语音识别是一种将语音转换成文本的技术，使用这项技术就可以将语音识别直接转文字了，非常的方便，但是相信还是有一些小白不知道该如何去操作，那就一起来学习下下面的这种方法吧！
辅助工具：迅捷OCR文字识别软件
1：在电脑中将OCR文字识别软件打开，打开后点击上方语音识别选项卡，在这里就可以识别语音转文字。
2：进入语音识别版块后，点击添加文件按钮将所需识别转化的录音文件添加进来，如图所示：
3：语音文件添加进来后选择语音语言为中文。
4：在输出目录这里，可以点击自定义，再点击右边的蓝色图标，在弹框中选择好保存位置，点击确定就可以了。
5：接着点击右边方框里面开始识别区域，然后等待一小会。
6：识别过程结束以后，可以查看下转换后的结果，觉得没什么问题的话就可以点击右下角保存为TXT按钮了。
录音识别转文字的方法就是这么的简单，大家学会了没有呢？
超简单从图片中读取文字的方法（使用word自带软件） （全文原创，转载请注明版权。本文下载免费，如果对您有一定帮助，请在右边给予评价，这样有利于将本文档位于百度搜索结果的靠前位置，方便本方法的推广） 【本文将介绍读取图片中的文字、读取书中文字、读取PDF格式文件中的文字的方法】一、背景 看到图片中满是文字，而你又想把这些文字保存下来，怎么办？ 日常读书，某篇文章写的极好，想把它分享到网络上，怎么办？ 一个字一个字敲进电脑？太麻烦了。是不是希望有一种东西能自动识别读取这些文字？ 是的，科技就是拿来偷懒的。 其实你们电脑中安装的word早就为你考虑过这些问题了，只是你还不知道。 二、方法 1、图片格式转换 只有特定格式的图片才能读取文字，所以要转换。大家常见的图片格式都是jpg，或者png，bmp等，用电脑自带的画图软件打开你要获取文字的图片（画图软件在开始——所有程序——附件中，win7用户直接右击图片，选择编辑，就默认使用画图软件打开图片），然后把图片另存为tiff格式。 （以我的win7画图为例。另存为tiff格式如下图） 2、打开读取文字的工具 开始——所有程序——Microsoft Office ——Microsoft Office工具——Microsoft Office Document Imaging（本文全部以office2003为例。另外，有些人
安装的是Office精简版，可能没有附带这个功能，那就需要添加安装一下，安装步骤见文末注释①） 3、导入tiff格式的图片 在Microsoft Office Document Imaging软件界面中，选择文件——导入，然后选择你刚才存放的tiff格式的图片，导入。
语音识别流程分析
摘要：语言识别是将人类自然语言的声音信号，通过计算机自动转换为与之相对应的文字符号的一门新兴技术，属于模式识别的一个分支。语音识别的结果可以通过屏幕显示出文字符号，也可以存储在文本文件中。语音识别技术能够把语音信息直接转换成文字信息，对于中文信息处理来说，无疑是一个最理想、最自然的汉字输入方式。本文首先分析了语音识别的原理，在此基础上进行语音识别的流程分析，主要内容有：提取语音、端点检测、特征值提取、训练数据、语音识别。选用HMM隐马尔科夫模型，基于VC2005编译环境下的的多线程编程，实现算法的并行运算，提升了语音识别的效率。实验结果表明：所设计的程序满足语音识别系统的基本要求。 关键词：语音识别预处理Mel倒谱系数HMM隐马尔科夫模式OpenMP编程 前言 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。 广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别。说话人识别技术是以话
音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。 语音识别技术，也被称为自动语音Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列[1]。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 一、语音识别的原理 语音识别的基本原理是一个模式匹配的过程：先建立一个标准的模式存放在计算机中，然后把输入的语言信息进行分析处理，采集相关的信息建立目标语音模式，再将目标语音模式与机内标准模式相匹配，找到最近的模式最为识别结果输出。语音识别本质上是一种模式
ＨＴＫ（Ｖ３．１）基础指南（原文：HTK(v.3.1):Basic Tutorial） Nicolas Moreau/02.02.2002 陶阳译 taoyangxp@https://www.doczj.com/doc/c81242336.html, 江西.南昌 2009.6.1
目录 0HTK简介 (1) 1Yes/No识别系统 (1) １．１搭建步骤 (1) １．２工作环境构建 (1) １．３标准ＨＴＫ工具选项 (1) 2创建训练集 (1) ２．１录音 (2) ２．２标注信号 (2) ２．３文件重命名 (2) 3声学分析 (2) ３．１配置参数 (3) ３．２源／目标规范 (3) 4HMM定义 (4) 5HMM训练 (6) ５．１初始化 (6) ５．２训练 (8) 6任务定义 (8) ６．１语法和字典 (8) ６．２网络 (9) 7识别 (10) 8性能测试 (12) ８．１主标签文件 (12) ８．２错误率 (13)
