有什么软件可以将语音转换成文字?

语音技术，一般指语音合成技术和语音识别技术。分为： 语音合成即Text to Speech（TTS），就是让设备将文本信息转换成语音的形式朗读出来，就像给设备安装上了嘴巴。微软在此领域处于领先地位并有释出产品Microsoft Reader，一个优秀且免费的标准美音TTS。而中文TTS领域则有安徽科大讯飞，其产品讯飞语音电子书，收费软件价格 49元。 语音识别即Automatic Speech Recognition（ASR）,就是让设备听懂人的语言。就像给设备安装了耳朵。 总之，语音技术就是让设备“能听会说”，使其更加智能化、人性化。

AI 语音技术是指利用人工智能算法，通过分析和模仿人类的语音特征，生成逼真的语音内容。这项技术在娱乐、教育、医疗等领域有着广泛的应用，但同时也带来了一些安全和伦理方面的风险。近期，美国和加拿大发生了多起利用 AI 语音技术进行电信诈骗的案件，骗子通过合成亲人的声音，向老年人索要钱财，造成了严重的经济损失和心理伤害。那么，我们该如何提高防范意识，避免被这种新型的诈骗手段所欺骗呢？以下是一些建议：1. 增强警惕性。当接到陌生电话或短信时，不要轻信对方的身份和说辞，要核实对方的真实信息，比如询问一些只有亲人才知道的细节，或者通过其他方式联系亲人确认情况。如果对方要求汇款、转账或提供个人信息，要谨慎处理，不要轻易答应。2. 保护个人隐私。不要在社交媒体上过多地公开自己和亲友的个人信息，比如姓名、电话、地址、生日等，以免被不法分子利用。同时，也要注意保护自己的语音数据，不要随意上传或授权给第三方应用或平台。3. 学习相关知识。了解 AI 语音技术的原理和特点，以及如何辨别真假语音。一般来说，AI 语音技术虽然可以模仿人类的声音特征，但仍然存在一些缺陷和瑕疵，比如语气、节奏、情感等方面可能不够自然或一致，或者出现一些噪音、断裂等现象。通过仔细聆听和分析，可以发现一些破绽和异常。4. 及时报警。如果发现自己或身边的人遭遇了 AI 语音诈骗，要及时拨打报警电话，并保存好相关证据，以便警方调查和追究责任。同时，也要向周围的亲友宣传和提醒，增强他们的防范意识和能力。AI 语音技术是一把双刃剑，既可以为人类带来便利和乐趣，也可以被不法分子利用来进行诈骗和欺诈。我们应该正视这项技术的风险和挑战，通过提高自身的防范意识和能力，保护好自己和亲友的财产和安全。

　　语音技术在计算机领域中的关键技术有自动语音识别技术(ASR)和语音合成技术(TTS)。　　　　让计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。　　最早的语音技术因“自动翻译电话”计划而起，包含了语音识别、自然语言理解和语音合成三项非常主要的技术。语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，此后研究者们逐步突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍。　　让计算机说话需要用到语音合成技术，其核心是文语转换技术(Text to Speech)，语音合成甚至已经应用到汽车的信息系统上，车主可以将下载到系统电脑中的文本文件、电子邮件、网络新闻或小说，转换成语音在车内收听。

语音识别技术，又称语音识别，是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。1.语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。2.特征提取器对采集的语音信号进行分析，提取有用的频谱和时间特征。3.语言模型是用来识别语音信号的模型，它包含了语言的结构和语法规则。4.识别器根据提取的特征和语言模型来识别语音信号，并将其转换成文本。主要有两种语音识别技术：基于模板的识别和基于统计模型的识别。基于模板识别是基于一个预先录入的语音样本库来识别语音，把语音信号与语音样本库中的语音信号相比较找到最相似的样本，然后将其转换为文本。基于统计模型的识别则是根据一组语音样本建立一个统计模型，并用这个模型来识别新的语音信号。基于统计模型的语音识别方法有基于HMM(隐马尔可夫模型)，基于DNN(深度神经网络)等。这些算法通过学习大量语音样本来建立语音模型，在识别新的语音时会根据语音模型来进行解码，并将其转换成文本。近年来基于DNN的统计模型在语音识别领域得到了广泛应用，表现出较高的识别准确率。这类模型使用了大量的语音样本和大规模的计算资源，进行深层次的学习，能够捕捉到语音信号中更加复杂的特征.

AI语音，即智能语音技术，以语音识别技术为开端，是实现人机语言的通信，包括语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）。语音识别技术是指机器自动将人的语音转成文字的技术，又称AutomaticSpeechRecognition，即ASR技术。语音识别是近几年来发展最快的技术之一，随着数据处理技术的进步以及深度学习技术的不断发展，语音识别技术得到了质的飞跃，已广泛运用于智能手机、语音智能交互等各个领域。目前常用的语音识别技术方法主要有四种：（1）基于语言学和声学的方法（2）随机模型法（3）利用人工神经网络的方法（4）概率语法分析，其中最主流的方法是随机模型法，如动态时间规整（DTW），隐马尔科夫模型（HMM）理论和矢量量化（VQ）技术等。

语音识别技术，也被称为自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，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。语音识别技术属于人工智能方向的一个重要分支，涉及许多学科，如信号处理、计算机科学、语言学、声学、生理学、心理学等，是人机自然交互技术中的关键环节。语音识别较语音合成而言，技术上要复杂，但应用却更加广泛。语音识别ASR的最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。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。

　　语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术，即将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。语音合成技术又称文语转换技术，隶属于语音合成，是利用电子计算机和一些专门装置模拟人，制造语音的技术。 　　语音合成技术，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术，是中文信息处理领域的一项前沿技术。

您要问的是关于语音技术不正确的概念是？是语音合成是将人的语言转换成文字信息。语音技术是指在计算机领域中的关键技术有自动语音识别技术和语音合成技术，语音合成不是将人的语言转换成文字信息。最早的语音技术因“自动翻译电话”计划而起，包含了语音识别、自然语言理解和语音合成三项非常主要的技术。

