自然语言理解语音识别《人工智能应用基础》项目概述《人工智能应用基础》（1）任务描述 通过本任务的学习，掌握如何通过给定的语音，检测语音中文字信息。（2）任务目的 ① 了解语音中的特征提取方法。 ② 掌握利用给定的音频，检测语音中文字的方法和流程。（3）任务要求 ① 利用给定音频文件，完成音频中文本识别的Python实现。（4）任务实施 结合百度智能云接口所需要的API key, Secret key,实现语音识别。 任务准备：事先完成aip等第三方库的安装。实现《人工智能应用基础》##导入百度语音识别库from aip import AipSpeech#申请百度语音识别，获取百度用户的ID、key和访问的密钥。APP_ID = '22817935'API_KEY = 'yh7RUGQm9RVxuZSbSGQI9wSE'SECRET_KEY = 'SHdxFzn9GdhlcMmQGHuCTKVYHib6311E'##发起请求client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)# 读取音频文件def get_file_content(filePat

深度学习在人工智能领域取得了巨大突破。 当前，时域语音识别的鲁棒性较差，频域语音识别的频谱图复杂度也需要大大降低。 因此，本文提出了一种基于R-CNN的快速目标检测方法，用于在时域和频域中识别用于语音识别的频谱图。 提出的方法仅关注频谱图的局部感兴趣区域（明显的声纹），该区域过滤高频噪声以提高性能。 实验结果表明，所提出的方法比现有方法具有更高的准确性和鲁棒性，并且在嘈杂的工厂中可以表现良好。

人工智能 语音识别技术

speech_recognition：适用于Python的语音识别模块，支持在线和离线的多个引擎和API

本文建立了一个孤立词语音识别系统, 并利用MATLAB 的语音工具箱voice box 对系统进行了仿真和分析。

用matlab实现的语音识别，用的是dtw算法，希望对大家有帮助 http://www.99pan.com/Invite?uid=171324

基于深度学习的噪声抑制与语音识别系统.zip 计算机专业，软件工程专业，通信工程大学生课程设计 自己大三的时候写的 适合大家做课程设计，写毕业设计也可以参考 基于深度学习的课程设计

动态时间规整DTW是语音识别中的一种经典算法。对此算法提出了一种改进的端点检测算法，特征提取采用了Mel频率倒谱系数MFCC，并采用计算量相对较小的改进的动态时间规整算法实现语音参数模板匹配，能够实现孤立词、特定人、小词汇量的语音识别，并用Matlab进行了算法仿真。试验结果表明，改进后的算法能够有效地提高系统对语音的识别率。

语音识别系统的硬件设计，可以参考下。

需要用到百度API开放平台 里的相关数据和API所以你在使用这套源码的前提条件是到百度AI开放平台zc账号。 不懂的可以百度一下，或者看我之前的这篇帖子[百度API实现语音合成 ] 顺便传一个 百度API接口Access Token获取源码，怕麻烦的朋友可以把源码改一下放进软件里。 语音识别功能： 百度API文档地址： ↓代码↓ 由于我现在电脑没有麦，就不演示截图了 注意把你获得的Token填入常量！！！ 临时语音文件会存在目录的Recording文件夹里