0HTK简介 HTK是指隐马尔可夫模型工具箱（Hidden Markov Model Toolkit），由剑桥大学工程系（CUED）研发而成。该工具箱的目的是搭建使用隐马尔可夫模型（HMMs）。HTK主要 用于语音识别研究（但是HMMs应用范围很广，还有很多其它可能的应用…） HTK由一系列库模块构成，包括C语言形式的可用工具，可自由下载，包括一个完整的文档说明（大约300页），见https://www.doczj.com/doc/c81242336.html,/。 1Yes/No识别系统 本指南中，我们将基于HTK工具集建立一个2-单词识别系统，词汇集是{Yes，No}。 这是可以设计出来的最基本的自动语音识别（ASR）系统。 １．１搭建步骤 构建语音识别系统的主要步骤如下： （1）训练库的创建：词汇集中的每个元素进行多次录制，且与相应词汇做好标签； （2）声学分析：训练波形数据转换为一系列系数向量； （3）模型定义：为总词汇集中的每个元素定义一个HMM原型； （4）模型训练：使用训练数据对每个HMM模型进行初始化、训练； （5）任务定义：识别系统的语法（什么可被识别）的定义； （6）未知输入信号识别； （7）评估：识别系统的性能可通过测试数据进行评估。 １．２工作环境构建 建议创建如下的目录结构： （1）data/：存储训练和测试数据（语音信号、标签等等），包括2个子目录，data/train/ Array和data/test/，用来区分识别系统的训练数据和评估数据； （2）analysis/：存储声学分析步骤的文件； 建立以下目录 （3）training/：存储初始化和训练步骤的相关文件； （4）model/：存储识别系统的模型（HMMs）的相关文件； （5）def/：存储任务定义的相关文件； （6）test/：存储测试相关文件。 １．３标准ＨＴＫ工具选项 一些标准选项对每个HTK工具都是通用的。我们将使用以下一些选项： （1）-A：显示命令行参数； （2）-D：显示配置设置； （3）-T1：显示算法动作的相关信息。 完整的选项列表请参见：HTK文档，第50页（第四章操作环境）。 2 创建训练集Array 图1录制标签训练数据 首先，我们录制Yes和No两个语音信号，作为要训练的单词模型（训练集）。 然后为每个语音信号打上标签，也就是说，关联一个文本来描述语音内容。录制和打标签，
如何把图片中的文字转换成word格式 30分 标签：报刊上格式打字文字扫描 回答：4 浏览：8356 提问时间：2011-03-25 12:25 苦于打字太慢，所以将报刊上的内容先是扫描了，所以想在转换为word或txt 格式，不知能否做到？谢谢！ 共1条评论... 相关资料:Word“样式与格式”在排版中的妙用.doc 更多资料>> 最佳答案此答案由管理员代为选出 揪错┆评论┆举报 无10 [新手] 安装OCR软件，给您提一点小技巧，在使用OCR软件识别前，可用用图片处理软件（例如：photoshop）处理一下，转换成黑白模式，并适当加大对比度，可以大大提高识别率。 图片文字提取(OCR)图解教程 https://www.doczj.com/doc/c81242336.html,/yiyoo/blog/item/91fd61f0d11d0eafa50f5269.html 或 Microsoft Office Document Imaging(office2003中内含) OFFICE中有一个组件document image，功能一样的强大。不仅扫描的文字图片，连数码相机拍的墙上的宣传告示上的字都能提取出来。 第一步打开带有文字的图片或电子书籍等，找到你希望提取的页面，按下键盘上的"ALT+打印屏幕键（PrintScreen）"进行屏幕取图，或者用其他抓图软件。保存成tif格式。 第二步我们需要安装“Microsoft Office Document Imaging”的组件，点“开始→程序→Microsoft Office→Microsoft Office 工具”，在“Microsoft Office 工具”里点“ Microsoft Office Document Imaging”然后打开图片，找到OCR识别工具（像眼睛），点击此工具，开始安装，这个时候就需要你把光盘（或虚拟光驱）的office安装文件。 第三步用 Microsoft Office Document Imaging打开图片，用OCR工具（图中红色筐圈部分）选取你要提取的文字，然后点右键，选择-复制到word或者记事本。 或用摄像头作扫描仪输入文字：
语音识别为文字：Google，微软，科大讯飞的语音识别引擎对比 学习路线：https://https://www.doczj.com/doc/c81242336.html,/qq_36330643/article/details/80077771 使用外部知识库——tf-idf，还可以加上词语出现的位置进行权重增幅。（推荐） 不使用外部知识库——主要根据文本本身的特征去提取:比如在文本中反复出现且 关键词附近出现关键词的概率非常大，因此就有了TextRank算法。（实现包括FudanNLP和SnowNLP)。类似于PageRank算法；ICTCLAS则是从另外一个思路出发，即一个词如果是关键词那么它反复出现并且左右出现不同的词语的概率非常高。即左右熵比较高。 关键词抽取也可以分为两种： 1.仅仅把词语抽取出来，实现较简单，比如：FundanNLP、jieba、BosonNLP、SnowNLP。 2.连词和短语一起抽取出来，这个还需要增加短语抽取这一步骤，实现如：ICTCLAS、ansj_seg等，可以把类似于“智能手机”、“全面深化改革”、“非公有制经济”这些短语抽取出来。（对于聚类或者分类来说，很明显短语比词语更有价值） 词性标注：(Part-of-speech Tagging, POS)是给句子中每个词一个词性类别的任务。这里的词性类别可能是名词、动词、形容词或其他。python jieba库在执行cut函数之后，完成了分词并进行了词性标注任务。 语义角色标注(Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术，标注句子中某些短语为给定谓词的论元(语义角色) ，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。