　　语音识别技术，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。 　　工作原理： 　　动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频通过交换字母顺序，用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术，倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换。 　　运用隐马尔可夫模型的方法，频谱特征的统计变差得以测量。文本无关语音识别方法的例子有平均频谱法、矢量量化法和多变量自回归法。

01 声音是人的一种生理行为，也是一种独特的生物特征，其涉及了上百个信息因素，通过这些信息因素就能够构成一个专门的声音签名。 02 语音识别技术的历史是很悠久的，在早很多年之前就出现了相关技术的研发，现在语音识别技术大致分成了扬声器验证以及扬声器识别两种方式。 03 根据相关专业人士的介绍，现在的语音识别技术大部分都是用于银行领域，在银行中将语音识别技术作为生物识别打基础，特别针对于电话提供服务方面。 04 就发展情况而言，由于现在指纹识别以及面部识别技术的飞速发展，语音识别技术的发展领域是比较受限的，只能说现在是针对需求行业进行研发。

“亲友”打来电话遇到紧急情况要你打钱电话另一头的声音和平时“一模一样”到底该不该相信？小心！这是新型诈骗与时俱进，方能长存。骗子，作为世界上最古老的几个职业之一，可以说是世界上拥抱新事物最积极的群体，任何技术一旦出现，骗子就会想到利用它来施骗。果然，最近一直处在话题中心的人工智能（AI），也被他们盯上了。前段时间，央视曝光了一起为境外诈骗组织引流的团伙，他们一共利用机器人自动打出1700万通骚扰电话，最终筛选出80多万有效“客户”，共获得近1.8亿元的“拉人头”佣金。一位被骗了24万块钱的受害人，得知真相后很吃惊：我感觉给我打电话的都是人，听不出来是机器人在讲话啊。据了解，这位受害人还和AI电话沟通过不止一轮，却全程浑然不知。图片AI诈骗电话已经这么逼真了吗？事实可能比你想的更严重。最近，AI语音模仿技术被大量运用在冒名诈骗上。据外媒报道，目前，AI语音生成软件可以让骗子模仿亲人的声音，骗子利用AI声音冒充亲人骗取了大量钱财，光是在2022年，这些假冒行为已导致人们被骗走1100万美元，而且老年人占目标人群的大多数。从技术层面来说，AI之所以能产生如此高还原度的合成声音，背后的技术正是神经网络（Neural Network）和机器学习（Machine Learning），具体的原理比较复杂，就不过多赘述了。大家只需要知道，这项技术能够将一个人的声音分解成音节或声音，然后进行重新排列，再形成新的句子。现在的技术已经完全可以通过算法来生成人的全套语音了，甚至连愤怒、高兴等不同语气情绪都能够做到惟妙惟肖，足以以假乱真，而所需要的材料也仅仅只需要被生成者的几段话。有国外专家表示，AI语音生成软体能够分析出说话者的声线特点，包括年龄、性别和口音等，然后从庞大的声音资料库中搜索出相似的声音并进行模拟预测，最后重构出整体效果非常近似的合成声线。这项技术只需要一个30秒左右的音讯样本，例如通过YouTube、TikTok的短片音频，就能够复制出人的声线。换到国内来说，你发在抖音、快手上的短视频，对骗子来说也有同样的用处。图片而从心理层面来说，利用AI语音模仿技术的冒名诈骗的可怕之处在于，骗子能够轻易模仿出受害人信任的人的声线，以此来获取受害人的信任，再以陷入困境为由，说服受害人转钱。受害人常常因为紧急情况或是相信对方是自己的亲人朋友而被诈骗，这要“归功”于骗子的精心准备：首先，许多骗子会采用社交工程学的手段来获得更多的个人信息，以更好地模拟受害人亲人好友的语言习惯，或装作“不经意”提到受害人的个人信息、一些真实的经历等，从而获取受害人信任，增加诈骗成功率。另外，在接到类似电话时，骗子往往会营造出非常紧张和恐慌的氛围，促使受害人做出错误决定。图片声音靠不住了，那视频验证总能确保是“本人”了吧？并不能。大家要知道：现在的AI技术，不仅可以合成特定人的语音，甚至还能根据语音对口型、处理视频。之前有个很火的新闻，一个网名为deepfakes 的程序员，在业余时间用家里的电脑和开源的 AI 工具 fakeapp，通过机器学习算法，成功移花接木，将神奇女侠女主角盖尔·加朵的脸移植到了一名成人女演员身上。此举一石激起千层浪，一时间欧美各大女星的小电影充斥了整个社区，导致 Reddit（社交网站） 做出了紧急封杀处理。想都不用想，这种技术也被骗子用到了诈骗上。国内已经有不少案例：小李的大学同学通过QQ跟她借钱。对方打过来一段四五秒的视频电话，小李看到确实是本人，便放心转账3000元。然而，她在第二次转账时感觉异常，便再次拨通对方电话，这才得知同学的账号被盗，遂报案。警方判断，那段视频很有可能是被人换了脸。视频通话的可信度明显高于语音和电话，但利用AI换脸，骗子可以伪装成任何人。接下来我们还需警惕的是，骗子不仅能够冒充家人、朋友等亲密关系，还可以冒充银行、公司等机构进行诈骗，给受害人带来更大的损失。说到这不免唏嘘，以前的冒名诈骗都是通过短信、微信文字，反诈工作人员经常提醒：不要轻信微信上找你借钱的人，一定要电话或视频确认一下。而现在呢？答案大家都知道了。当AI被用于诈骗，以前的一些“防骗指南”或许已经不太管用了。要想远离诈骗，反诈知识还是得常看常更新。因此类诈骗老年人被骗较多，建议亲戚朋友们互相提醒宣传，及时告诫家中老人注意防范图片1、保持警觉。如果接到可疑电话，不要立刻相信对方所言。可以尝试向对方提出一些问题，例如询问你们之间发生的一些事情，以验证对方的真实性。2、确认身份。在接到语音、视频求助后，千万不要立即转钱，可以先拨打电话求证，确认对方是否真的需要帮助。3、不要泄露个人信息。尽量不要在社交媒体或陌生人的电话中泄露个人信息，包括地址、电话号码、身份证号码等。眼见不一定为实，耳听不一定为真，“本人”不一定是“本人”。凡是接到涉及金钱交易的电话、视频，一定要慎之又慎，最好和周围人多多确认，以免上当受骗。

