SAPI_5.1_语音合成_和_语音识别_[C_]

合集下载

人工智能开发技术语音识别与合成

人工智能开发技术语音识别与合成

人工智能开发技术语音识别与合成人工智能开发技术:语音识别与合成随着科技的飞速发展,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)已经逐渐走入我们的日常生活。

人工智能应用的一项重要技术是语音识别与合成技术。

语音识别技术让机器可以听懂人的语音,并将其转化为可理解的文本,而语音合成技术则可以让机器模拟人的语音,进行自然而流畅的对话。

语音识别技术是一项复杂而精密的技术,其背后涉及到多个领域的知识。

首先,语音信号的捕捉是语音识别的基础。

麦克风将语音转化为电信号,然后通过模数转换器将其转换为数字信号,以供后续处理。

然后,信号经过预处理和特征提取,以去除噪声并提取出对语音识别有帮助的特征。

接着,需要构建模型进行识别。

模型可以基于统计学习方法,如隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM),根据语音信号的特征进行模式匹配,以确定最可能的文本输出。

最后,通过语音合成技术将文本转化为语音输出。

语音合成技术是语音识别技术的互补。

它的目标是模拟人的语音,使得机器可以进行流畅自然的对话。

语音合成技术主要分为联接合成和基于统计的合成。

联接合成是通过将不同的音素连接起来,生成连续的语音。

基于统计的合成则是通过分析大量的语音数据,提取出语音中的统计规律,并利用这些规律生成自然流畅的语音。

语音识别与合成技术的应用已经非常广泛。

在智能手机上,我们可以通过语音识别与合成技术实现语音助手的功能,如Siri和小爱同学。

这些语音助手可以理解我们的指令,并进行语音回应。

在智能汽车领域,语音识别与合成技术可以实现语音导航和语音控制等功能,提高驾驶体验的同时,也提升了交通安全性。

此外,在医疗、教育、金融等领域,语音识别技术也有广泛的应用,如语音识别翻译设备、语音识别教学辅助工具等。

与此同时,语音识别与合成技术也面临一些挑战。

首先,不同人的语音特点存在差异,语音识别系统需要进行个性化训练,以提高识别准确率。

微软TTS语音引擎(speech api sapi)深度开发入门

微软TTS语音引擎(speech api sapi)深度开发入门

Windows TTS开发介绍开篇介绍:我们都使用过一些某某词霸的英语学习工具软件,它们大多都有朗读的功能,其实这就是利用的Windows的TTS(Text To Speech)语音引擎。

它包含在Windows Speech SDK开发包中。

我们也可以使用此开发包根据自己的需要开发程序。

鸡啄米下面对TTS功能的软件开发过程进行详细介绍。

一.SAPI SDK的介绍SAPI,全称是The Microsoft Speech API。

就是微软的语音API。

由Windows Speech SDK提供。

Windows Speech SDK包含语音识别SR引擎和语音合成SS引擎两种语音引擎。

语音识别引擎用于识别语音命令,调用接口完成某个功能,实现语音控制。

语音合成引擎用于将文字转换成语音输出。

SAPI包括以下几类接口:Voice Commands API、Voice Dictation API、Voice Text API、Voice Telephone API和Audio Objects API。

