人工智能-调百度AI语音识别接口教程

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: 功能介绍技术领先识别准确

功能介绍

技术领先识别准确

基于Deep Peak2端到端建模,超过10万小时数据训练,多采样率多场景声学建模,近场中文普通话识别准确率达98%

多语种识别

支持普通话和略带口音的中文识别;支持英文识别

智能语言处理

使用大规模数据集训练语言模型,对识别中间结果进行智能纠错,并根据语音的内容理解和停顿智能匹配合适的标点符号,。!?

多种调用方式

支持WebSocket API,支持Android、iOS、Linux SDK,可以在多种操作系统、多种设备终端上调用,快速上手,简单易用

毫秒级实时识别音频流

首包响应时间毫秒级,并实时展示中间文字结果,快速识别音频流

文字识别结果支持时间戳

识别返回的文字结果带有时间戳,展示VAD切分句子开始和结束时间,方便进行功能开发

应用场景

实时语音输入

视频直播字幕

演讲字幕同屏

实时会议记录

课堂音频识别

实时语音输入

语音输入准确高效,解放双手,说话内容实时展示在屏幕上,聊天顺畅

特色优势

识别效果领先

基于Deep Peak2端到端建模,多采样率多场景声学建模,近场中文普通话识别准确率达98%

支持多设备终端

支持WebSocket API方式、Android、iOS、Linux SDK方式调用,可以适用于多种操作系统、多设备终端均可使用

服务稳定高效

企业级稳定服务保障,专有集群承载大流量并发,高效灵活,服务稳定

模型自助优化

中文普通话模型可在语音自训练平台上零代码自助训练,上传文本语料即可有效提升业务词汇的识别准确率5-25% .登陆百度AI的官网

1

2 1.注册:没有账号注册 2.创建应用

1 3.创建应用

1 4.查看应用的ID

1

5.Python代码 1 2 3 4 5 6 7 from aip import AipSpeech

APP_ID = “appid " API_KEY=”**********" SECRET_KEY="**************"

client = AipSpeech(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) 6.语音识别 1 2 3 4 5 6

语音识别

def speech_sb(file_path_name): os.system(f’ffmpeg -y -i {file_path_name}.m4a -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 {file_path_name}.pcm’)

with open(f'{file_path_name}.pcm', 'rb') as fp: return fp.read() 1 2 调用语音识别 ret = client.asr(speech_sb(‘123’), ‘pcm’, 16000, {undefined ‘dev_pid’: 1536, }) 7.语音合成 1 2 3 4 5 6 7 8 9 #语音合成 def speech_hc(title,text):

title是生成文件的标题,text是哟啊合成的文


result = client.synthesis(text) if not isinstance(result, dict): with open(f’{title}.mp3’, ‘wb’) as f: f.write(result) return else: return result 8.自然语言处理加图灵机器人

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

自然语音的处理 def my_npl(text,id): #传入要对比的文本,id主要用于图灵机器人,

print(nlp_client.simnet(text,“你叫什么名字”).get(‘score’)) if nlp_client.simnet(text,“你叫什么名字”).get(‘score’)>=0.7: ret_name = “我是Sopython,Sopython就是我” return ret_name else: ret_tj = tuling(text,id) if isinstance(ret, dict): ret_tj = ret_tj.get(“results”)[0].get(“values”).get(‘text’) print(ret_tj) return ret_tj
#{‘corpus_no’: ‘6672231296183866724’, ‘err_msg’: ‘success.’, ‘err_no’: 0, ‘result’: [‘叫什么名字’], ‘sn’: ‘90391695291553499907’} ret = my_npl(ret.get(‘result’),132) #

调用完语音识别之后,获取到识别的结果传入自然语言处理,id=132

如果自定义的自然语言处理成功的话,那么就返回自定的结果,否则的话调用图灵机器人来回答问题 最后返回处理的结果, 9.图灵机器人

1 2 1.注册图灵机器人 2.创建机器人

3.Python代码

调用图灵的机器人 def tuling(text, id): data = {undefined “perception”: {undefined “inputText”: {undefined “text”: f"{text}" } }, “userInfo”: {undefined “apiKey”: “a1f6dbf66978411c9127585f7779cd04”, “userId”: f"{id}" } }

res = requests.post("openapi.tuling123.com/openapi/api…", json=data)

print(res.content)


res_json = res.json() return res_json

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声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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