语音识别的技术原理是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来。之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率；最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示。作为语音识别的前提与基础，语音信号的预处理过程至关重要。在最终进行模板匹配的时候，是将输入语音信号的特征参数同模板库中的特征参数进行对比，因此，只有在预处理阶段得到能够表征语音信号本质特征的特征参数，才能够将这些特征参数进行匹配进行识别率高的语音识别。

一般来说，语音识别技术的环节就是听取一段录音，还要在一些网上大数据进行匹配查找

登录语音识别技术,语音识别技术是什么意思电子工程师2010-03-062442分享海报基础知识7人已加入+加入圈子描述语音识别技术,语音识别技术是什么意思　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，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。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。　　与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。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。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。　　一、语音识别的发展历史　　(1)国外研究历史及现状　　语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。　　但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。　　随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象；第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差异；第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。　　实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。　　这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化,从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。　　统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。　　20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT＆T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。比较有代表性的系统有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking,Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper,Sun的VoiceTone等。　　其中IBM公司于1997年开发出汉语ViaVoice语音识别系统，次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice"98。它带有一个32,000词的基本词汇表，可以扩展到65,000词,还包括办公常用词条，具有“纠错机制”，其平均识别率可以达到95%。该系统对新闻语音识别具有较高的精度，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。　　(2)国内研究历史及现状　　我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。　　清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（不定长数字串）和96.8%（定长数字串）。在有5%的拒识率情况下，系统识别率可以达到96.9%（不定长数字串）和98.7%（定长数字串），这是目前国际最好的识别结果之一，其性能已经接近实用水平。研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。　　中科院自动化所及其所属模式科技(Pattek)公司2002年发布了他们共同推出的面向不同计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品——PattekASR，结束了中文语音识别产品自1998年以来一直由国外公司垄断的历史。　　二、语音识别系统的分类　　语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。如果从说话者与识别系统的相关性考虑，可以将识别系统分为3类：(1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别；(2)非特定人语音系统：识别

语音技术在计算机领域中的关键技术有自动语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）． 故选：B

那是听筒模式。如果不想使用可以取消，方法如下：1.打开手机，并登录微信。2.然后在微信开始界面的右上角选中一个小棒状的图标。3.在弹出的菜单中点扬声器模式就可以了。

NRK10语音识别芯片为广州九芯电子自主研发的一款高性能、低成本的离线语音识别芯片，具有语音识别及播报功能，需要外挂 SPI-Flash，存储词条或者语音播内容。他具有识别率高，工业级性能、简单易用，更新词条方便等优势。广泛应用在智能家居、AI人工智能、玩具等多种领域。

让来电话时候微信语音不中断的方法步骤如下： 1、首先打开手机，在手机内进入并登录微信，在微信主界面内找到”我“选项并单击进入。 2、点击进入“我”选项后，在选项界面内找到并单击“设置”按钮并单击进入。 3、进入微信设置界面后，在界面内找到并单击“通用”按钮。 4、进入微信通用界面后，在界面内单击关闭如图下的选项，即可成功让来电话时候微信语音不中断。资料拓展：微信语音，是微信为开发者提供免费的语音技术，已经开放的语音技术包括在线语音识别、在线语音合成等。微信语音合成是一款可以合成微信聊天中语音文件的一款工具APP。可以将不同的人发送的聊天语音进行选择性整合，汇总在一个语音文件中，例如领导在群里讲话的内容，恋人之间的喃喃细语，老师上课期间讲到的重点语音笔记等等，都可以通过此工具进行合成，合成后可以分享给朋友，可以保存在手机。微信语音语音合成技术微信语音，是微信为开发者提供免费的语音技术，已经开放的语音技术包括在线语音识别、在线语音合成等。微信语音合成是一款可以合成微信聊天中语音文件的一款工具APP。可以将不同的人发送的聊天语音进行选择性整合，汇总在一个语音文件中，例如领导在群里讲话的内容，恋人之间的喃喃细语，老师上课期间讲到的重点语音笔记等等，都可以通过此工具进行合成，合成后可以分享给朋友，可以保存在手机。中文名微信语音外文名Wechat voice定义微信为开发者提供免费的语音技术开发商腾讯发展历程2013年，腾讯的语音识别云服务上线，并已对包含腾讯内部产品在内的第三方应用开发者免费开放。功能介绍微信语音的功能提高了聊天输入效率，准确率达90%以上。自定义词表识别技术也在此次对外开放，用户可以自定义词表，识别结果返回非常精准，而不会像通用识别那样有同音字词的问题。相关事件：2018年11月16日报道，董女士落入了骗子精心设置的借钱陷阱，骗子竟然能冒充自己父亲的声音来诈骗。据了解，在这类骗局中，都是好友微信号被盗，而语音内容也是事先录制好的。石家庄市反电信网络诈骗中心民警以上述案件为例表示，骗子先是利用软件植入木马盗取微信号，然后，购买“克隆微信”的软件，用克隆出来同样的微信号实施诈骗。克隆的微信号还可以转发语音（通用版微信无法转发语音），然后利用以前的聊天记录转发一些常用语，比如“在吗”，“可以吗”等惯用语言进行诈骗。此前有媒体调查发现，网上流传着不少被称为“多开微信”、“增强版微信”的软件，付费后就能解锁这些可能用于犯罪的功能。

