如题，pytorch cpu训练很慢，使用的是开源的wenet语音识别框架，搭了一个nvidia/cuda:11.6.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04镜像，但用的是cpu，训练可以正常运行，性能表现是模型前向计算很慢，一个小时的训练数据，batchsize 16, num_worker 4, 模型参数量80M, 需要一个小时才能跑一个batch，16小时跑一个epoch，这是因为什么问题导致的呢，大佬们帮忙看看我仔细分析了下，发现是torch.nn.Conv1d这个函数跑的慢, X86跑了0.016秒，arm跑了0.254秒，这是测试代码: import torch import time  # Create random input input_data = torch.randn(1, 256, 1000)  # Create convolutional layer #conv1d_layer = torch.nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=3) #start_time_x86 = time.time() conv1d_layer = torch.nn.Conv1d(             256,             256,             15,             stride=1,             padding=0,             groups=256,             bias=True,         ) # Perform convolution on x86 start_time_x86 = time.time() output_x86 = conv1d_layer(input_data) end_time_x86 = time.time() time_elapsed_x86 = end_time_x86 - start_time_x86 print('Time elapsed on x86:', time_elapsed_x86) print(output_x86) 

请问如何修改path，将麦克风实时监测的声音发送出去，实时识别并返回结果？# -*- coding: utf-8 -*- from huaweicloud_sis.client.rasr_client import RasrClient from huaweicloud_sis.bean.rasr_request import RasrRequest from huaweicloud_sis.bean.callback import RasrCallBack from huaweicloud_sis.bean.sis_config import SisConfig import json import os # 鉴权参数 # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SIS_AK/HUAWEICLOUD_SIS_SK ak = os.getenv("HUAWEICLOUD_SIS_AK") # 从环境变量获取ak 参考https://support.huaweicloud.com/sdkreference-sis/sis_05_0003.html assert ak is not None, "Please add ak in your develop environment" sk = os.getenv("HUAWEICLOUD_SIS_SK") # 从环境变量获取sk 参考https://support.huaweicloud.com/sdkreference-sis/sis_05_0003.html assert sk is not None, "Please add sk in your develop environment" project_id = "" # project id 同region一一对应，参考https://support.huaweicloud.com/api-sis/sis_03_0008.html region = 'cn-north-4' # region，如cn-north-4 """ todo 请正确填写音频格式和模型属性字符串 1. 音频格式一定要相匹配. 例如音频是pcm格式，并且采样率为8k，则格式填写pcm8k16bit。 如果返回audio_format is invalid 说明该文件格式不支持。具体支持哪些音频格式，需要参考一些api文档。 2. 音频采样率要与属性字符串的采样率要匹配。 例如格式选择pcm16k16bit，属性字符串却选择chinese_8k_common, 则会返回'audio_format' is not match model """ # 实时语音识别参数 path = '' # 需要发送音频路径，如D:/test.pcm, 同时sdk也支持byte流发送数据。 audio_format = 'pcm16k16bit' # 音频支持格式，如pcm16k16bit，详见api文档 property = 'chinese_16k_general' # 属性字符串，language_sampleRate_domain, 如chinese_16k_general, 采样率要和音频一致。详见api文档 class MyCallback(RasrCallBack): """ 回调类，用户需要在对应方法中实现自己的逻辑，其中on_response必须重写 """ def on_open(self): """ websocket连接成功会回调此函数 """ print('websocket connect success') def on_start(self, message): """ websocket 开始识别回调此函数 :param message: 传入信息 :return: - """ print('webscoket start to recognize, %s' % message) def on_response(self, message): """ websockert返回响应结果会回调此函数 :param message: json格式 :return: - """ print(json.dumps(message, indent=2, ensure_ascii=False)) def on_end(self, message): """ websocket 结束识别回调此函数 :param message: 传入信息 :return: - """ print('websocket is ended, %s' % message) def on_close(self): """ websocket关闭会回调此函数 """ print('websocket is closed') def on_error(self, error): """ websocket出错回调此函数 :param error: 错误信息 :return: - """ print('websocket meets error, the error is %s' % error) def on_event(self, event): """ 出现事件的回调 :param event: 事件名称 :return: - """ print('receive event %s' % event) def rasr_example(): """ 实时语音识别demo """ # step1 初始化RasrClient, 暂不支持使用代理 my_callback = MyCallback() config = SisConfig() # 设置连接超时,默认是10 config.set_connect_timeout(10) # 设置读取超时, 默认是10 config.set_read_timeout(10) # 设置connect lost超时，一般在普通并发下，不需要设置此值。默认是10 config.set_connect_lost_timeout(10) # websocket暂时不支持使用代理 rasr_client = RasrClient(ak=ak, sk=sk, use_aksk=True, region=region, project_id=project_id, callback=my_callback, config=config) try: # step2 构造请求 request = RasrRequest(audio_format, property) # 所有参数均可不设置，使用默认值 request.set_add_punc('yes') # 设置是否添加标点， yes or no， 默认no request.set_vad_head(10000) # 设置有效头部， [0, 60000], 默认10000 request.set_vad_tail(500) # 设置有效尾部，[0, 3000]， 默认500 request.set_max_seconds(30) # 设置一句话最大长度，[1, 60], 默认30 request.set_interim_results('no') # 设置是否返回中间结果，yes or no，默认no request.set_digit_norm('no') # 设置是否将语音中数字转写为阿拉伯数字，yes or no，默认yes # request.set_vocabulary_id('') # 设置热词表id，若不存在则不填写，否则会报错 request.set_need_word_info('no') # 设置是否需要word_info，yes or no, 默认no # step3 选择连接模式 # rasr_client.short_stream_connect(request) # 流式一句话模式 # rasr_client.sentence_stream_connect(request) # 实时语音识别单句模式 rasr_client.continue_stream_connect(request) # 实时语音识别连续模式 # step4 发送音频 rasr_client.send_start() # 连续模式下，可多次发送音频，发送格式为byte数组 with open(path, 'rb') as f: data = f.read() rasr_client.send_audio(data) # 可选byte_len和sleep_time参数，建议使用默认值 rasr_client.send_end() except Exception as e: print('rasr error', e) finally: # step5 关闭客户端，使用完毕后一定要关闭，否则服务端20s内没收到数据会报错并主动断开。 rasr_client.close() if __name__ == '__main__': rasr_example()

