅提供了一个框架，还包含了多种简单和先进的语音识别技术的实现。Sphin

阅读 771

18赞

作者推荐

芯慧创小吴: 多功能语音处理模块, 工业级语音降噪模块,多功能AI降噪, 双麦真列波拾音降噪,双麦阵列回音消除

关注

帅小柏:  2019年 “百家号杯”全国大学生新媒体知识竞赛省赛特等奖  2020年“海信杯”第二届吉林省大学生人工智能创新大赛省赛一等奖  2020年高教社杯全国大学生数学建模竞赛三等奖  2021-2022年度第三届全国大学生算法设计与编程挑战赛(冬季赛) 金奖两年参加ACM省赛经历

关注

莱森: github:https://github.com/xinliu9451 邮箱：xinliu94561@gmail.com

关注

AI数字员工: AI数字员工系统开发源头，AI短视频，AI直播，AI办公等各类AI软件，20款RPA自动化工具，十五年互联网软件开发经验，AIOK.WORK

关注

hit56笔记: 持续学习NLP

关注

数据堂官方账号: 专业的人工智能数据服务提供商

关注

集远通信: 公司的主营业务包括隧道无线通信系统、隧道调频广播系统、无线对讲系统、数字集群系统、隧道卫星实时定位系统、光纤电话及有线广播系统。

关注

百宝工具箱: 分享各类好用软件

关注

YEGE学AI算法: From Zero To Hero！

关注

Luke Ewin: Java爱好者，喜欢写博客，喜欢录制视频分享在B站，喜欢运动。

关注