腾讯云asr语音识别(腾讯云 tcs)

本文目录：

• 1、java怎么调用腾讯云语音识别
• 2、语音识别中的ASR技术通识 2019-12-06
• 3、asr语音识别为什么有时不能编程
• 4、荐好用的可以把录音转换成文字的软件有哪些?

java怎么调用腾讯云语音识别

腾讯云语音验证就是电话播报验证码，就是你点击验证后，系统会拨号到你的手机上（腾讯云账号绑定的手机号），语音播报一个验证码，然后你再填到验证框里提交。

语音识别中的ASR技术通识 2019-12-06

ASR(Automatic speech recognition)，自动语言识别，自动将语言转化成文字的过程，作用类似于人类的耳朵。

流程：输入-编码-解码-输出

语言识别输入的是声音，属于计算机无法识别的模拟信号，所以需要通过模型将其转化成数字信号，并对其中的特征进行提取，编码时，会将声音切成很小的片段，成为 帧 ，类似于视频中最小时间单位的帧。帧和帧之间会有一定的重叠。

对于得到的每一帧，按照人耳听声的特定的MCFF规则，提取其中的特征，转成 多维向量 。向量中的每一个维度可以看做是这一帧中的特征。

解码过程是将得到的向量变成文字的过程，其中用到两个模型 声学模型 和 语言模型 。声学模型是将特征向量转化成单个字母（中文的拼音声母和韵母），成为音素。语言模型是将音素拼接起来成为单词或者汉字。两种模型都需要大量的语言数据进行训练。

传统识别方式：隐马尔可夫模型（HMM）

端到端识别方式：神经网络（DNN，deep neural network）

两种识别方式主要的差异在声学模型上。

目前中文的识别率在97%以上，距离理想的99%还有很大的差距。

“远场”。下面主要说3个概念：

语音激活检测、语音唤醒、以及麦克风阵列。

1）语音激活检测（voice active detection，VAD）

A）需求背景：在近场识别场景，比如使用语音输入法时，用户可以用手按着语音按键说话，结束之后松开，由于近场情况下信噪比（signal to noise ratio, SNR））比较高，信号清晰，简单算法也能做到有效可靠。

但远场识别场景下，用户不能用手接触设备，这时噪声比较大，SNR下降剧烈，必须使用VAD了。

B）定义：判断什么时候有语音什么时候没有语音（静音）。

后续的语音信号处理或是语音识别都是在VAD截取出来的有效语音片段上进行的。

2）语音唤醒 （voice trigger，VT）

A）需求背景：在近场识别时，用户可以点击按钮后直接说话，但是远场识别时，需要在VAD检测到人声之后，进行语音唤醒，相当于叫这个AI（机器人）的名字，引起ta的注意，比如苹果的“Hey Siri”，Google的“OK Google”，亚马逊Echo的“Alexa”等。

B）定义：可以理解为喊名字，引起听者的注意。

VT判断是唤醒（激活）词，那后续的语音就应该进行识别了；否则，不进行识别。

C） 难点 ：语音识别，不论远场还是进场，都是在云端进行，但是语音唤醒基本是在（设备）本地进行的，要求更高——

C.1）唤醒响应时间。据傅盛说，世界上所有的音箱，除了Echo和他们做的小雅智能音箱能达到1.5秒之外，其他的都在3秒以上。

C.2）功耗要低。iphone 4s出现Siri，但直到iphone 6s之后才允许不接电源的情况下直接喊“hey Siri”进行语音唤醒。这是因为有6s上有一颗专门进行语音激活的低功耗芯片，当然算法和硬件要进行配合，算法也要进行优化。

C.3）唤醒效果。喊它的时候它不答应这叫做漏报，没喊它的时候它跳出来讲话叫做误报。漏报和误报这2个指标，是此消彼长的，比如，如果唤醒词的字数很长，当然误报少，但是漏报会多；如果唤醒词的字数很短，漏报少了，但误报会多，特别如果大半夜的突然唱歌或讲故事，会特别吓人的……

C.4）唤醒词。技术上要求，一般最少3个音节。比如“OK google”和“Alexa”有四个音节，“hey Siri”有三个音节；国内的智能音箱，比如小雅，唤醒词是“小雅小雅”，而不能用“小雅”。