语音识别技术需要能排除各种环境因素的影响。目前，对语音识别效果影响最大的就是环境杂音或嗓音，在公共场合，你几乎不可能指望计算机能听懂你的话，来自四面八方的声音让它茫然而不知所措。很显然这极大地限制了语音技术的应用范围，目前，要在嘈杂环境中使用语音识别技术必须有特殊的抗嗓(NoiseCancellation)麦克风才能进行，这对多数用户来说是不现实的。在公共场合中，个人能有意识地摒弃环境嗓音并从中获取自己所需要的特定声音，如何让语音识别技术也能达成这一点呢？这的确是一个艰巨的任务。此外，带宽问题也可能影响语音的有效传送，在速率低于1000比特/秒的极低比特率下，语音编码的研究将大大有别于正常情况，比如要在某些带宽特别窄的信道上传输语音，以及水声通信、地下通信、战略及保密话音通信等，要在这些情况下实现有效的语音识别，就必须处理声音信号的特殊特征，如因为带宽而延迟或减损等。语音识别技术要进一步应用，就必须在强健性方面有大的突破。多语言混合识别以及无限词汇识别方面简单地说，目前使用的声学模型和语音模型太过于局限，以至用户只能使用特定语音进行特定词汇的识别。如果突然从中文转为英文，或者法文、俄文，计算机就会不知如何反应，而给出一堆不知所云的句子；或者用户偶尔使用了某个专门领域的专业术语，如“信噪比等，可能也会得到奇怪的反应。这一方面是由于模型的局限，另一方面也受限于硬件资源。随着两方面的技术的进步，将来的语音和声学模型可能会做到将多种语言混合纳入，用户因此就可以不必在语种之间来回切换。此外，对于声学模型的进一步改进，以及以语义学为基础的语言模型的改进，也能帮助用户尽可能少或不受词汇的影响，从而可实行无限词汇识别。 最终，语音识别是要进一步拓展我们的交流空间，让我们能更加自由地面对这个世界。可以想见，如果语音识别技术在上述几个方面确实取得了突破性进展，那么多语种交流系统的出现就是顺理成章的事情，这将是语音识技术、机器翻译技术以及语音合成技术的完美结合，而如果硬件技术的发展能将这些算法进而固化到更为细小的芯片，比如手持移动设备上，那么个人就可以带着这种设备周游世界而无需担心任何交流的困难，你说出你想表达的意思，手持设备同时识别并将它翻译成对方的语言，然后合成并发送出去；同时接听对方的语言，识别并翻译成已方的语言，合成后朗读给你听，所有这一切几乎都是同时进行的，只是机器充当着主角。任何技术的进步都是为了更进一步拓展我们人类的生存和交流空间，以使我们获得更大的自由，就服务于人类而言，这一点显然也是语音识别技术的发展方向，而为了达成这一点，它还需要在上述几个方面取得突破性进展，最终，多语种自由交流系统将带给我们全新的生活空间。

小米的语音助手叫小爱同学。小爱语音是小米旗下人工智能助手，由小爱语音 (原小爱同学 APP)、小爱视觉、小爱翻译、小爱通话等系列智能产品组成。2020年11月，在小米开发者大会上，小爱同学5.0正式发布；2021年8月，小米2021年Q2财报发布，小爱同学月活用户突破1亿；2022年9月，小米MIUI 推送小爱同学更新，正式将小爱同学更名为小爱语音。核心技术：计算机声学：小米声学技术致力于智能声学技术研发，以物理声学、心理听觉、信号处理、深度学习为理论基础，开展阵列增强、通话降噪、智能感知、音频声场、声学测量等技术领域的研究工作，全面支持小米集团各个业务线的声学算法需求。计算机语音：小米语音技术为小米提供语音识别、语音唤醒、声纹识别、口语评测，口语语种识别，语音情绪识别语音合成、歌曲合成、AI编曲与作曲等语音理解与生成技术。语音合成技术将新音色落地小爱同学，并上线第二代端到端TTS技术，情感更丰富，音质更清晰。知识图谱：小米知识图谱技术，旨在构建全方位的知识网络，通过知识理解，助力合作伙伴产品更智能。依托海量数据，综合运用知识抽取、实体归一、知识计算与推理、概念图谱等技术。让使用者用智能的方式建模真实世界，理解和满足用户需求。

发语音的流量技术就在于他发音是否正确，音量是否洪亮，所以发语音的流量技术在自身的努力

语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。从说话者与识别系统的相关性考虑可以将识别系统分为3类：(1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别；(2)非特定人语音系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习；(3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。从说话的方式考虑也可以将识别系统分为3类：(1)孤立词语音识别系统：孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿；(2)连接词语音识别系统：连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现；(3)连续语音识别系统：连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。从识别系统的词汇量大小考虑也可以将识别系统分为3类：(1)小词汇量语音识别系统。通常包括几十个词的语音识别系统。(2)中等词汇量的语音识别系统。通常包括几百个词到上千个词的识别系统。(3)大词汇量语音识别系统。通常包括几千到几万个词的语音识别系统。随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识别系统根据词汇量大小进行分类也不断进行变化。目前是中等词汇量的识别系统到将来可能就是小词汇量的语音识别系统。这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。

人工智能最重要的是通过语言。语言是人工智能皇冠上的明珠，代表着人工智能技术的最高水平。如果一台机器学习能与人对话，那么国机可以肯定学生具有很强的人工智能。受这一流行病的影响，语文助教经常使用。根据对相关信息和数据的分析，我们在家时平均每天使用3次以上。语音助手之所以如此流行，是因为它解放了人们的双手。2020年世界人工智能教育大会已经落下帷幕。从会议上不难看出，AI智能语音研究企业正在逐步发展和成熟。微软新的人工智能语音技术可能使人们能够与已故的亲友交谈。一项最近由微软在美国获得专利的人工智能语音技术可能使人们能够与已故的亲戚和朋友交谈。微软的技术利用特定人留下的图像、声音、社交媒体帖子、手写信件等社交数据来生成有关一个人性格的数据文件，而传统技术通常从大量用户的对话样本中收集数据，训练聊天机器人，《泰晤士报》6日报道。根据微软提交的专利申请，这些数据可以用来训练聊天机器人与特定人的个性对话或互动，聊天机器人甚至可以通过录音或声音数据模仿特定人的声音。微软表示，它还可以使用与特定人物相关的图像、深度信息和视频数据生成人物的二维或三维图像，这些图像可以与聊天机器人配合使用。然而，申请一项新技术的专利并不意味着市场上会有相关的产品。目前尚不清楚微软是否会利用这项技术推出一款聊天机器人。随着智能语音技术的发展，市场上衍生出越来越多与智能语音相关的配件和新领域。当今的智能高科技产品，没有智能语音功能，就不能称之为高科技智能产品。在很多消费者的潜意识里，语音助手相当于人工智能。高科技产品不能定义为没有语音交互的高科技产品。