我们要实现语音合成需要的是Voice Text API。

目前最常用的Windows Speech SDK版本有三种:5.1、5.3和5.4。

Windows Speech SDK 5.1版本支持xp系统和server 2003系统,需要下载安装。

XP系统默认只带了个Microsoft Sam英文男声语音库,想要中文引擎就需要安装Windows Speech SDK 5.1。

Windows Speech SDK 5.3版本支持Vista系统和Server 2008系统,已经集成到系统里。

Vista和Server 2003默认带Microsoft lili中文女声语音库和Microsoft Anna英文女声语音库。

Windows Speech SDK 5.4版本支持Windows7系统,也已经集成到系统里,不需要下载安装。

AI技术如何进行语音识别和语音合成

AI技术如何进行语音识别和语音合成

AI技术如何进行语音识别和语音合成一、语音识别技术的原理与应用在当今数字化时代,人工智能(AI)技术逐渐充斥着我们的生活。

其中,语音识别技术作为一项重要的AI应用之一,已经在各个领域发挥着重要作用。

本文将详细介绍AI技术如何进行语音识别和语音合成。

1. 语音识别技术的基本原理语音识别技术是指通过计算机对人类语言进行自动识别和解析的过程。

其基本思想是利用数学模型和算法来实现声学特征提取和模式匹配,从而将声波信号转换为文字或命令。

首先,通过麦克风等设备采集到的声音会经过预处理步骤去除噪声、增强信号质量等操作;然后使用数学方法如离散傅立叶变换(DFT)对信号进行频谱分析,提取出其中的声学特征;最后,在建立好的统计模型中,通过比较不同声学特征组合的概率得出最佳匹配结果。

2. 语音识别技术在实际应用中的角色随着AI技术不断发展,语音识别技术在许多领域扮演着重要角色。

首先,它被广泛应用于智能助理设备和智能家居系统中。

用户通过口述命令,智能助理可以识别命令并作出相应的响应,实现人机交互;其次,在安全领域,语音识别技术用于声纹识别,可用于个人身份认证和反欺诈等方面;再者,在医疗保健领域,语音识别技术可应用于病历记录和医疗信息管理等方面,提高工作效率。

3. 语音识别技术的挑战与解决方法虽然语音识别技术有着广阔的应用前景,但在实际使用过程中也存在一些挑战需克服。

首先是环境噪声影响:背景噪声会干扰声音信号的质量,导致误判率增加。

针对这一问题,可以采用降噪算法来过滤杂散噪声,并通过增加麦克风数量以及调整麦克风数组布局来获得更清晰的输入;其次是口音和方言差异:不同地区的人们发音口音和方言存在差异,这会对识别结果造成一定的影响。

为此,可以通过大规模语料库收集和训练不同口音和方言的数据,提高语音识别系统在多种情况下的适应性。

二、语音合成技术的原理与应用1. 语音合成技术的基本原理与语音识别相反,语音合成技术是指将文字等非声波信号转变为声波信号的过程。

使用AI技术进行语音合成与语音识别的关键要点

使用AI技术进行语音合成与语音识别的关键要点

使用AI技术进行语音合成与语音识别的关键要点一、语音合成的关键要点语音合成(Text-to-Speech,TTS)是人工智能技术在语音领域中的重要应用之一。

它将文本信息转化为自然流畅的声音输出,使得计算机能够以人类的方式进行交流。

下面将介绍使用AI技术进行语音合成时需要注意的关键要点。

1. 选择适合的数据集和算法在实现语音合成任务前,选择适合的数据集和算法是非常重要的。

数据集应该具有丰富多样的语料,以覆盖各种情况和场景。

常见的数据集包括公开数据库如LJSpeech、LibriSpeech等。

在算法选择上,可以考虑深度学习模型,如基于循环神经网络(RNN)的模型(如LSTM、GRU)、转至Transformer模型等。

2. 文本预处理对于输入文本,需要进行预处理操作以保证输入质量和结果准确性。

这包括文本清洗(去除特殊字符、标点符号等),分词/分句等操作,在保持原始文本含义不变的同时提高处理效果。

3. 调节声调和韵律为了获得更加自然流畅的语音输出,需要调节声调和韵律。

声调表征了一个单词或短语的音高轮廓,而韵律涉及到语速、重音和停顿等方面。

通过结合元音和辅音的变化,以及对韵律参数的修正,可以获得更好的发音效果。

4. 模型训练与调优在使用AI技术进行语音合成时,模型训练和调优是不可或缺的步骤。

可以采用监督学习方法,在大规模数据集上训练声码器(vocoder)模型,并使用目标语音进行反向传播。

此外,还可以利用生成对抗网络(GAN)等方法改善语音质量。

5. 评估与优化为了保证语音合成系统的性能,需要进行评估与优化工作。

通过主观评估和客观评估相结合的方式,对输出结果进行质量检测并提出改进方案。

客观评估指标包括自动语义识别率、信噪比、频谱失真度等。

二、语音识别的关键要点语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)是另一个重要应用领域,在AI技术支持下已经取得了显著进展。

