有什么好用的手机语音软件
展开全部 手机语音软件有很多,录音转文字助手,讯飞输入法,搜狗输入法,微信,QQ都可以支持语音输入 把语音,录音转换文字,可以使用录音转文字助手 先将语音保存在手机上,然后在手机上安装一个录音转文字助手,点击【文件识别】 然后添加语音文件转换文字,等待语音转换文字就可以了。
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安卓 语音助手哪个好
虫洞对话厉害,还可以调教,教它很多好玩的东西,就是反应有点点慢搜狗还可以,就是对话不如虫洞,语音识别不如讯飞讯飞说话最接近人,很有情感,但是只能用讯飞引擎360功能不如虫洞强大,搜索不如搜狗与百度,个别功能还可以百度着重于语音搜索灵犀还ok你可以先试试用虫洞语音~不满意的话再换其他的试试虫洞:http://www.downxia.com/downinfo/32338.html
语音翻译机应该具备哪些特点?
从几个方面比较一下1:语音识别准确度; 2:语义分析的准确性;3:背景数据 等等语音识别准确的话,能够将语音准确地转换成文字;语义分析准确的话,机器就能够理解我们的意思(意图);背景数据很大的话,能够准确地回答我们提出的问题,正确地对我们的意图进行回馈。
搜狗的语音助手在这方面做得很好,使用的是“云知声”的语音识别服务,加上自身做搜索的庞大数据作为支撑,效果不错。
在Android平台和iOS平台上都支持。
人工智能语音系统是什么
晚上和同事聊了会天,感觉精神挺好的,写下这篇文章记录自己的一些思想目前语音交互被市场炒的火热,大小公司做此类产品的层出不穷,首先我觉得要感谢siri给大家做了这么好的平台建设,其实纵观计算机领域,语音交互这一块是起起伏伏,总是隔几年就会被炒火一次,可是火不了一段时间又消沉了。
siri的到来,貌似给大家的感觉是语音时代已经到来了,而且很快会才成为人们的用户行为习惯了。
可是不知道大家有没有真正想过siri?它的优势、技术核心是什么?以下是我自己的一些理解:从前台和后台来分析siri,前台分为UI界面以及语音设别。
Siri采用Nuance的语音设别和语义合成技术,类似中国的科大讯飞。
这个东西需要一批牛人积累多年才能生产出来,什么信号处理、模式识别、概率统计、信息论、数据挖掘、人体听觉机理、人工智能等等计算机、数学、统计学、生物领域nb的技术都得用上,这个没有什么好说的了。
后台即为语义识别技术,这一块其实是技术的核心点,我不知道这些技术全是SRI自己研究出来的,还是借鉴了其他搜索类公司的技术。
但是不论如何,这一块都是一个核心地方。
其实,这一块的技术就是几大搜索类公司的核心技术。
一是以google和百度为代表的网页搜索技术,二是以wolfarm alpha为代表的知识计算技术,三是wikipedia为代表的人工知识库技术。
网页搜索通过网络机器人获取每个科访问网站的内容,这些数据被分解成一个索引,这样便可以根据内容来查找页面,用户输入一个查询,查找索引找到相关内容的页面,返回的为相关内容的列表;知识计算技术,是将所有可以获得信息建立成一个有组织的数据库,然后再利用算法进行处理,最终构造成类似与google这样的搜索工具。
其实说白了就和百度前几年一直鼓吹的框计算一样,只要把东西放到框内,什么东西都可以给你解决。
例如你在百度输入天气,它会显示你所在城市的天气情况,而不是以往常的网页形式展现。
知识计算技术给出的答案更加精确,更加的唯一性;人工知识库技术,以维基百科为例,它采用词条和主题为单位,利用人工的力量收集知识。
因此这样的知识结构化程度高,更加准确并且人性化,可同时它的知识体系会受到限制。
Siri结合三项搜索类技术,根据不同的需要,利用相应的技术给出答案。
其实网上经常大家说的人工智能、上下文识别、自动学习技术,这些都包含在这三项搜索技术里面了,仔细想想这些搜索是否会记忆人的行为模式、是否会上下文识别语义、是否会人机智能交互。
忘了,Siri还有一个技术就是知识推荐技术,类似于大众点评、携程这样的网站,查询好吃的、机票之类的,会给出一个推荐结果。
由于国外的很多类似软件api是开放的,所以siri在知识推荐这一块等于利用这些开放的api云服务了。
Siri的优势我个人觉得有两方面,一是语音交互,实现语音控制功能,这是人体本能机理的发展趋势,人类的控制欲很强,肢体控制——>声音控制——>脑电波控制…。
二是搜索方式,想想如果用google,你搜索的步骤,在google输入问题——>给出一推结果——>一个个筛选自己需要的结果——>得出答案。
而siri只有两步,输入问题——>得到结果。
说了这么一大段技术分析的话,只是为了更好的去思考国内这些智能语音交互产品的未来。
据我所知,目前做这一块的有讯飞语点、智能360、快说、口袋语音、我问问、虫洞助手、小i机器人、009、开心熊宝、小唐龙、云助理,还有小米手机自带的语音助手,以及一系列模仿siri的山寨类软件。
其中这些产品分为五类,1、讯飞语点、智能360、快说、口袋语音、我问问、虫洞助手 2、小i机器人 3、009、开心熊宝、小唐龙 4、云助理 5、手机集成的语音助手以及山寨siri。
我针对每一类谈一谈自己的看法。
第一类首先它的未来是死的,除非有本质性的改革。
从技术上来看,目前这些产品采用的语音识别和语义合成技术为讯飞、谷歌、盛大等提供,如果哪天讯飞要按照装机量收费了,而产品却没有盈利,这些产品必然会成为讯飞语点的手下败将,可矛盾的是讯飞根本没有精力去不断优化讯飞语点(从讯飞语点的产品更新过程就可以看出来),毕竟讯飞的主要目的不是在这一块,讯飞语点只是让别人知道讯飞有这么个东西而已。
语音技术暂且不谈,就上面说到的siri利用的三种搜索技术,着实会让这些产品望尘莫及。
没有一批计算机领域的顶尖专家,在这一块是很难有突破的。
因此,这些产品的语义识别根本没法能够得到质的突变,只会随着语料的不断增加而越来越乱。
从产品上来看,用户的粘度不够,用户过了新鲜期很有可能会卸载掉。
作为一款移动应用,如果没有利用移动、云、社交三个要素,死的可能性极大。
第二类是小i机器人,我很看好这个产品,当然我指的不是手机客户端的那个小i机器人了。
小i机器人在语义识别这一块在国内是领先,我不知道小i是不是有很多专家,但是人家多年的经验积累绝对是有很强大的技术背景。
小i在产品展现方式上很简单,没有特别的设计和思路,但是小i的市场思路确是特别的清晰。
小i机器人应用在微博、移动、政府、银行、运营商等等领域,作为智能机器人的形...