【问题来源】：中讯【问题简要】：安装nmu失败【问题类别】：NMU组件，安装NMU组件失败【UAP版本】：UAP9600_V100R005C00SPC021_SUSE12【日志或错误截图】安装完NMU后，出现下图报错信息如下：nmustatus

语音交互服务包括了哪些功能

先明确智能硬件中声学（麦克风）使用的三个场景，避免简单的问题复杂化。第一个场景，通话使用。这是大部分智能硬件设计麦克风的主要原因，很多声学做起来感觉很简单的错觉也来源于此。第二个场景，较安静环境下人机交互。复用第一个场景的声学硬件，第二个场景马马虎虎也能用，虽然部分情况下效果不理想，但是，还没到完全不能用的状态。第三个场景，高噪环境下人机交互。主要是户外和人流量较多的环境下使用人机交互，第一个场景的声学硬件完全不能使用。对于第一个场景，通话使用，现在的主流芯片基本上已经内置了通话降噪算法，再加上绝大部分通话都是在安静场景下，因此，只要麦克风的性能指标不是太拉跨、电路设计没有硬伤，第一个场景中智能硬件的声学部分并不用做额外的测试。但是，很多开发者带着这样的惯性开发第二个和第三个场景的智能硬件时，就完全走不通了，售后问题比比皆是，基本都集中在声音处理上。那么，对于第二个和第三个场景，应该如何科学地自测声学部分呢？怎么判断声学部分是否符合量产条件呢？下面分享声学自测的规范。测试环境准备：环境安静，噪音<40dB,如无条件，选安静会议室设备周围无遮挡物测试工具准备：待测设备---预留50MB存储空间专业声压计--- 条件有限可使用手机app(例:手机应用市场-- Sound Meter HD)音频分析软件---Audition高保真音箱---条件有限可使用蓝牙音箱,无蓝牙音箱可使用电脑密封材料---淘宝购买 EVA海绵密封胶带10mm厚度测试音频准备：密封性测试音频(白噪声)1khz音频信号质量测试音频测试附件准备：单独提供测试记录表格《声学测试结果目标》测试音频附件测试方法一、自播自录制测试1-10项测试只录制一个音频：（1）设备调节到100%音量（2）设备先开始录制音频并保存，然后设备播放信号质量测试音频(3) 自播自录后，人正常说话，测试mic处人声音量为65db，保存原始音频和识别音频1、mic和回采幅度检查最低幅度检查1.用Audition软件打开音频，检查采样值。识别引擎要求采样值>2k，确保mic处65db人正常说话时峰值振幅采样值>2k。否则需要提高mic增益截幅检查检查每个声道振幅最大部分，确保每个声道无截幅鼠标中间放大波形,保证波形连续,且无削顶整改方式：减小增益或降低最大音量，让设备最大音量播放歌曲时，音频不截幅2、幅度一致性（单麦免测）（1）确保所有mic声道的幅度均值差值≤3db示例：1声道（-12db ），2声道（-9db），相差3db合格（2）回采的增益不能太小,最大音量时在[-1,-9] DBFS之间（3）双回采平均幅度差≤3db3、通道顺序稳定性检查多次录音, 同一个mic对应软件中的声道要固定。可以多次录音按相同顺序用手轻触麦克风，录音上会有比较明显的振幅，检查多次录音的麦序4、底噪检查（1）不播放音乐时,回采底噪<-65dbfs安静环境下,设备底噪 < -50dbfs操作方法:最右侧数字区域鼠标右键选择Decibels（2）运行时底噪检查（设备运行时自噪较大的设备才需要测，比如投影仪运行时有风扇噪声，扫地机工作时的噪声，其他免测。）