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，也就是让机器听懂人类的语音。也就是说，如果电脑配置有“语音辨识”的程序组，那么当你的声音通过一个转换装置输入电脑内部、并以数位方式储存后，语音辨识程序便开始以你输入的声音样本与事先储存好的声音样本进行对比工作。声音对比工作完成之后，电脑就会输入一个它认为最“象”的声音样本序号，就可以知道你刚才念的声音是什么意义，进而执行此命令。说起来简单，但要真正建立辨识率高的语音辨识程序组，却是非常困难而专业的，世界各地的学者们也还在努力研究最好的方式。专家学者们研究出许多破解这个问题的方法，如傅立叶转换、倒频谱参数等，使目前的语音辨识系统已达到一个可接受的程度，并且辨识度愈来愈高。详细可参考中电网百科词条：语音识别技术~

只是多媒体技术中的其中一项多媒体还有：视频

这是什么原因

现在语音输入的识别率还是很高的，这关键是得看你使用的是哪款语音输入的软件

科大讯飞股份有限公司（IFLYTEK CO.,LTD.），前身安徽中科大讯飞信息科技有限公司，成立于1999年12月30日，2014年4月18日变更为科大讯飞股份有限公司[1][2]，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成[3]。拥有灵犀语音助手[4][5]，讯飞输入法[6]等优秀产品。科大讯飞信息科技股份有限公司现任董事长兼总裁为刘庆峰先生，是一家专业从事智能语音及语音技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务的国家级骨干软件企业，主要股东包括：中国移动、中科大资产经营有限公司、上海广信、联想投资、盈富泰克等。在语音技术领域是基础研究时间最长、资产规模最大、历届评测成绩最好、专业人才最多及市场占有率最高的公司，其智能语音核心技术代表了世界的最高水平。语音技术实现了人机语音交互，使人与机器之间沟通变得像人与人沟通一样简单。语音技术主要包括语音合成和语音识别两项关键技术。让机器说话，用的是语音合成技术；让机器听懂人说话，用的是语音识别技术。此外，语音技术还包括语音编码、音色转换、口语评测、语音消噪和增强等技术，有着广阔应用空间。2017年6月，入选《麻省理工科技评论》2017 年度全球 50 大最聪明公司”榜单。它不是世界500强企业，可能是中国500强

语音识别技术的场景应用比较多元，例如我们生活中的各个语音助理，天猫精灵等等，各种智能的导航与人机的对话。语音识别技术中NLP（自然语义识别）仍然是非常重要的一部分，首先需要让机器正确的识别到语音中的意义，转化成语义向量，然后再结合大数据进行应答。因此技术的门槛和难度是比较高的，而具体到应用场景的话，例如最常见的语音识别的敏感内容和违规内容的审核等，则还需要大量的数据积累沉淀。因此，不建议自行开发，可以应用市面上成熟的平台，图普科技对于语音、图片等各种内容的审核是非常健全的，可以自行体验。

微信发语音不可以变声！微信语音是让用户直接发送语音，免去打字的繁琐，并且让用户在接听微信语音电话时，直接像接听普通电话那样一键接听。扩展资料微信语音开放平台为开发者提供免费的语音技术，目前已经开放的语音技术包括在线语音识别、在线语音合成等。语音识别功能已经在微信上使用，提高了聊天输入效率，准确率达90%以上。自定义词表识别技术也在此次对外开放，用户可以自定义词表，识别结果返回非常精准，而不会像通用识别那样有同音字词的问题。微信语音平台并非新鲜事物。实际上，腾讯的语音识别云服务已于2013年上线，并已对包含腾讯内部产品在内的第三方应用开发者免费开放。因此本次的新增功能主要是语音识别关键词识别技术对外开放。在微信语音平台的应用事例中，我们已经看到除了微信以外，腾讯还举了3个典型例子，一是SoSo地图，一是招行微信公众号，还有一个是QQ音乐。也就是说未来微信公众号、独立APP都可以调用微信的语音识别平台与关键词识别技术。参考资料：百度百科-微信语音开放平台

NRK10语音识别芯片为广州九芯电子自主研发的一款高性能、低成本的离线语音识别芯片，具有语音识别及播报功能，需要外挂 SPI-Flash，存储词条或者语音播内容。他具有识别率高，工业级性能、简单易用，更新词条方便等优势。广泛应用在智能家居、AI人工智能、玩具等多种领域。

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语音识别的第一个特点是要识别的语音的内容（比声韵母等）是不定长时序，也就是说，在识别以前你不可能知道当前的声韵母有多长，这样在构建统计模型输入语音特征的时候无法简单判定到底该输入0.0到0.5秒还是0.2到0.8秒进行识别，同时多数常见的模型都不方便处理维度不确定的输入特征（注意在一次处理的时候，时间长度转化成了当前的特征维度）。一种简单的解决思路是对语音进行分帧，每一帧占有比较短固定的时长（比如25ms），再假设说这样的一帧既足够长（可以蕴含足以判断它属于哪个声韵母的信息），又很平稳（方便进行短时傅里叶分析），这样将每一帧转换为一个特征向量，（依次）分别识别它们属于哪个声韵母，就可以解决问题。识别的结果可以是比如第100到第105帧是声母c，而第106帧到115帧是韵母eng等。这种思路有点类似微积分中的『以直代曲』。另外在实际的分帧过程中，还有很多常用技巧，比如相邻两帧之间有所重叠，或引入与临近帧之间的差分作为额外特征，乃至直接堆叠许多语音帧等等，这些都可以让前述的两个假设更可靠。近年来，研究种也出现了一些更新颖的处理方式，比如用.wav文件的采样点取代分帧并处理后的语音帧，但这样的方法在处理速度及性能上暂时还没有优势。