注：一般产品经理或行业交流时，直接说汉语“语音唤醒”，而英文缩写“VT”，技术人员可能用得多些。

3）麦克风阵列（Microphone Array）

A）需求背景：在会议室、户外、商场等各种复杂环境下，会有噪音、混响、人声干扰、回声等各种问题。特别是远场环境，要求拾音麦克风的灵敏度高，这样才能在较远的距离下获得有效的音频振幅，同时近场环境下又不能爆音（振幅超过最大量化精度）。另外，家庭环境中的墙壁反射形成的混响对语音质量也有不可忽视的影响。

B）定义：由一定数目的声学传感器（一般是麦克风）组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。

c）云端为主。

比如地图功能，由于POI（Point of Interest，兴趣点，指地理位置数据）数据量太大，直接到云端搜索可能更方便（除非是“家”、“公司”等个性化场景）。比如，用户说“从武汉火车站到东福”，可以被纠正为“从武汉火车站到东湖”。

各家公司在宣传时，会说语音识别率达到了97%，甚至98%，但那一般是需要用户在安静环境下，近距离、慢慢的、认真清晰发音；而在一些实际场景，很可能还不够好的，比如——

1、比如在大家都认为相对容易做的翻译场景，其实也还没完全可用，台上演示是一回事，普通用户使用是另一回事；特别是在一些垂直行业，领域知识很容易出错；另外，还可详见 《怼一怼那些假机器同传》

2、车载

大概3、4年前，我们内部做过针对车载场景的语言助手demo，拿到真实场景内去验证，结果发现，车内语音识别效果非常不理想。而且直到今年，我曾经面试过一位做车内语音交互系统的产品经理，发现他们的验收方其实也没有特别严格的测试，因为大家都知道，那样怎么也通过不了。。。

车内语音识别的难点很多，除了多人说话的干扰，还有胎噪、风噪，以及经常处于离线情况。

据说有的公司专门在做车内降噪，还有些公司想通过智能硬件来解决，至少目前好像还没有哪个产品解决好了这个问题，并且获得了用户的口碑称赞的。

3、家庭场景，由于相对安静和可控，如果远场做好了，还是有希望的。

4、中英文混合。

特别在听歌场景，用户说想听某首英文歌时，很容易识别错误的。这方面，只有傅盛的小雅音箱据说做了很多优化，有待用户检验。

总之，ASR是目前AI领域，相对最接近商用成熟的技术，但还是需要用户可以配合AI在特定场景下使用。这是不是问题呢？是问题，但其实不影响我们做产品demo和初步的产品化工作，所以反而是我们AI产品经理的发挥机会。

1、远场语音识别，是最近2年的重要竞争领域。因为家庭（音箱）等场景有可能做好、在被催熟。

2、更好的机会在垂直细分领域，比如方言（方言识别能够支持40多种，而百度有20多种）、特定人群的声学匹配方案（儿童）

最后，用一张图总结语音识别用于人机交互中的几个难点。

asr语音识别为什么有时不能编程

asr语音识别不能编程原因是会导致运行中断。根据查询相关资料信息，由于ASRPRO语音识别芯片支持程序多线程运行导致中断不常用，更多采用串口通信和ADC数值读入等功能的实现编程。

荐好用的可以把录音转换成文字的软件有哪些?

1、腾讯云语音识别

如果你的音频文件数量多，时长＜5小时，文件大小＜ 5M，可以选择腾讯云语音识别。这是短语音批量转文字的工具，背靠鹅厂，服务性能稳定。相较于网易见外，它的转化速度更快一些，音频格式更为丰富，支持 wav、pcm、opus、speex、silk、mp3；还能批量转化 10 个文件。

2、讯飞听见

依托科大讯飞的核心语音技术，它的识别准确度高，而且转化速度快，1 小时音频最快 5 分钟出稿！此外，它还支持中英混合模式，就算是对话中夹杂英文专业名词的外企会议录音，也能翻译得一清二楚。支持的格式有 mp3、wav、pcm、m4a、amr、aac、mp4、3gp，8种格式！

3、i笛云听写

专业的音频网盘 APP，也是 AI 语音转文字的一把好手。10 小时的免费转写额度，200 小时的储存空间，足够日常使用。目前支持的音频格式较为常见，有 wav、m4a、acc、mp3。导入文件后，点击【转文字】，即可将录音转为文稿。

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