如何将图片上的文字转换成WORD格式 安装OCR软件，给您提一点小技巧，在使用OCR软件识别前，可用用图片处理软件(例如:photoshop)处理一下，转换成黑白模式，并适当加大对比度，可以大大提高识别率。 图片文字提取(OCR)图解教程 或 Microsoft Office Document Imaging(office2003中内含) OFFICE中有一个组件document image，功能一样的强大。不仅扫描的文字图片，连数码相机拍的墙上的宣传告示上的字都能提取出来。 第一步打开带有文字的图片或电子书籍等，找到你希望提取的页面，按下键盘上的"ALT+打印屏幕键(PrintScreen)"进行屏幕取图，或者用其他抓图软件。保存成tif格式。 第二步我们需要安装"Microsoft Office Document Imaging"的组件，点"开始程序Microsoft OfficeMicrosoft Office 工具"，在"Microsoft Office 工具" 里点" Microsoft Office Document Imaging" 然后打开图片，找到OCR识别工具(像眼睛)，点击此工具，开始安装，这个时候就需要你把光盘(或虚拟光驱)的office安装文件。 第三步用Microsoft Office Document Imaging打开图片，用OCR工具(图中红色筐圈部分)选取你要提取的文字，然后点右键，选择-复制到word或者记事本。 或用摄像头作扫描仪输入文字: 我们平时使用的摄像头大家好象只用作聊天了吧
其实它的作用也是很广泛的.好多的朋友在写论文,资料的时候总是要用一些书上的资料.总 是到打印社进行扫描打印,其实我们的摄像头就可以解决这个问题. 一,安装Microsoft office 2003(仅以office 2003为例。其它版本office均可) 二,打开"开始Microsoft officeMicrosoft office工具Microsoft office Document scannging"，如果该项未安装，系统则会自动安装。此时会弹出扫描新文件对话框，单击[扫描仪]按钮，在弹出的对话框中选中摄像头，并选中"在扫描前显示扫描仪驱动"复选框，再选中"黑白模式"，并选中"换页提示"和"扫描后查看文件"两项。 三,再单击[扫描]按钮即可进行扫描，在扫描过程中会弹出一个对话框，选中[格式]按钮，在"输出大小"中选择600×480分辨率，然后将文稿放平，反复调节摄像头的焦距和位置，使画面达到最佳效果，点击[捕获]按钮即可得到图片画面，该图片会显示在"图例"框中， 四,选中该图片，点击[发送]按钮会开始扫描该图片中的文字，扫描完成后点[完成]按钮，然后系统会自动打开识别程序Microsoft Office Document Imaging，用该文件就可以识别了。完成后可以选中全文，鼠标右击后选中"将文本发送到Word"项，则所选内容便会被Word 打开并可以进行编辑了 但，识别效果与摄像头扫描质量有关。自己多测试一下!
微软语音识别分两种模式:文本识别模式和命令识别模式.此两种模式的主要区别,主要在于识别过程中使用的匹配字典不同.前者使用的是通用字典,特点是内容多,覆盖的词汇量大,字典由sdk提供.适用于没有预定目标的随机听写之类的应用.同时因为词汇量大直接导致识别的精度降低,识别速度较慢.后者的字典需要开发者自己编写,就是你们所说的xml文件.xml 文件作为一种数据存储的方式,有一定的格式,定义了sdk需要确定的一些标签,和用以匹配的词汇.这种方式由开发者定义词汇的数量,大大降低匹配过程中需要检索的词汇量,提高了识别速度.同时因为侯选项极少,所以一般不会识别错误.其缺点也是明显的:词汇量小,只有预先输入字典的词汇可以被识别出来,所以一般用来作为常用命令的识别,方便用户操作,代替菜单命令等. 利用微软Speech SDK 5.1在MFC中进行语音识别开发时的主要步骤，以Speech API 5.1+VC6为例： 1、初始化COM端口 一般在CWinApp的子类中，调用CoInitializeEx函数进行COM初始化，代码如下： ::CoInitializeEx(NULL,COINIT_APARTMENTTHREADED); // 初始化COM 注意：调用这个函数时，要在工程设置（project settings）->C/C++标签,Category中选Preprocessor，在Preprocessor definitions:下的文本框中加上“,_WIN32_DCOM”。否则编译不能通过。 2、创建识别引擎 微软Speech SDK 5.1 支持两种模式的：共享（Share）和独享（InProc）。一般情况下可以使用共享型，大的服务型程序使用InProc。如下： hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpSharedRecognizer);//Share hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpInprocRecognizer);//InProc 如果是Share型，可直接进到步骤3；如果是InProc型，必须使用ISpRecognizer::SetInput 设置语音输入。如下： CComPtr
机电信息工程学院专业综合课程设计 系：信息与通信工程 专业：通信工程 班级：081班 设计题目：基于matlab的语音识别系统 学生姓名： 指导教师： 完成日期：2011年12月27日