让设备运行应用，使cpu占用>70%， 此时用声压计测量mic处噪声≤50db5、丢数据检查查看音频的长度（Duration）是否为21.6秒丢数据可能原因:(1)重采样算法异常(2)驱动异常2.在频谱上找一竖一竖的地方， 看时域波形采样点是否减少，如下图的频域波形，对应的时域少了5个采样点6、最大音量检查设备最大音量播放音频进行测试。AEC算法消除量为30db左右, 建议麦克风口处最大音量<=85dB,打断唤醒效果较好特殊场景,例如全双工, 建议麦克风口处最大音量<=75db,打断唤醒效果较好7、回采信号检查（1）回采信号提前于mic信号，时间差<80ms（2）每次录制时，回采和MIC时延差稳定（3）回采与原信号波形基本一致,无畸变（4）回采不能截幅反例： （1）回采比MIC慢（2）回采和MIC信号的时间差太长（3）电视盒子外接电视的喇叭，时延差不可控，效果会受很大的影响8、波形失真原因：音量太大导致失真质量测试音频原始波形（下图）设备回采波形失真（下图）注:轻微型波形失真也算失真9、单双回采检查如果有2个喇叭，2回采信号效果更好10、喇叭主观听感测试方法：最大音量播放0dB 20Hz-20kHz的扫描信号，有无POP噪声/失真感/破音/共振音/杂音11、麦克风阵列角度检查二、相位一致性检查（单麦免测）正常情况：麦克风同一时刻的相位一致（波形一致）回采同一时刻可以一致或者反向检查方法：找原始音频正弦波的位置进行检查异常情况三、密封性和通道顺序测试1、录制音频     1.音箱和待测设备距离20~30cm 2.音箱播放，调节音量使待测设备麦克风（Mic）处音量为80~90dB（估算）     3.设备录音并保存文件，命名为 sealing_test.pcm      4.使用EVA海绵胶带10mm厚度（淘宝可购买）按逆时针顺序逐个密封mic，密封后停顿5~10秒，然后换下一个mic堵住继续该操作至结束。2、 导入音频文件1.结束录音，导出录音文件,确保格式为wav。2.拖动文件到audition软件中,根据设备情况选择采样率和声道数由于白噪声能量较高，可以清楚看到被堵mic的频段，同时也能看到mic的顺序。如下图所示，实际mic顺序和测试顺序一致，时域谱中每个通道振幅明显较大的部分（或者频域谱中每个通道中暗的部分）即为被堵住mic的部分。3.、对比声道振幅      1.单击鼠标左键不松开,拖动选择区域后松开鼠标左键, 选中声道1中堵住mic停顿5s~10s区间的部分        注意:在选择扫描选区的时候，请选择停顿 5~10s 的中间的平坦部分，不要将有信号残留的部分选中，这部分会影响最后的结果！     2.依次点击窗口(Window),振幅统计(Amplitude Statistics),扫描选区(Scan Selection)    3.查看平均RMS振幅(Average RMS Amplitude)，声道1密封 -57.26dB，其他声道未密封为-28dB，差值30dB>气密标准10dB，单声道气密性合格。要求设备所有mic气密性合格反例：第2和第6声道气密性不合格四、算法效果测试使用降噪测试工具处理保存的质量测试音频，检查降噪后的音频回声残留量，残留噪声低于-30dbfs以上，是整个声学部分自测的全部流程。