下面将介绍使用AI技术进行语音识别时需要注意的关键要点。

SAPI培训教材1228

SAPI培训教材1228

SAPI培训教材12281. 简介本文档是关于SAPI〔Speech Application Programming Interface〕培训的教材。

SAPI是微软开发的一套语音应用程序接口,它允许开发人员在他们的应用程序中集成语音识别、文本到语音转换和语音合成功能。

在本教材中,我们将介绍SAPI的根本概念、使用方法、核心功能以及代码例如。

通过学习本教材,您将能够了解如何使用SAPI开发出具有语音交互功能的应用程序。

2. SAPI概述2.1 SAPI的定义SAPI是Speech Application Programming Interface的缩写,它是一种软件开发接口,用于开发语音应用程序。

SAPI提供了一系列的函数和接口,使开发人员能够在应用程序中集成语音识别、文本到语音转换和语音合成功能。

2.2 SAPI的主要组成局部SAPI由以下几个主要组成局部构成:•语音识别〔Speech Recognition〕:能够将语音转换为文本的功能。

开发人员可以通过SAPI实现语音命令和语音输入功能。

•文本到语音转换〔Text-to-Speech〕:能够将文本转换为语音的功能。

开发人员可以通过SAPI实现文字转语音的功能,使应用程序能够播放语音信息。

•语音合成〔Speech Synthesis〕:能够生成自然语音的功能。

开发人员可以通过SAPI实现语音合成,使应用程序能够根据需要生成语音。

2.3 SAPI的应用领域SAPI可以应用于许多领域,例如:•语音助手〔Voice Assistant〕:通过语音输入和语音命令,帮助用户完成各种任务,如日程管理、天气查询等。

•智能客服〔Intelligent Customer Service〕:通过语音识别来实现自动语音导航和客户问题自动处理。

•语音交互应用〔Speech Interaction Applications〕:通过语音识别、语音合成和文本到语音转换来实现与用户的自然交互。

SAPI功能详解

SAPI功能详解

SAPI功能详解SAPI〔Speech Application Programming Interface〕是一种用于语音识别和语音合成的编程接口。

它提供了一组功能丰富的方法和属性,使开发人员能够轻松地在应用程序中集成语音识别和合成功能。

本文将详细介绍SAPI的功能和用法。

1. SAPI概述SAPI是一种用于语音识别和语音合成的标准编程接口。

它由一组COM (Component Object Model) 接口组成,使开发人员能够在应用程序中使用语音技术。

SAPI能够识别语音并将其转化为文本,也可以将文本转化为语音。

它提供了一些根本的语音识别和合成功能,同时也支持更高级的功能,如语音指令响应和多语言支持。

2. SAPI的根本功能2.1 语音识别通过SAPI,开发人员可以将语音输入转化为文本。

SAPI提供了一组识别引擎,可以根据需要选择适宜的引擎进行语音识别。

开发人员可以使用SAPI接口中的方法来控制识别过程,如指定语音输入的格式、设定识别引擎的参数等。

识别结果可以获取为文本,并可以进行进一步处理。

2.2 语音合成SAPI还提供了语音合成的功能,开发人员可以将文本转化为语音输出。

通过SAPI的接口,开发人员可以选择语音合成引擎、设置输出的音频格式和音质等。

合成的结果可以保存为音频文件或直接输出到音频设备。

2.3 语音指令响应除了根本的语音识别和合成功能外,SAPI还支持语音指令响应。

开发人员可以通过定义一组语音指令,并使用SAPI接口来进行语音指令的识别。

当识别到某个特定的指令时,可以触发相应的动作或逻辑。