一．设计任务及要求 1.1设计任务 作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。以语音识别开发出的产品应用领域非常广泛，有声控电话交换、语音拨号系统、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、股票查询服务、计算机控制、工业控制、语音通信系统、军事监听、信息检索、应急服务、翻译系统等，几乎深入到社会的每个行业、每个方面，其应用和经济社会效益前景非常广泛。本次任务设计一个简单的语音识别系。 1.2设计要求 要求：使用matlab软件编写语音识别程序 二．算法方案选择 2.1设计方案 语音识别属于模式识别范畴，它与人的认知过程一样，其过程分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，语音识别系统对输入的语音信号进行学习。学习结束后，把学习内容组成语音模型库存储起来；在识别阶段，根据当前输入的待识别语音信号，在语音模型库中查找出相应的词义或语义。 语音识别系统与常规模式识别系统一样包括特征提取、模式匹配、模型库等3个基本单元，它的基本结构如图1所示。 图1 语音识别系统基本结构图 本次设计主要是基于HMM模型（隐马尔可夫模型）。这是在20世纪80年代引入语音识别领域的一种语音识别算法。该算法通过对大量语音数据进行数据统计，建立识别词条的统计模型，然后从待识别语音信号中提取特征，与这些模
型进行匹配，通过比较匹配分数以获得识别结果。通过大量的语音，就能够获得一个稳健的统计模型，能够适应实际语音中的各种突发情况。并且，HMM算法具有良好的识别性能和抗噪性能。 2.2方案框图 图2 HMM语音识别系统 2.3隐马尔可夫模型 HMM过程是一个双重随机过程：一重用于描述非平稳信号的短时平稳段的统计特征（信号的瞬态特征）；另一重随机过程描述了每个短时平稳段如何转变到下一个短时平稳段，即短时统计特征的动态特性（隐含在观察序列中）。人的言语过程本质上也是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变列。可见，HMM合理地模仿了这一过程，是一种较为理想的语音信号模型。其初始状态概率向量π，状态转移概率矩阵向量A，以及概率输出向量B一起构成了HMM的3个特征参量。HMM 模型通常表示成λ={π，A，B}。 2.4HMM模型的三个基本问题 HMM模型的核心问题就是解决以下三个基本问题： (1)识别问题：在给定的观测序列O和模型λ=（A,B,π）的条件下，如何有效地计算λ产生观测序列O的条件概率P(O︱λ)最大。常用的算法是前后向算法，它可以使其计算量降低到N2T次运算。 (2)最佳状态链的确定：如何选择一个最佳状态序列Q=q1q2…qT，来解释观察序列O。常用的算法是Viterbi算法。 (3)模型参数优化问题：如何调整模型参数λ=(A,B,π)，使P(O︱λ)最大：这是三个问题中最难的一个，因为没有解析法可用来求解最大似然模型，所以只能使用迭代法(如Baum-Welch)或使用最佳梯度法。 第一个问题是评估问题，即已知模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O，如何计算由该模型λ产生出该观测序列O的概率，问题1的求解能够选择出与给定的观测序列最匹配的HMM模型。 第二个问题力图揭露模型中隐藏着的部分，即找出“正确的”状态序列，这是一个典型的估计问题。
Win7语音识别功能让Win7“听话” 经常你会看到现在很多人开始使用手机的语音功能来交流，而不是传统上的电话，比如苹果iPhone 里的siri，或者是语音QQ、语音输入等，你想要执行什么命令，比如打开一个网页，打开一个程序等，都可以通过语音去执行，而无需手动去查找。在计算机上这个功能也一样存在，我们可以暂时抛开键盘的束缚，跟计算机直接对话交流，从而实现程序的执行，比如播放影音，打开网页，文字输入，这一切并不是科幻，在Win7系统里就有这样一个功能——语音识别，所以，今天我们来一起探寻Win7语音识别的神奇。 开启语音识别功能 当然要使用语音识别功能，你先得把麦克风正确接入计算机，离开了麦克风，计算机可就没有了“耳朵”，无法听到你说的话了。其次，需要启动Windows7的语音识别功能(开始-> 控制面板->语音识别)。进入语音识别项目后，可以看到有5大选项，我们选择“启动语音识别”这一选项。 ▲在控制面板中打开语音识别 首次使用语音识别功能，Win7将引导用户进行语音识别设置，询问用户使用何种麦克风、指导用户如何正确使用麦克风、测试麦克风是否正常、选择语音识别的激活方式等。在最后还有一个打印语音参考卡片的选项，用户可以选择打印或在电脑上直接查看可以使用的
语音命令。 ▲选择麦克风类型
▲测试一下你的麦克风
▲在帮助文档里可以查看语音命令的规则 目前的计算机还没达到真正的人工智能水平，所以想要命令它做事，就得记得用一系列规定的命令，只有命令准确，它才会正确执行，所以建议用户先仔细查看相关的操作命令，再耐心的花一些时间来学习教程。 语音识别的练习 这个引导式的教程很详细，可以让用户在短时间内学会语音识别的基本规则。 ▲ 语音识别教程 正确命令的重要性？请看看这个笑话会让你印象深刻的： “有个人发了笔财，就想买匹马，卖马的人就给他找了一匹合乎他要求的马，并介绍说这马跑起来飞快，又听话，你要是想让它跑就说一声…感谢上帝?，要是想让它停就说一声…阿门?就可以了。那个人听了很高兴，就当场买下了这匹马。 然后就骑上它，说了声…感谢上帝?，那马就真的飞奔了起来，快得把那个人吓得魂不附体，后来它竟然向一个悬崖跑去，那人急了，拼命地拉缰绳也拉不住。 在最后的时刻，他忽然想起了卖马人告诉他的话，就说了句…阿门?，那马就立刻停在了悬崖的边上，那人这才松了口气，他手抚着自己激烈跳动的心脏，觉得自己的一颗心终于掉回了肚里，就说了声---…感谢上帝?!”