我们先讲一下智能硬件做语音识别的基本链路：声音（目标声音和噪音）一起被智能硬件的麦克风（阵列）采集到，在智能硬件的芯片上通过预处理之后，然后再送往云端进行ASR（语音转文字）。而很多智能硬件识别效果不好的主要原因是因为预处理，也就是声学处理没有做好，才导致识别效果不好。就像人耳朵一样，没听清楚讲话内容，可不得乱猜一通！现在，云端的语音识别（ASR）可以通过SDK/API进行调用，大厂提供的识别接口背后所使用的算法和效果基本都差不多。毕竟，开源算法和大数据训练一起结合，在安静场景下，或者说送给云端一段干净的音频，准确率保持在98%以上都没有任何问题。识别效果不好，问题出就出在了声学处理上。如果声学处理没有做好，送给云端的就是一段带噪声的音频，如果是人与人通话还好，毕竟人的判别能力很强。但如果给语音识别算法来处理噪声没有处理好的音频，输出的结果就会差强人意，而且，即便如何优化云端识别算法，像热词、大模型下打小模型这些做法，依然不能有效优化识别的准确率。那要如何才能做好智能硬件的声学处理呢？首先，我们要了解，麦克风（阵列）采集到的声音里面都有那些音源。从组成类型来看，包括：目标人声音：希望提出出来转成文字的语音，越干净越好，专业术语是信噪比（SNR）越高越好，至少5dB及以上；混响声音：主要是在室内，目标人讲话的声音通过墙壁、地板、天花板等反弹之后的声音，类似山谷里面的回声；背景音：目标人所在环境的一些噪音，如室外的鸣笛声、风噪、行人交谈声音；室内常见的是电视播放的声音、风扇空调工作声音等等；设备自发声：如音箱播放的音乐声，机器人的语音播报声等等。然后，根据不同的类型音源，就需要采用不同的算法来进行处理。设备自发声，可以通过回声消除算法来进行解决，通过设计硬回采电路，把喇叭的声音连回麦克风，叠加相反的波形实现设备自发声的消除。不过，要想回声消除效果好，在做结构设计的时候，建议喇叭和麦克风离得越远越好。部分芯片支持软回采，也就是硬件方案上不用单独设计回采电路，不过，从效果上来看，硬回采优于软回采。混响声音，可以通过去混响算法进行解决。一般来说，基本的去混响算法就可以达到不错的效果，不过，对于一些复杂的环境，去混响的算法尽可能在实际场景中进行实验和调试，以保证最佳效果。还要注意的是，去混响之后，对本身音频也会产生副作用，如失真或声音质量降低，这些不利的影响也要纳入整体效果的考虑中来。背景音，就需要用到预处理中的最重要的降噪算法了。降噪一般分为通话降噪和环境降噪，最简单的区分是通话降噪后的音频是给人听的，环境降噪后的音频是喂给语音识别模型的。人的判断力远远强于语音识别模型，因此，环境降噪的要求比通话降噪高得多。但是，越难的地方也越容易被应付，很多智能硬件的项目，要么觉得降噪不重要，要么觉得做降噪的时间成本和金钱成本都太高而应付了事，最终，却因为产品效果之后售后投诉太多反而得不偿失。那么，要怎么样才能做好降噪呢？从工程和产品来说，要做好以下三件事：第一件事，确定场景和要求。比方说，主要使用的场景是哪里，室内和室外所要面临的降噪要求就完全不同。同时，还要确定要求有多高，是近场交互还是远场交互，需要多少颗麦克风的阵列，理论上讲，麦克风的数量越多，对芯片的算力要求越高，产品的成本也就越高，成本太高是否要向利润妥协，产品的目标用户能支持多高的价格区间等等，这些都是需要在项目立项的时候有基本的数据指标。第二件事，找算法原厂沟通。一定要找算法原厂沟通，用芯片自带或者降噪模组，最后的理想的结果就是产品能用但不那么好用，甚至很多产品量产后根本就没办法用。硬件项目的周期一般小则半年，长则二三年，因为降噪的原因而失败就得不偿失了。最最关键的是，降噪效果还不能后期通过软件OTA来进行升级，因为之前做ID设计和硬件设计的时候，降噪效果的天花板就已经确定了，算法如何调优都是徒劳。找算法原厂沟通，了解清楚麦间距、性能指标、芯片算力占用情况、功耗、适配周期、麦克风喇叭选型指标、硬件结构设计细节规范等等，才能真正保证后期产品的使用效果。第三件事，实验室系统测试。没有测试就投产绝对是在搞破坏，声学这一块，同样需要进行系统科学的测试，评估满足量产标准后再进行量产，否则就应该按照测试结果进行整改。实在无法整改的部分，与算法原厂沟通性能恶化情况，可接受范围内可继续量产，不可接受范围内，一定要及时叫停进行整改。否则，一旦量产后，就再无回头路可言。而声学方面，实验室系统测试的数据，包括以下部分：麦克风：频率响应、底噪、灵敏度、信噪比、总谐波失真、密封性、阵列频响一致性等喇叭测试：频率响应、总谐波失真、R&B、灵敏度等。当然，有些指标不需要到实验室测试，自测也能发现问题。

