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它基于華為智慧引擎（HUAWEI HiAI Engine）中的語音識別引擎，向開發(fā)者提供人工智能應用層 API。該技術可以將語音文件、實時語音數(shù)據(jù)流轉換為漢字序列，準確率達到 90% 以上（本地識別 95%）。
該API屬于VCM服務，描述: 刪除語音作業(yè)接口URL: "/v2/{project_id}/services/audio-moderation/tasks/{task_id}"
例如用戶通過語音識別功能，將口述音頻或者語音文件識別成可編輯的文本，同時也支持通過語音合成功能將文本轉換成逼真的語音等提升用戶體驗。適用場景如語音客服質檢、會議記錄、語音短消息、有聲讀物、電話回訪等。
語音來源發(fā)音器官分喉下、喉頭、喉上三個部分。?喉下部分是由氣管到肺。從肺呼出的氣流成為語音的聲源。喉頭部分主要是聲門和聲帶。聲帶是兩條韌帶，起著喉的閥門作用，它的閉攏和打開成為聲門。聲門大開時氣流暢通，聲門閉合，氣流沖出使聲帶作周期性的顫動就產生聲音。
這篇文章就介紹華為云提供的語音合成服務使用方法，利用提供的API接口完成語音合成功能，將合成的語音下載下來。2. 開通功能華為云的提供的語音合成，是一種將文本轉換成逼真語音的服務。用戶通過實時訪問和調用API獲取語音合成結果，將用戶輸入的文字合成為音頻。
具體信息請參見《API參考》中語音合成章節(jié)。
父主題： Android端調用語音交互服務
語音合成，調用API獲取語音合成結果，將用戶輸入的文字合成為音頻。通過音色選擇、自定義音量、語速、音高等，可自定義音頻格式，為企業(yè)和個人提供個性化的發(fā)音服務。
語音合成，調用API獲取語音合成結果，將用戶輸入的文字合成為音頻。通過音色選擇、自定義音量、語速、音高等，可自定義音頻格式，為企業(yè)和個人提供個性化的發(fā)音服務。
result 是 Object 調用成功時為合成語音內容，請參考表5。
調用實時語音識別 初始化Client 初始化RasrClient詳見表 RasrClient初始化參數(shù)。
?MFCC提取過程：?聲道轉換?預加重?分幀?加窗?快速傅里葉變換?通過三角帶通濾波器得到Mel頻譜?倒譜分析（取對數(shù)，做逆變換）
使用本模板可快速生成一個基于華為云SIS語音交互服務的Demo應用工程，開發(fā)者可根據(jù)SIS服務提供的API，完成一個文字合成音頻的應用程序。
語音控制 SSH連接OriginBot成功后，配置智能語音模塊： #從TogetheROS的安裝路徑中拷貝出運行示例需要的配置文件。 cp -r /opt/tros/lib/hobot_audio/config/ .
而不再需維護和依賴傳統(tǒng)的電路交換語音網絡。
在電腦中找到剛下載的文件，打開，就能聽到轉換后的語音內容了。 實驗過程到此結束，趕快體驗吧，5分鐘真的可以實現(xiàn)文本到語音的轉換，轉換后還是個美女小姐姐的聲音哦。
語音合成應用場景?服務機器人?客服系統(tǒng)?智能家具?出行導航?閱讀軟件語音合成系統(tǒng)?一個完整的語音合成系統(tǒng)過程是先將文字序列轉換成音韻序列，再由系統(tǒng)根據(jù)音韻序列生成語音波形。
此前，開發(fā)者常用的語音工具有 Kaldi、ESPNet、CMU Sphinx、HTK 等，它們各有各的不足之處。以 Kaldi 為例，它依賴大量的腳本語言，而且核心算法使用 C++ 編寫，再加上可能需要改變各種神經網絡的結構。
fbank的不足：相鄰的特征高度相關（相鄰濾波器組有重疊），因此當我們用HMM對音素建模的時候，幾乎總需要首先進行倒譜轉換，通過這樣得到MFCC特征。
一、語音領域知識介紹 音頻特征音頻數(shù)據(jù)常見音頻任務二、語音識別知識介紹技術歷程語音識別的流程聲學模型語言模型語音識別的挑戰(zhàn)三、音頻數(shù)據(jù)讀取與處理