月日第周星期总第课时 第26课语音识别 【教材分析】 本课是人工智能模块的最后一课。本课是一个实践活动，应用计算思维，结合xDing软件AI模块来解决生活中的问题。 首先提出问题——如何实现语音控制。xDing软件中AI选项中有“智能语音输入”模块。通过该模块可以向开源机器人“小丁”发出语音指令。 然后解决问题——“小丁”怎样才能“听懂”语音指令？教材中指引学生用“如果”条件语句进行指令判断，然后根据语音指令写出不同执行方式。 最后总结验证——运行程序，并通过话筒发出指令，观察舵机运行状况。根据舵机转动情况调整程序让“小丁”能“听懂”更多语音指令。 【学情分析】 六年级学生经过本单元前3课的学习已经对人工智能的定义、发展、分类有了初步的了解。对于xDing软件中AI模块中的控件的应用也有了使用经验。 【教学目标与要求】 1.通过数字化学习方式了解现实生活中语音识别的意义。 2.通过硬件搭建和xDing软件编程制作语音控制的门，培养学生计算思维。 3.尝试利用编程和语音识别技术实现更细致的舵机控制，培养创新意识。 【教学重点与难点】 重点： 1.掌握使舵机摇臂模拟开关门的算法。 2.学会使用xDing软件实现语音控制舵机开关门的编程操作。 难点：体验用计算思维解决生活中的实际问题的方法，尝试利用语音识别技术进行控制舵机的编程。 【教学方法与手段】 方法：通过提问激发学生的学习动机，教学过程中采用了任务驱动法进行教学，将自主探究和小组合作学习相结合，重点培养学生对应用xDing软件实现人工智能的兴趣，提高学生编程热情。 手段：多媒体教学课件、教师演示与学生操作相结合。
【课时安排】 安排1课时。 【教学过程】 一、导入 1. 播放语音识别相关视频，让学生欣赏。 2. 讨论所看到的画面介绍了什么知识？ 3. 现实生活中语音识别有哪些实际应用？未来语音识别可能会帮助人们做什么？ 4. 小问号看了以后也想要设计一个“听话”的门。小博士说xDing软件中的人工智能模块可以帮助他实现。同学们觉得应该利用哪些控件帮助小问号实现梦想？ 板书：语音识别 【设计意图】观看视频了解人工智能正在步入人们的生活之中。特别是语音识别技术越来越成熟，被广泛应用在翻译、门禁等领域。 二、新授 1. 硬件搭建。 （1）舵机接上白色摇臂代表门的开关状态。 舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统，在很多玩具中都有使用。 （2）将白色摇臂按照垂直于舵机最长边的方向固定好（这里代表舵机0度）。 （3）用数据线连接开源机器人“小丁”和舵机。 舵机连接线“棕”“红”“橘”，与开源机器人舵机接口1“黑”“红”“黄”相对应。 （4）用USB数据线将开源机器人与电脑连接起来并安装固件。 【设计意图】硬件有固定的连接方法，这里必须通过课件或者教师演示把固定接法讲述清楚，特别是接口号和后面编程时选择的号码要一一对应。 2.编写程序。 （1）设置初始角度。 我们先把门先关上，找找看哪个控件可以帮我们设置好关门的初始状态？
在工作中，我常常在想，要是能把纸上有用的文字快速输入到电脑中，不用打字录入便可以大大提高工作效率该有多好呀！随着科技的发展，这个问题在不断的解决，例如，现在市场上的扫描仪就带有OCR软件，可以把扫描的文字转换到电脑中进行编辑。但是，对于我们平常人来说，大多数人都是即不想多花钱购买不常用的设备，又不想费力气打字录入，那我就给大家提供一个我刚刚发现的方法吧！现在数码相机很普遍，也很常用，我们就从 这里下手吧。 工具准备： 硬件：电脑一台数码相机 软件： word2003(其它的版本我没有实验) doPDF （百度可以搜索下载，是一款免费的PDF制作软件） AJViewer软件（在百度可以搜索下载，是一款免费的阅读器） 步骤： 1、在电脑中安装 doPDF和AJViewer 2、用数码相机把需要的文字拍下来（相机和照像水平就不多谈了。照片效果越好，可以大大缩小转换文字的误差率） 例如： 3、在word中插入你用数码相机照的书上的文字（打开word——插入菜单——图片——来自文件——选择照片——插入）
4、在word中选择文件菜单——打印——在打印机选项中选择doPDF——确定——点击“浏览”选项——选择文件保存的位置和填写文件名称——保存——确定 5、按照上面的步骤，电脑会自动打开AJViewer软件，若没有自动打开该软件，可以自己打开AJViewer软件，然后在AJViewer中打开刚刚转换的PDF文件。 6、选择AJViewer中的，然后在需要的文字部分拖动鼠标画出虚线。 7、点击发送到word按钮，就可以转换成word文件了。可以编辑了。 第6、7步骤图片如下：