基于QT for andriod添加第三方库的时候一直调用失败，找不到函数的定义

实时语音识别技术将语音、自然语音理解、语音合成等技术应用在公安部门的工作中，场景为笔录制作，电话报警语音识别，语音转写文字等。对于公安民警在案件处理时，需要与案件相关人员对话了解案情，清楚记录何时、何人、何事，等相关重要信息。以往传统的笔录制作需要两名警员，一个负责记录，一个负责询问，记录依靠笔记。随着时代的发展，用电脑代替了打字。虽然改变了传统的记录方式，但电脑打字记录还是会消耗大量的人力和修改的工作量，询问时还要兼顾记录人员的打字速度。笔录整理还需记录员的总结能力，对询问内容总结出主旨，形成一份合格的笔录文档。通过结合实时语音识别技术和自然语言理解技术，当询问笔录开始制作时，实时办案民警与被询问人之间的对话内容进行识别，并将识别到的内容按照语法和自然语言调整识别结果。自然语言理解技术还可以将语音中出现的语气词自动过滤，对关键词类型提取，最终输出正确、精练的文字。将生成的识别结果与原始识别数据进行比对，回听音频文件对文档归纳总结，简单修改即可按照笔录模板输出笔录。使公安了解案情时，笔录制作更方便快捷，减少人员精力投入，提高笔录制作的效率，辅助公安办案业务的完成。公安部门在审讯时常常会收集到很多有价值的信息，关键词识别技术能够为公安侦查破案提供技术支持和帮助。作为破案的关键性信息，如地址、涉案人员信息等，关键词识别技术分析问答内容，提取关键数据，并对文字结果特殊显示。从视觉上更直观的关注到重点、有价值的信息，提醒办案人员。实时语音识别技术中的离线转写功能能够将民警外出办案记录的录音文件或视频文件转写成文字，满足多文档同步识别转写，转写速度快的功能。民警不用跟着录音边听边整理，提高笔录整理的效率。应用在快速记录询问笔录，可根据公安办案业务流程和工作习惯，中增加法律条款的查询等。当需要告知被询问人法律法规时，通过文本朗读功能代替人为宣读，减少办案人员精力投入，提高办案效率，推动公安业务与智能化手段融合。