目前的语音技术能力主要包含了四个方面：语音唤醒、语音识别、语音理解和语音合成 语音唤醒 语音唤醒指在待机的状态下，用户说出特定指令（唤醒词）使设备进入工作状态或完成某一操作；当前更多应用于手机、可穿戴设备、车载设备、智能家居等。 1、常见两种唤醒方式：“一呼一答”和“唤醒词+命令词”；即多轮对话（一次唤醒、一个任务、多轮交互）和连续对话（一次唤醒、多个任务，无需唤醒） 2、唤醒词设计原则：易唤醒、低误唤醒 、品牌性、易记易读性 3、华为和苹果手机语言助手唤醒交互： · 手机的语音助手都是基于特定的人识别，非用户本人无法用同样的唤醒词唤醒手机语音指令， · 采取的唤醒方式均为“一呼一答” · 唤醒词设计，华为的“我的荣耀”基于品牌调性，但易读性不强 · 在语音交互过程中，用问答的方式给到用户强反馈，单纯的铃声不足以引起用户触达，通常情况下用户使用语音是在不方便查看手机或者有其他干扰的情况下的。 语音识别 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。 1、语音识别包括两个阶段 ：训练和识别。 训练阶段：收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。 识别阶段：将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型 进行相似性度量比较，把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。 2、语音识别对象：特定人识别（手机语音助手，设定只识别手机用户个人的声音）、非特定人识别（语音搜索，识别搜索词）。 特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。 3、基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式： 一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长； 第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。 语音理解 语义理解是指机器能够结合上下文，自然地理解用户的需求，并能给出正确以及人性化的反馈。 语音合成 语音合成是通过机械的，电子的方法产生人造语音技术。语音合成的关键点是真人音色模拟，一致性、流畅性、稳定和有情感。 语音合成，又称 文语转换（Text to Speech）技术 ，能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、 数字信号处理 、计算机科学等多个学科技术，是 中文信息处理 领域的一项前沿技术，解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息，也即让机器像人一样开口说话。 TTS结构 语言处理 在文语转换系统中起着重要的作用，主要模拟人对自然语言的理解过程——文本规整、词的切分、 语法分析 和 语义分析 ，使计算机对输入的文本能完全理解，并给出后两部分所需要的各种发音提示。 韵律处理 为合成语音规划出音段特征，如音高、音长和音强等，使合成语音能正确表达语意，听起来更加自然。 声学处理 根据前两部分处理结果的要求输出语音，即合成语音。

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主要是由于技术上的问题，还有担心数据泄露。根据查询百度经验得知，微信语音不能转发，主要是由于技术上的问题。微信语音是一种较新的语音技术，它的数据压缩技术不同于传统的语音技术，也就是说它的数据压缩技术更加先进，而且它的传输速度也更快，但是这种数据压缩技术也有其局限性，比如它不能被转发，这也是为什么微信语音不能被转发的原因之一。另外，微信语音不能被转发，还有一个重要原因是微信语音担心数据泄露。微信语音是一种私密的沟通方式，它要是被转发，那么私密的信息就会被泄露，从而给用户带来不必要的麻烦，因此微信语音采取了不能被转发的策略，以此来保护用户的私密信息。微信语音是指通过微信应用程序进行语音通话的功能。

手机微信不是最新版本、手机设置了静音或振动模式或有第三方应用占用了手机音频通道，都会导致此现象发生。请您按照以下方法排查解决：1、请先到华为应用市场将微信更新到最新信版本。2、检查下手机是否处于静音、振动模式（可以进入设置>声音中查看），如果是，先将手机设置成响铃模式，并将音量加大。3、进入微信应用，在 我>设置>新消息提醒中，检查接收语音和视频聊天邀请通知和视频聊天、语音聊天铃声，是否开启，如果没有，请打开。4、部分第三方应用会占用手机中的音频通道不及时释放，导致音频通道资源占满，使手机中其他应用程序无法正常播放声音的现象，请重启手机解决。5、如果重启手机依然无法解决问题，请备份重要数据，将手机恢复出厂设置。

智能语音发送。人工智能语音系统关键技术包含：智能图像识别、智能语音质检、数据应用及服务、可视化数据分析、行业用户画像、全渠道在线客服、视频和语音服务。而智能语音发送不属于智能语音的关键技术。智能语音即声音信息在人机间的交互模拟，为人工智能的核心技术之一，也是人工智能落地最早的技术之一。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科。语音信号处理的应用极为广泛，其中的主要技术包括语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等。本文选取语音识别作为重点讨论课题。 语音识别就是让计算机听懂人的话，并做出正确的反应。目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。 本文首先对语音信号处理进行了概述，其中包括各种处理技术、发展及应用。接下来主要介绍了语音识别方面的知识。根据语音识别系统的基本构成模型，介绍了预处理、端点检测到模板匹配各个部分所涉及到的语音数字信号处理原理和方法。重点研究了孤立词识别系统的原理、构成及各部分的实现算法。并在MATLAB平台上进行了系统的仿真。

微信语音录音方法：1、首先打开【微信】，选择你想要进行通话的好友。2、点开右下角的【加号图标】，选用【语音通话】。3、等好友接听的后，回到手机主屏，选择系统工具中的【录音机】。4、再回到微信语音的界面进行语音通话，此时可以看到上方的录音正在进行。5、通话结束点击左上角的录音机时间，就可以调出录屏操作了。6、点击停止可以结束录制，录音会自动保存到手机。微信语音，是微信为开发者提供免费的语音技术，已经开放的语音技术包括在线语音识别、在线语音合成等。微信语音的功能提高了聊天输入效率，准确率达90%以上。自定义词表识别技术也在此次对外开放，用户可以自定义词表，识别结果返回非常精准，而不会像通用识别那样有同音字词的问题。