如何将图片转换成文字 用OCR软件 日常工作中，有大量的JPG或BMP格式的图片当中包含着文字与表格，如果需要将它们转换为WORD格式，则需要专门的OCR软件，如果没有的话，那就需要自已一个个字的打出来，浪费了大量的时间和精力，现在我们只要使用微软OFFICE2003版软件的话就没必要这么辛苦了。具体操作过程如下： 首先手头要有一张JPG或BMP格式的图片，我使用的图片如下图
用OFFICE软件中的MICROSOFT OFFICE PICTURE MANAGER 软件将其打开。如下图
点击导出图片按扭，在“以此文件格式导出”处将格式改为，TIFF TAG 图像文件格式（*.tif）,点击确定，将格式改为tif格式。然后用MICROSOFT OFFICE DOCUMENT IMAGING 软件将此tif格式文件打开，点击将文本发送到WORD按钮，出现下图，并在版式选项中的在输出时保持图片版式不变选项去勾，按确认键。如下图
经过ORC转换成WORD。如下图
这样，一个从图片转换为文字的过程就基本完成，现在只要修改一下辨认不是很精确的部位就可大功告成了。 另注，如果你的画图中有TIF格式，可把图片格式直接转为TIF格式，然后用MICROSOFT
OFFICE DOCUMENT IMAGING 软件转换为WORD格式。 1图片转换文字软件 https://www.doczj.com/doc/c81242336.html,/down/view.asp?id=12 尚书文字识别系统 本软件系统是应用OCR（Optical Character Recognition）技术，为满足书籍、报刊杂志、报表票据、公文档案等录入需求而设计的软件系统。目前，许多信息资料需要转化成电子文档以便于各种应用及管理，但因信息数字化处理的方式落后，不但费时费力，而且资金耗费巨大，造成了大量文档资料的积压，因此急需一种快速高效的软件系统来满足这种海量录入需求。本软件系统正是适用于个人、小型图书馆、小型档案馆、小型企业进行大规模文档输入、图书翻印、大量资料电子化的软件系统。 ●识别字符 简体字符集：国标GB2312-80的全部一、二级汉字6800多个。 纯英文字符集。 简繁字集：除了简体汉字外，还可以混识台湾繁体字5400多个以及香港繁体字和GBK汉字。 ●识别字体种类 能识别宋体、仿宋、楷、黑、魏碑、隶书、圆体、行楷等一百多种字体，并支持多种字体混排。 ● 识别字号 初号小六号字体。 ●表格识别 可以自动判断、拆分、识别和还原各种通用型印刷体表格。 ●可支持繁体WINDOWS系统 首先，尚书七号开始将整个OCR的过程，明确化了，通过程序的菜单，我们就能够知道整个OCR的过程，主要分为：“文件”、“编辑”、“识别”、“输出”等步骤。 在文件菜单中，您可以调用扫描仪，或者选择将已经扫描好的图像文件打开。得到图像文件后，用户开始的工作，就是“编辑“菜单里面所提示的：图像页面的处理，其中包括图像页的倾斜校正（提供自动和手动实现方法），旋转等功能。 处理完毕后，就可以进入“识别过程”，该过程关键的是“版面分析”，现在尚书七号的自动版面分析功能很强，面对报纸杂志等复杂情况的版面，也是分析的正确率很高。不再需要我们在尚书六号里面那样的建议手工划识别范围。也正是这点，大大降低了使用者的工作量。为了方便，“识别”菜单下，也提供了用户自己在自动版面分析后，通过修改识别范围框的属性，来决定需要识别否的功能（默认的情况下，图象属性的栏目是不用识别的。当然，如果用户还是习惯原来尚书六号那样，自己来设定识别区域，只要直接用鼠标划框就可以了。接下来，用户就可以直接选择“开始识别”的按钮了，等待识别的结果。 2文字图画V3.5_图片转换为文字画工具_绿色版
语音消息相信很多人都已经使用成了习惯了，但是长时间的语音消息发送出去方便了自己却麻烦了别人。不过现在语音识别成文字的方法也越来越普遍了，说说话就可以打出需要的文字，这样方便了自己，接收消息的朋友也不必麻烦的听取长时间的语音了。下面我们就来看看有什么具体的方法可以将语音转换成文字，轻松简单就可以掌握的使用方法。 一.输入法语音输入 现在在一些手机自带的输入法上面就有语音输入文字的功能，一般通过长按带喇叭标志的空格键就可以开启语音识别文字的功能，这时就可以说话，录制识别的声音都会转换为文字发送到需要的地方了。
如果说不满意这种方法的话还有另外一种方法能够实现将语音识别成文字的方法。更加的专业能够将语音轻松的识别成文字，不需要长时间的按住录音按钮，还能够将语音转换出的文字进行翻译都能够功能非常的实用。 二.录音转文字助手 介绍的这个方法需要在手机的应用市场里面找到这个专业的应用【录音转文字助手】。很多文字工作者在像一些会议记录，采访会谈等情况下需要将长时间的录音转换成文字都会选择这个应用来帮助将语音转换成文字，转换的准确率高达96%。能够轻松的满足我们日常工作的需要 它主要分为四个功能“录音实时转写”“导入音频识别”“语音翻译”“录音机”。需要边录制识别声音边转换出文字的时候就可以选择“录音实时转写”这个功能接入来录音识别界面来帮助完成将语音识别成文字的需要。