问题来源】    百信银行    【问题简要】客户想要把ivr中与机器人交互的声音录下来【问题类别】【必填】  ivr(gsl)【AICC解决方案版本】【必填】   AICC 8.12.0【期望解决时间】2023/08/08【问题现象描述】【必填】     如何实现ivr录音

【问题来源】中讯网联    【问题简要】智能IVR识别超时【问题类别】智能IVR【AICC解决方案版本】UAP9600 V1R5C00 SPC102CTI版本：ICDV300R008C25SPC017【期望解决时间】【尽快】【问题现象描述】华为U9600对接科大的TTS/ASR，模拟以下三个场景的情况下调测场景1：正常情况外部用户呼入电信系统进入智能语音导航，输入音频后，asr服务器正常识别并返回000normaluap收到000后返回给ivr，ivr做正常处理。场景2：噪声情况外部用户呼入电信系统进入智能语音导航，模拟外部噪声的情况下，asr服务器无法识别，并返回001 no-marchuap收到001后返回给ivr，ivr做了失败出口走逃生处理。场景3：超时情况外部用户呼入电信系统进入智能语音导航，不输入任何音频，asr服务器捕捉不到音频，返回002 time outuap收到002返回给ivr，ivr做了超时处理。【问题描述】业务侧希望uap对科大的mrcp返回做些处理，比如场景2的001-no-march，可处理成为场景3的002-timeout这种情况，请问我们uap有调整这种参数的配置吗？另外001-no-march我们实测的噪声情况下，在1分半钟左右asr返回001 no-march，这个时间能在uap做调整吗？下面是科大提供的底层代码

【问题来源】中讯网联    【问题简要】在线坐席在会话过程中变成示闲【问题类别】坐席【AICC解决方案版本】【AICC版本：AICC 22.100.0】UAP9600 V1R5C00 SPC102【CTI版本：ICDV300R008C25SPC015】【期望解决时间】【紧急】【问题现象描述】     在线坐席工号3012 ，6月13日 14点-15：10点期间 账号状态在会话中，还有会话接入的情况下，状态变成了示闲，压测场景下，1坐席接入15个会话，脚本跑1分多钟后，坐席状态会变成示闲。  

什么是语音语音指的是人类通过发声器官发出来具有一定意义、用来沟通交流的声音。计算机中语音存储：以波形文件的方式存储，通过波形反映语音的变化，从而可以获取音强、音长等参数信息。音域参数：傅利叶谱、梅尔频率到谱系数，主要用来提取语音内容以及音色的差别，用来更进一步辨别语音信息。什么是语音识别语音识别简单来说就是把语音内容自动转换为文字的过程，是人与机器交互的一种技术。涉及领域：声学、人工智能、数字信号处理、心理学等方面。语音识别的输入：对一段声音文件进行播放的序列。语音识别的输出：输出的结果是一段文本序列。语音识别的原理语音识别需要经过特征提取、声学模型、语音模型、语音解码和搜索算法四个部分。特征提取：把要分析的信号从最原始信号提取出来，这个阶段主要是对语音的幅度标准化、频响校正、分帧、加窗、始末端点检测等预处理操作，为声学模型提供需要特征向量。声学模型：依靠声学模型进行语音参数分析（语音共振峰频率、幅度等）和对语音的线性预测参数进行分析。语言模型：根据相关语言学理论，计算出声音片段可能词组序列的概率。语音解码和搜索算法：根据声学模型+发音词典+语音模型构建的搜索空间，找到最合适的路径。解码完成后最终输出文本。语音识别系统的组成一个完整的语音识别系统包括：预处理、特征提取、声学模型训练、语言模型训练语音解码器。预处理对输入的原始声音信号进行处理，过滤掉其中的背景噪音、非重要信息，还要对找到语音信号的开始和结束、语音分帧、提升高频部分的信号等操作。最常用的特征提取方法为梅尔顿到谱系数(MFCC),因为它拥有良好的抗噪性和健壮性。声学模型训练根据悬恋语音库的特征参数训练出声学模型参数，从而可以在识别时与声学模型进行匹配得到相应结果。目前主流语音识别系统一般都会采用HMM进行声学模型建模。语言模型训练用来预测哪个词序列正确的可能性更大。语音解码器解码器也就是语音识别技术中的识别过程，根据输入的语音信号，然后和训练好的HMM声学模型、语言模型、发音字典建立一个搜索空间，根据搜索算法找到最合适的路径。从而找到最合适的词串。语音识别的使用场景语音识别在日常生活中使用非常广泛主要分为封闭式和开放式应用。封闭式应用：主要指针对特定控制指令的应用。