小爱同学创意唤醒词如下：“傻妞小爱”“翠花小爱”“哎嘿小爱”“小爱美眉”“小爱妹子”“姐们小爱”“小爱宝贝”“小爱亲亲”“亲爱的小爱”“小爱宝宝”扩展资料：小爱语音是小米旗下人工智能助手，由小爱语音 (原小爱同学 APP)、小爱视觉、小爱翻译、小爱通话等系列智能产品组成。小米声学技术致力于智能声学技术研发，以物理声学、心理听觉、信号处理、深度学习为理论基础，开展阵列增强、通话降噪、智能感知、音频声场、声学测量等技术领域的研究工作，全面支持小米集团各个业务线的声学算法需求，其中通话降噪、麦克风阵列、协同唤醒、组合立体声、全屋播放、扬声器均衡等已在多款小爱同学产品上线。小米语音技术为小米提供语音识别、语音唤醒、声纹识别、口语评测，口语语种识别，语音情绪识别语音合成、歌曲合成、AI编曲与作曲等语音理解与生成技术。语音合成技术将新音色落地小爱同学，并上线第二代端到端TTS技术，情感更丰富，音质更清晰。小米语音技术以端到端语音处理见长，端到端技术消除传统技术模块串联带来的假设偏差和错误传播等理论极限，提升语音理解与生成的性能。这些技术被实施于小爱同学云端服务和离线应用中，应用在小爱同学涵盖的小米手机，音箱，电视，手表等IoT设备的语音交互产品中。

让来电话时候微信语音不中断的方法步骤如下： 1、首先打开手机，在手机内进入并登录微信，在微信主界面内找到”我“选项并单击进入。 2、点击进入“我”选项后，在选项界面内找到并单击“设置”按钮并单击进入。 3、进入微信设置界面后，在界面内找到并单击“通用”按钮。 4、进入微信通用界面后，在界面内单击关闭如图下的选项，即可成功让来电话时候微信语音不中断。资料拓展：微信语音，是微信为开发者提供免费的语音技术，已经开放的语音技术包括在线语音识别、在线语音合成等。微信语音合成是一款可以合成微信聊天中语音文件的一款工具APP。可以将不同的人发送的聊天语音进行选择性整合，汇总在一个语音文件中，例如领导在群里讲话的内容，恋人之间的喃喃细语，老师上课期间讲到的重点语音笔记等等，都可以通过此工具进行合成，合成后可以分享给朋友，可以保存在手机。微信语音语音合成技术微信语音，是微信为开发者提供免费的语音技术，已经开放的语音技术包括在线语音识别、在线语音合成等。微信语音合成是一款可以合成微信聊天中语音文件的一款工具APP。可以将不同的人发送的聊天语音进行选择性整合，汇总在一个语音文件中，例如领导在群里讲话的内容，恋人之间的喃喃细语，老师上课期间讲到的重点语音笔记等等，都可以通过此工具进行合成，合成后可以分享给朋友，可以保存在手机。中文名微信语音外文名Wechat voice定义微信为开发者提供免费的语音技术开发商腾讯发展历程2013年，腾讯的语音识别云服务上线，并已对包含腾讯内部产品在内的第三方应用开发者免费开放。功能介绍微信语音的功能提高了聊天输入效率，准确率达90%以上。自定义词表识别技术也在此次对外开放，用户可以自定义词表，识别结果返回非常精准，而不会像通用识别那样有同音字词的问题。相关事件：2018年11月16日报道，董女士落入了骗子精心设置的借钱陷阱，骗子竟然能冒充自己父亲的声音来诈骗。据了解，在这类骗局中，都是好友微信号被盗，而语音内容也是事先录制好的。石家庄市反电信网络诈骗中心民警以上述案件为例表示，骗子先是利用软件植入木马盗取微信号，然后，购买“克隆微信”的软件，用克隆出来同样的微信号实施诈骗。克隆的微信号还可以转发语音（通用版微信无法转发语音），然后利用以前的聊天记录转发一些常用语，比如“在吗”，“可以吗”等惯用语言进行诈骗。此前有媒体调查发现，网上流传着不少被称为“多开微信”、“增强版微信”的软件，付费后就能解锁这些可能用于犯罪的功能。

微信语音打过来，没有声音的话应该是微信语音出了一些问题，你只要在设置方面去找一下问题就行了。微信语音，是微信为开发者提供免费的语音技术，已经开放的语音技术包括在线语音识别、在线语音合成等。微信语音的功能提高了聊天输入效率，准确率达90%以上。自定义词表识别技术也在此次对外开放，用户可以自定义词表，识别结果返回非常精准，而不会像通用识别那样有同音字词的问题。相关事件2018年11月16日报道，董女士落入了骗子精心设置的借钱陷阱，骗子竟然能冒充自己父亲的声音来诈骗。据了解，在这类骗局中，都是好友微信号被盗，而语音内容也是事先录制好的。石家庄市反电信网络诈骗中心民警以上述案件为例表示，骗子先是利用软件植入木马盗取微信号，然后，购买“克隆微信”的软件，用克隆出来同样的微信号实施诈骗。克隆的微信号还可以转发语音（通用版微信无法转发语音），然后利用以前的聊天记录转发一些常用语，比如“在吗”，“可以吗”等惯用语言进行诈骗。此前有媒体调查发现，网上流传着不少被称为“多开微信”、“增强版微信”的软件，付费后就能解锁这些可能用于犯罪的功能。

所谓模型锻炼就是指依照一定的原则，从大量已知语音形式中获取一个最具特征的模型参数。而形式匹配则相反，是依据一定原则，将未知语音形式与模型库中的某一个模型取得最佳匹配。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。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。语音识别技术，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。

微信的语音输入技术不是科大讯飞的。在微信5.0新功能中，腾讯加入了语音输入功能，而该功能使用的是腾讯自己的技术。尽管在前期的版本中，微信已经有语音技术，但此时增加的语音输入是将语音直接转化为文字，这与早前的讯飞语音极为相似。微信5.0增加语音输入技术，表明腾讯正式涉足语音领域，而这恰恰是科大讯飞的“一亩三分地”。业内担心，凭借腾讯强大的用户群以及在产品推广方面积累的雄厚实力，科大讯飞的饭碗可能会被抢。扩展资料科大讯飞语音云技术及语音输入法：随着移动互联网时代的到来，科大讯飞率先发布了全球首个提供移动互联网智能语音交互能力的讯飞开放平台，并持续升级优化。基于该平台，科大讯飞相继推出了讯飞输入法、灵犀语音助手等示范性应用，并与广大合作伙伴携手推动各类语音应用深入到手机、汽车、家电、玩具等各个领域，引领和推动着移动互联网时代大潮下输入和交互模式的变革。作为移动互联网基础能力设施，“讯飞语音云”将上述业界领先的智能语音技术向移动互联网开发厂商和用户同时开放。移动互联网应用开发伙伴可以像使用水、电那样“即开即有、按需取用”，在很短时间内构建出“能听会说”的特色移动互联网应用。从而使移动互联网语音创新开发的门槛显著降低、开发周期显著缩短，将有力于移动互联网应用的不断创新和丰富。此次与“讯飞语音云”同时发布的该平台第一个示范应用——“语音输入法”体验版，用户可以在科大讯飞公司网站免费下载客户端进行体验。