可以看到界面下方的录音按钮可以控制开始和停止录音，录音识别的文字会非常的准确的显示的在文本框内，如果有翻译的需要可以按下翻译按钮将文字进行中英文翻译，再也不用担心有听不懂的对话了，最后识别出的文字想要使用的需要的地方可以按下复制或者导出按钮将文字进行使用。
概述 ?用于C++的AVS设备SDK为Alexa语音服务提供了一个现代化的C++(11或更高版本)接口,允许开发人员将智能语音控制添加到连接的产品中.它 是模块化和抽象的,提供组件去处理离散功能,例如语音捕获,音频处理和 通讯, 每个组件都开放API允许你使用和定制.它还包含一个示例应用程序,演示与AVS的互动。 ?快速设置你的树莓派开发环境和学习如何优化libcurl的大小,参见wiki或click here 列表 ?通用条款 ?最低要求和依赖环境 ?前提 ?创建源代码外部构建 ?运行AuthServer ?运行单元测试 ?运行集成测试 ?运行示例代码 ?安装SDK ?用于C++ API 文档的AVS设备SDK ?资源与指导 ?发行说明 通用条款 ?界面- 语音识别，音频回放和音量控制等与客户端功能对应的称为指令和事件的逻辑分组消息,
?指令- AVS发送消息通知你的设备做相应的动作 ?事件- 你的设备发送消息通知AVS发生了一些事情 ?下行通道- 你在HTTP/2连接中创建的流,用于将指令从AVS传递到你的设备.设备的半关闭状态下,下行通道保持打开的状态,并在整个连接过程 中从AVS打开,下行通道主要用于将云端的指令发送到你的设备?云端指令- 从AVS发送指令到你的产品,例如,当一个用户从App调节音量,一个指令发送到你的产品,并没有相应的语音请求 最低要求和依赖关系 核心依赖 媒体播放器依赖关系 构建MediaPlayerInterface 参考实现是可选的，但是要求:
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作 示例应用依赖关系 构建示例应用是可选的,但是要求： ?PortAudio v190600_20161030 ?GStreamer 注意: 示例应用程序将使用或禁止唤醒词,如果在没有唤醒词的情况下构建,则示例程序将禁用免提模式 音乐提供之的依赖关系 iHeartRadio播放器需要一下解码器和安装包 ?GStreamer Bad Plugins 1.10.4 或更新 ?分流器的Crypto Libary ?GStreamer 使用的HTTP 客户端和服务器库：libsoup ?AAC和HE-AAC解码: libfaad-dev 准备 在创建构建之前,你需要安装运行AuthServer所需要的一些软件,AuthServer 是使用Flask在Python中构建最小的授权服务器. 它提供一种简单的方式来获取
转]研究生和上班族都学学吧，如何把书上的字弄到电脑 把书上的字快速弄到电脑上，我也会，哇哇。。。在工作中，我常常在想，要是能把纸上有用的文字快速输入到电脑中，不用打字录入便可以大大提高工作效率该有多好呀！随着科技的发展，这个问题在不断的解决，例如，现在市场上的扫描仪就带有OCR软件，可以把扫描的文字转换到电脑中进行编辑。但是，对于我们平常人来说，大多数人都是即不想多花钱购买不常用的设备，又不想费力气打字录入，那我就给大家提供一个我刚刚发现的方法吧！现在数码相机很普遍，也很常用，我们就从这里下手吧。e113[/em] 工具准备： 硬件：电脑一台数码相机 软件： word2003(其它的版本我没有实验) doPDF （百度可以搜索下载，是一款免费的PDF制作软件） AJViewer软件（在百度可以搜索下载，是一款免费的阅读器） 步骤： 1、在电脑中安装 doPDF和AJViewer 2、用数码相机把需要的文字拍下来（相机和照像水平就不多谈了。照片效果越好，可以大大缩小转换文字的误差率） 例如：[/url] 3、在word中插入你用数码相机照的书上的文字（打开word——插入菜单——图片——来自文件——选择照片——插入） 4、在word中选择文件菜单——打印——在打印机选项中选择doPDF——确定——点击“浏览”选项——选择文件保存的位置和填写文件名称——保存——确定 5、按照上面的步骤，电脑会自动打开CJViewer软件，若没有自动打开该软件，可以自己打开CJViewer软件，然后在CJViewer中打开刚刚转换的PDF文件。 6、选择CJViewer中的[/url]，然后在需要的文字部分拖动鼠标画出虚线。 7、点击发送到word按钮，就可以转换成word文件了。可以编辑了e120[/em]。 第6、7步骤图片如下：