语音识别的方法有哪些?
语音识别技术,也被称为自动语音识别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。
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。
特定人语音识别的方法 目前,常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。
考虑到数据量、实时性以及识别率的问题,笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。
说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成,其系统构成如图1所示。
由上图也可以看出,每个司机在购买车后必须将自己的语音输入系统,也就是训练过程,当然最好是在安静、次数达到一定的数目。
从此在以后驾驶过程中就可以利用这个系统了。
所谓预处理是指对语音信号的特殊处理:预加重,分帧处理。
预加重的目的是提升高频部分,使信号的频谱变得平坦,以便于进行频谱分析或声道参数分析。
用具有 6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器实现。
虽然语音信号是非平稳时变的,但是可以认为是局部短时平稳。
故语音信号分析常分段或分帧来处理。
历史 早在计算机发明之前,自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程,早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。
而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器,当这只狗的名字被呼唤的时候,它能够从底座上弹出来。
最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统,它能够识别10个英文数字。
其识别方法是跟踪语音中的共振峰。
该系统得到了98%的正确率。
到1950年代末,伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。
1960年代,人工神经网络被引入了语音识别。
这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC), 及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。
语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。
从Baum提出相关数学推理,经过Labiner等人的研究,卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。
[3]。
此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。
尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广,语音识别技术在目前还无法支持无限领域,无限说话人的听写机应用。
模型 目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。
典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成 信号处理及特征提取模块。
该模块的主要任务是从输入信号中提取特征,供声学模型处理。
同时,它一般也包括了一些信号处理技术,以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。
统计声学模型。
典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。
发音词典。
发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。
发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。
语言模型。
语言模型对系统所针对的语言进行建模。
理论上,包括正则语言,上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型,但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。
解码器。
解码器是语音识别系统的核心之一,其任务是对输入的信号,根据声学、语言模型及词典,寻找能够以最大概率输出该信号的词串。
从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。
首先,统计语音识别的最基本问题是,给定输入信号或特征序列,符号集(词典),求解符号串使得: W = argmaxP(W | O) 通过贝叶斯公式,上式可以改写为 由于对于确定的输入串O,P(O)是确定的,因此省略它并不会影响上式的最终结果,因此,一般来说语音识别所讨论的问题可以用下面的公式来表示,可以将它称为语音识别的基本公式。
W = argmaxP(O | W)P(W) 从这个角度来看,信号处理模块提供了对输入信号的预处理,也就是说,提供了从采集的语音信号(记为S)到 特征序列O的映射。
而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元,并且提供了在给定输入特征下,估计P(O | uk)的方法。
为了将声学模型建模单元串映射到符号集,就需要发音词典发挥作用。
它实际上定义了映射的映射。
为了表示方便,也可以定义一个由到U的全集的笛卡尔积,而发音词典则是这个笛卡尔积的一个子集。
并且有: 最后,语言模型则提供了P(W)。
这样,基本公式就可以更加具体的写成: 对于解码器来所,就是要在由,,ui以及时间标度t张成的搜索空间中,找到上式所指明的W。
语音识别是一门交叉学科,...
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一、好的语音助手,其实看几方面:1:语音识别准确度; 2:语义分析的准确性;3:背景数据 等等。
二、语音识别准确的话,能够将语音准确地转换成文字;语义分析准确的话,机器就能够理解用户的意思(意图);背景数据很大的话,能够准确地回答用户提出的问题,正确地对用户的意图进行回馈。
用什么软件可以把英语(文字)读出来
1.引领语音朗读软件潮流--“能说会道 XP” 2.39 Beta“能说会道 XP”是一款经典的语音朗读软件,自2000年发布第一个版本以来,持续更新、不断进步.近曰“能说会道 XP”发布最新测试版 2.39 Beta,新版本支持两种界面外观,并增加了将文本信息转换为音频文件的功能,通过内置业界著名的LAME MP3编码器,支持将音频文件输出为MP3格式,便于iPod等便携式MP3播放器上播放“能说会道 XP”的语音信息,方便实用.功能简介“能说会道 XP”是一款自然语言朗读程序,具备智能化的语音朗读能力,在支持中文朗读、英文朗读的基础上,进一步支持完美的中英文混合朗读功能,满足您对各种文章的朗读需求。
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文语通启动后延缓一下使用,朗读的效果会更好。
本人亲测:比网页朗读器和电子朗读器2007强100倍,真正的真人朗读声,文件是ISO镜像文件,用虚拟光区安装很容易搞定,安装附件3那个阴影程序文件即可。
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