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(College 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)， 及动态时间规整Dynamic Time Warp技术。语音识别技术的最重大突破是隐马尔科夫模型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。 。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。

看你想做针对哪方面的业务了，如果是银行业呼叫中心的业务，那中金数据毋庸置疑，如果你是做医疗机构的就是科大讯飞了，智能导航类的科大和捷通都还行。

1 语音间断传输的目的 不管是第二代蜂窝系统还是第三代蜂窝系统，也不管采用的是TDMA技术还是CDMA技术，各无线小区中的用户在与基站之间进行通信时，都会或大或小地对同一小区甚至不同小区中的用户造成干扰。如在GSM系统中，用户和基站之间进行通信是在特定的时隙中进行的，而用户在该时隙中发送突发脉冲序列时，对工作于相邻时隙的其他用户必然有所干扰；在CDMA系统中，对某一用户而言，系统中其他用户的信号都是干扰。又因为在通话建立期间，一个用户发送语音的概率小于50％。只要在通话过程的语音停顿期间尽量少地传送信息，就可以降低对系统中其他用户的干扰。所以采用语音间断传输(DTX， discontinuous transmissionl的目的主要是降低系统中总的干扰电平以提高系统效率。在CDMA系统中，当对误码率的要求一定时，也就是对输入信干比要求一定时，减小总的干扰电平就是增加系统容量。采用语音间断传输的另一个目的是节省发射机功耗以增加移 动台一次充电后使用的时间。 2 GSM系统中语音间断传输的原理 为实现语音的间断传输，首先需要知道什么时候需要进行语音的传输，什么时候不存在语音而不需要进行语音的传输。这就需要有一个能够识别在一个20ms帧中语音是否存在的语音激活检测(VAD，voice activity detectionl)器。 判决语音是否存在的主要依据是发端经滤波恢复的信号能量与阈值之间的比较。阈值必须根据背景噪声特性而不停地调整，保证阂值高出噪声电平。语音激活检测得到的比较结果VAD标志，用于间断传输的控制和操作。 当检测到不存在语音时，发端不能简单地关闭发信机，否则收听者会受到严重的噪声干扰。如果接收机采取静噪措施，也会给收听者产生通信联系中断的错觉。因此，发送端在检测出没有语音的20ms帧时，必须将发端背景噪声的参数传给收端。有了这些“舒适噪声”，接收端就不会有异样的感觉。 背景噪声的特性由特殊帧(SID，Silence Descriptor)传送。在检测到一个20ms帧语音不存在时，就送出一个SID帧，在随后的无语音存在期间，每秒至少两次规则地送出SID帧，直到检测出语音帧出现为止。 3 GSM系统中语音间断传输的实现 1．发送端语音间断传输功能的实施 图21_41为发端语音间断传输处理器原理框图。图21．41表明，发送端语音间断传输(TX—DTX)处理器包括语音编码、语音激活检测和舒适噪声发送功能等几部分。 图21．41 发端语音间断传输TX—DTX处理器 语音激活检测的输出为二进制标志VAD，VAD。1表示检测到的是语音帧，处理器输出标志SP也为1；VAD=0表示检测到的是噪声。 在检测到无语音帧(VAD=0)后，作为语音结束时的释放延迟，还要将N(N=4)个输出帧标为SP=1送到无线子系统，无线子系统继续将Ⅳ帧作为语音帧发送。直到检测到无语音帧后的第Ⅳ+1帧，才标志SP=0，作为特殊的帧SID送无线子系统。SID是传输噪声参数的帧。为了防止将短促的背景噪声尖峰误认为是语音，在检测到语音帧(SP=1)时，如果从上一个送到无线子系统的SID帧开始进行计数，经历的帧数小于24帧，就认为该语音帧为短促的背景噪声尖峰，就重复将上一个SID帧送给无线子系统，直到一个新的SID帧出现。即更新一个SID帧必须大于24帧的时间。

讯飞语记。是一个云笔记，主打语音输入功能的，平时写文章写笔记可以直接语音输入，准确率挺高，用的科大讯飞的核心技术，感觉挺靠谱。

Apple Watch微信语言停止要在手机上点击挂断。微信语音，是微信为开发者提供免费的语音技术，已经开放的语音技术包括在线语音识别、在线语音合成等。微信语音的功能提高了聊天输入效率，准确率达90%以上。自定义词表识别技术也在此次对外开放，用户可以自定义词表，识别结果返回非常精准，而不会像通用识别那样有同音字词的问题。Apple Watch可以通过 Digital Touch 向其他 Apple Watch 用户发送 Sketch、Tap和心跳等。每周一，Apple Watch会根据上一周的活动数据为用户建议新的运动目标。中国应用：微信、微博、支付宝、美拍、携程等，Apple Watch 里的支付宝钱包提供余额宝、付款码、汇率、换算、公交和一键收取”蚂蚁森林能量“等功能。在App Store可下载Apple Watch 可用的App。Apple Watch 的电池续航为全天候，可使用18个小时，对电池，苹果并没有过多描述，有所保留，应该是其全新的一项技术。针对运动方面，Apple Watch 专门推出了两款新应用：Fitness 和 Workout，用户在 Apple Watch 上设置运动类型、 设立目标，手表会实时记录数据，用户会获得激励，在 iPhone 上也可以看到 Apple Watch 监测的数据。