语音识别入门（V1.0） 丁鹏、梁家恩、苏牧、孟猛、李鹏、王士进、王晓瑞、张世磊 中科院自动化所高创中心，北京，100080 【摘要】本文主要以剑桥工程学院（CUED）的语音识别系统为例，并结合我们实验室自身的研究与开发经验，讲述当前主流的大词汇量连续语音识别系统（LVCSR）的框架和相关技术，对实验室的同学进行一个普及和入门引导。 【关键词】语音识别，HTK，LVCSR，SRI 1. 引言 语音识别技术发展到今天，取得了巨大的进步，但也存在很多的问题。本文主要以CUED 的语言识别系统为例，说明LVCSR系统技术的最新进展和研究方向，对实验室的同学进行一个普及和入门引导。 1.1 国际语音识别技术研究机构 （1）Cambridge University Engineering Department (CUED) （2）IBM （3）BBN （4）LIMSI （5）SRI （6）RWTH Aachen （7）AT&T （8）ATR （9）Carnegie Mellon University (CMU) （10）Johns Hopkins University (CLSP) 1.2 国际语音识别技术期刊 （1）Speech Communication （2）Computer Speech and Language (CSL) （3）IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 1.3 国际语音识别技术会议 （1）ICASSP（International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing）每年一届，10月截稿，次年5月开会。 （2）ICSLP（International Conference on Spoken Language Processing） 偶数年举办，4月截稿，9月开会。
第26课语音识别 【教材分析】 本课是人工智能模块的最后一课。本课是一个实践活动，应用计算思维，结合xDing软件AI模块来解决生活中的问题。 首先提出问题——如何实现语音控制。xDing软件中AI选项中有“智能语音输入”模块。通过该模块可以向开源机器人“小丁”发出语音指令。 然后解决问题——“小丁”怎样才能“听懂”语音指令？教材中指引学生用“如果”条件语句进行指令判断，然后根据语音指令写出不同执行方式。 最后总结验证——运行程序，并通过话筒发出指令，观察舵机运行状况。根据舵机转动情况调整程序让“小丁”能“听懂”更多语音指令。 【学情分析】 六年级学生经过本单元前3课的学习已经对人工智能的定义、发展、分类有了初步的了解。对于xDing软件中AI模块中的控件的应用也有了使用经验。 【教学目标与要求】 1.通过数字化学习方式了解现实生活中语音识别的意义。 2.通过硬件搭建和xDing软件编程制作语音控制的门，培养学生计算思维。 3.尝试利用编程和语音识别技术实现更细致的舵机控制，培养创新意识。 【教学重点与难点】 重点： 1.掌握使舵机摇臂模拟开关门的算法。 2.学会使用xDing软件实现语音控制舵机开关门的编程操作。 难点：体验用计算思维解决生活中的实际问题的方法，尝试利用语音识别技术进行控制舵机的编程。 【教学方法与手段】 方法：通过提问激发学生的学习动机，教学过程中采用了任务驱动法进行教学，将自主探究和小组合作学习相结合，重点培养学生对应用xDing软件实现人工智能的兴趣，提高学生编程热情。 手段：多媒体教学课件、教师演示与学生操作相结合。 【课时安排】
安排1课时。 【教学过程】 一、导入 1. 播放语音识别相关视频，让学生欣赏。 2. 讨论所看到的画面介绍了什么知识？ 3. 现实生活中语音识别有哪些实际应用？未来语音识别可能会帮助人们做什么？ 4. 小问号看了以后也想要设计一个“听话”的门。小博士说xDing软件中的人工智能模块可以帮助他实现。同学们觉得应该利用哪些控件帮助小问号实现梦想？ 板书：语音识别 【设计意图】观看视频了解人工智能正在步入人们的生活之中。特别是语音识别技术越来越成熟，被广泛应用在翻译、门禁等领域。 二、新授 1. 硬件搭建。 （1）舵机接上白色摇臂代表门的开关状态。 舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统，在很多玩具中都有使用。 （2）将白色摇臂按照垂直于舵机最长边的方向固定好（这里代表舵机0度）。 （3）用数据线连接开源机器人“小丁”和舵机。 舵机连接线“棕”“红”“橘”，与开源机器人舵机接口1“黑”“红”“黄”相对应。 （4）用USB数据线将开源机器人与电脑连接起来并安装固件。 【设计意图】硬件有固定的连接方法，这里必须通过课件或者教师演示把固定接法讲述清楚，特别是接口号和后面编程时选择的号码要一一对应。 2.编写程序。 （1）设置初始角度。 我们先把门先关上，找找看哪个控件可以帮我们设置好关门的初始状态？ （2）开启、关闭语音识别。