什么是语音语音指的是人类通过发声器官发出来具有一定意义、用来沟通交流的声音。计算机中语音存储：以波形文件的方式存储，通过波形反映语音的变化，从而可以获取音强、音长等参数信息。音域参数：傅利叶谱、梅尔频率到谱系数，主要用来提取语音内容以及音色的差别，用来更进一步辨别语音信息。什么是语音识别语音识别简单来说就是把语音内容自动转换为文字的过程，是人与机器交互的一种技术。涉及领域：声学、人工智能、数字信号处理、心理学等方面。语音识别的输入：对一段声音文件进行播放的序列。语音识别的输出：输出的结果是一段文本序列。语音识别的原理语音识别需要经过特征提取、声学模型、语音模型、语音解码和搜索算法四个部分。特征提取：把要分析的信号从最原始信号提取出来，这个阶段主要是对语音的幅度标准化、频响校正、分帧、加窗、始末端点检测等预处理操作，为声学模型提供需要特征向量。声学模型：依靠声学模型进行语音参数分析（语音共振峰频率、幅度等）和对语音的线性预测参数进行分析。语言模型：根据相关语言学理论，计算出声音片段可能词组序列的概率。语音解码和搜索算法：根据声学模型+发音词典+语音模型构建的搜索空间，找到最合适的路径。解码完成后最终输出文本。语音识别系统的组成一个完整的语音识别系统包括：预处理、特征提取、声学模型训练、语言模型训练、语音解码器。预处理对输入的原始声音信号进行处理，过滤掉其中的背景噪音、非重要信息，还要对找到语音信号的开始和结束、语音分帧、提升高频部分的信号等操作。特征提取最常用的特征提取方法为梅尔顿到谱系数(MFCC),因为它拥有良好的抗噪性和健壮性。声学模型训练根据悬恋语音库的特征参数训练出声学模型参数，从而可以在识别时与声学模型进行匹配得到相应结果。目前主流语音识别系统一般都会采用HMM进行声学模型建模。语言模型训练用来预测哪个词序列正确的可能性更大。语音解码器解码器也就是语音识别技术中的识别过程，根据输入的语音信号，然后和训练好的HMM声学模型、语言模型、发音字典建立一个搜索空间，根据搜索算法找到最合适的路径。从而找到最合适的词串。

动态读取不同sheet页的数据，但是不能指定sheet

算法能力描述调用方式接口详细说明一句话识别一句话识别接口，用于短语音的同步识别。一次性上传1min以内音频，能快速返回识别结果。POST链接Websocket链接录音文件识别录音文件识别接口，用于识别长录音文件。POST链接GET链接语音合成语音合成，是一种将文本转换成逼真语音的服务。用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果，将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择、自定义音量、语速，为企业和个人提供个性化的发音服务。POST链接分类文档链接备注华为云在线课程语音处理理论、应用与实验（免费）链接本课程就语音处理的理论及应用做了介绍，介绍了大量具体的语音识别与语音合成的模型，不同模型各有特点，适应于不同的应用场AI技术应用场景--语音识别（收费）链接语音识别技术的应用在我们的日常生活中非常常见，人机交互、智能家居、智能问答等等，本课程将从语音识别的基础出发，带领大家一步步深入语音识别技术的内在机制，帮助大家讲语音识别技术快速落地到实际的应用场景中。