语音识别

内网私有化分布式集群部署语音识别接口对于一些金融或者政府机构来说，数据安全十分重要，要求数据只能在内网中传输使用，不能走公网。因此需要一种可以不联网的情况下使用的ASR接口，方便给其它需要语音转写的项目去调用，而不需要调用云ASR接口，从传输层上杜绝了数据泄露风险发生。以及对于一些公司而言没有大量的资金去调用云ASR接口，需要自己组装服务器部署一套自己的ASR接口，减少资金投入。

程序员小赵同学

Spring AI Alibaba语音合成实战：从零开始实现文本转语音功能本文面向初学Spring AI Alibaba的开发者，手把手教你实现文本转语音（TTS）功能。本文将详细介绍如何使用 Spring AI Alibaba 框架快速集成阿里云百炼大模型服务，实现文本转语音（Text-to-Speech）功能。通过本教程，你将学会创建一个简单的Spring Boot应用，只需几行代码就能让AI将文字转换为自然流畅的语音。

攻克维吾尔语识别的技术实践（多语言智能识别系统）在全球化的今天，多语言处理已经成为现代应用的标配。然而，当我将目光投向小语种——特别是维吾尔语时，发现技术资源异常匮乏。这篇文章将深入探讨我如何从零开始构建一个高精度的多语言识别系统，重点解决维吾尔语识别这一技术难题。

ZEGO即构开发者

【ZEGO即构开发者日报】Soul AI Lab开源播客语音合成模型；腾讯混元推出国内首个交互式AI播客；ChatGPT Go向用户免费开放一年......【关键词】语音合成模型、语音合成、Soul AppSoul App AI 团队宣布开源其播客语音合成模型 SoulX-Podcast。该模型基于 Qwen3-1.7B 架构，采用“LLM + Flow Matching”语音生成范式，具备零样本语音克隆与多轮对话能力，可生成超过 60 分钟的高稳定性多轮语音对话。

什么是离线语音识别芯片（离线语音识别芯片有哪些优点）当前智能语音有多种方式，智能语音交互方式主要包括在线语音与离线语音两种。其中，离线语音识别芯片作为无须网络连接就可以实现语音指令识别的硬件核心，越来越广泛地应用于各类智能终端产品。

【网络编程、架构设计与海量数据处理】网络编程是数据流转的血管，架构设计是系统扩展的骨架，海量数据处理是业务增长的基石。若对您有帮助的话，请点赞收藏加关注哦，您的关注是我持续创作的动力！有问题请私信或联系邮箱：funian.gm@gmail.com

专注VB编程开发20年

Microsoft Speech TTS微软语音识别ISpeechRecoGrammar,ISpeechRecoResult在 Microsoft Speech Object Library（语音识别相关组件）中，ISpeechRecoGrammar 和 ISpeechRecoResult 是两个核心接口，分别用于定义语音识别的语法规则和获取语音识别的结果数据。它们是语音识别流程中不可或缺的部分，下面分别详细说明：

【语音识别】混合高斯模型目录一、引言二、随机变量三、高斯分布和混合高斯随机变量四、参数估计五、采用混合高斯分布对语音特征建模六、音频文件MP3

小鱼儿电子

44-基于ZigBee和语音识别的智能家居控制系统设计与实现进入二十一世纪以来，物联网技术飞速发展，人们的生活变得更加智能化。这使得人们对现代科技的依赖性也越来越强，特别是在家居生活方面提出了更高的需求，追求更加便捷、舒适、安全的家居生活。为了提高人们高质量的生活体验，在家居系统中融入物联网技术的智能家居得到了快速发展。智能家居以人们的家庭住宅作为基础平台，利用网络通信、综合布线、自动控制等相关技术将各类家居设备集成起来，便于建立一个智能化的家居生活综合管理系统。

Windows 系统中ffmpeg安装问题的彻底解决目录一、引言二、先明确：pip 安装的不是 “真正的 ffmpeg”三、Windows系统的正确安装步骤

推荐一款免费的语音识别网站，上传音频即可我推荐这个免费的语音识别网站这个是真免费，而且准确率真的超高！

说话的鲸鱼

‌Python+WhisperX：医疗语音识别的精准与高效实践在医疗领域，语音识别技术能显著提升诊疗效率，而WhisperX（基于OpenAI Whisper的优化框架）结合Python生态，为医疗场景提供了高精度、低延迟的解决方案。以下是关键实践步骤：

兔兔爱学习兔兔爱学习

2025年语音识别（ASR）与语音合成（TTS）技术趋势分析对比一、引言：语音技术的新时代随着人工智能的快速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术在多个领域得到了广泛应用。从智能助手到自动字幕生成，从有声读物到虚拟主播，语音技术正逐步改变人机交互的方式。

说话的鲸鱼

‌Whisper模型在RTranslator中的实时语音识别优化：动态资源分配与负载均衡在实时语音翻译场景中，Whisper模型面临以下核心挑战：通过实时监控系统状态实现资源弹性调度：关键技术实现：

ai智能获客_狐狐

电商零售行业外呼优势文章内容来源：智小狐ai外呼系统官网平台痛点背后：人工外呼的三大死穴人力成本高、情绪波动大、转化率不稳定……传统电销团队常陷入“拨号-被挂断-再拨号”的恶性循环。而智小狐AI外呼系统通过深度学习用户行为数据，能精准识别高意向客户，避开无效沟通，将外呼效率提升300%以上。

微服务即时通讯系统（服务端）——Speech 语音模块开发(2)在分布式服务架构中，语音识别模块需要兼顾高可用、可扩展与低延迟，本文将以实际代码为例，拆解基于 brpc 框架、etcd 服务发现与第三方语音 API 的 Speech 模块开发流程，详解核心组件设计与关键逻辑实现。

【语音识别】语音识别的发展历程目录一、引言：语音处理的漫长征途二、语音识别早期探索：仿生思路与模板匹配的局限三、概率模型一统江湖：信息论思想的颠覆性突破

ManySpeech —— 使用 C# 开发人工智能语音应用ManySpeech（https://github.com/manyeyes/ManySpeech）是由 manyeyes 社区开发的一款基于 C# 的语音处理套件。该项目以优秀的开源模型为核心，依托 Microsoft.ML.OnnxRuntime 实现 ONNX 模型解码，致力于解决三大关键问题：

调用百度云语音识别服务——实现c++接口识别语音在即时通讯、智能助手等场景中，语音转文字是一项高频需求。百度云语音识别 API 提供了稳定、高效的语音转文字能力，本文将以短语音识别为例，手把手教你用 C++ 实现调用，从前期准备到代码落地，每一步都清晰可操作。

Sherpa 语音识别工具链安装指南（Linux CPU 版）在语音识别、实时音频处理等场景中，Sherpa 是 k2-fsa 社区推出的轻量级工具集，支持 PyTorch 与 ONNX 双后端。本文将详解基于 Python 3.10 的 CPU 版安装流程，包含 torch、k2、kaldifeat 等核心组件的部署技巧。