我们确实是有应用市场的，因为经常要开线下会，会议纪要和相关的重点，需要语音收集，但是语音转文字是一个非常痛苦的过程，需要人不断的去核对去听，所以我们会议里录的语音材料一般不会听，都是现场打字现场把重点记录出来，但是也会有很多遗漏的地方，这时候语音转文字就很重要了，接下来我们看一下实际操作，开通我就不介绍了，直接主界面
目前我这里就四十个小时的录音文件识别，目前公测阶段都是免费的，当然也有商用版本，我们先试用一下语音识别功能，创建一个项目，把名称打进去选好对应的产品
进入项目主界面，首先有个问题只支持wav和MP3，相对于大多数用苹果录音或者其他文件的无法读取录音，我这里找了一个主题曲看看混合音准的识别程度
以下是测试识别的文字，目前这个我不清楚是不是成熟的测试接口，只能按播放进行测试，记录的内容也是当前播放的内容，无法自动完成所有的音频文字翻译识别，简单来说就是还要放一遍，而且中间中断了之前的测试内容无法保存，这个测试是非常糟糕的，wav作为无损音质，识别的精度还是差一些，只能知道他能实现文字识别，识别的精准度和完成度无法测验，可能是【新功能】语音分析系列(说话人识别、声音事件检测、性别识别、语种识别)相关服务重磅发布刚刚上线的原因，目前还是处于接口阶段调试的成功，还没有到成品直接面对市场的程度。可能我现在的测试标准比较高，提供的也是歌曲文件，有很多混杂的因素，但是确实是为了今后能有更好的发展为出发点进行测评的。
同时我也创建了识别率自动化测试，来看合成包的测试效果，这个很简单，但是也需要无损的wav文件，这种无损的要求，可能对大文件的转译不是很友好，要知道wav文件是非常大的，如果一个录音文件长达1个小时，MP3达到57.6M，转WAV差不多是五到十倍左右，也就是四五百兆，这个对于在线功能的实际应用场景也是不小的挑战。
这个短文本的测试效果是很不错的，但是不知道现在的极限是多少，如果能音转文长达1小时或者更长的工作，这个市场将不可限量。