2.4 多语言支持SAPI支持多种语言的语音识别和语音合成。

通过SAPI接口,开发人员可以选择不同的语言和语音引擎,来适应不同的应用场景和用户需求。

同时,SAPI还提供了文本翻译和语音翻译的功能,使得开发人员可以更轻松地实现多语言交互。

3. SAPI的用法例如下面是一个简单的例如,展示了如何使用SAPI进行语音识别和语音合成:```python import win32com.client创立SAPI语音对象sp_voice = win32com.client.Dispatch(。

AI技术如何进行语音识别与语音合成的方法与技巧

AI技术如何进行语音识别与语音合成的方法与技巧

AI技术如何进行语音识别与语音合成的方法与技巧随着人工智能技术的发展,语音识别与语音合成成为了人们生活中不可或缺的一部分。

无论是智能助手、智能家居还是语音导航,都离不开这两项关键技术。

那么,AI技术如何进行语音识别与语音合成呢?本文将从方法与技巧两个方面进行探讨。

一、语音识别的方法与技巧语音识别是将人类语音转化为机器可理解的文本的过程。

在AI技术中,语音识别是基于深度学习的模型进行的。

具体而言,语音识别的方法与技巧主要包括以下几个方面:1. 数据准备:语音识别的第一步是准备大量的训练数据。

这些数据应该包括各种不同的语音、口音、语速等,以便让模型具备更好的泛化能力。

2. 特征提取:在语音识别中,常用的特征提取方法是MFCC(Mel频率倒谱系数)。

MFCC能够将语音信号转化为一系列频谱特征,从而方便机器进行处理和分析。

3. 模型选择:在语音识别中,常用的模型有HMM(隐马尔可夫模型)和DNN (深度神经网络)。

HMM模型主要用于建模语音的时序特性,而DNN模型则能够更好地学习语音的高层次特征。

4. 训练与优化:在选择好模型后,需要使用大量的训练数据对模型进行训练。

训练过程中,可以使用一些优化算法,如随机梯度下降法(SGD),来提高模型的准确率和泛化能力。

二、语音合成的方法与技巧语音合成是将机器生成的文本转化为可听的语音的过程。

在AI技术中,语音合成主要依赖于深度学习模型。

以下是语音合成的方法与技巧:1. 文本处理:在语音合成中,首先需要对输入的文本进行处理。

这包括分词、词性标注等步骤,以便让模型能够更好地理解文本的含义。

2. 模型选择:在语音合成中,常用的模型有TTS(文本到语音)模型和WaveNet模型。

TTS模型主要通过将文本转化为声学特征,再合成语音。

而WaveNet模型则是直接生成语音波形,其合成效果更加逼真。

3. 训练与优化:在选择好模型后,需要使用大量的训练数据对模型进行训练。

训练过程中,可以使用一些优化算法,如自适应学习率算法,来提高模型的合成质量和自然度。

SAPI初级培训教材

SAPI初级培训教材

SAPI初级培训教材1. 简介1.1 SAPI是什么SAPI〔Speech Application Programming Interface〕是一种语音应用程序编程接口,它允许开发人员创立可以与语音交互的应用程序。

SAPI提供了一系列的接口和功能,使开发人员能够在应用程序中添加语音识别、语音合成和语音命令等功能。

1.2 学习目标本教材旨在帮助初学者快速学习SAPI的根本概念和功能,并提供相应的实例演示。

通过本培训,学员将掌握以下技能:•理解SAPI的根本原理及相关概念•掌握使用SAPI进行语音识别和语音合成的方法•学会使用SAPI实现根本的语音命令功能2. 安装和配置2.1 安装SAPISAPI是Windows操作系统的一局部,因此不需要单独安装。

只需确保在安装Windows时选择了包含SAPI的组件。

2.2 配置开发环境要使用SAPI进行开发,需要配置开发环境。

以下是配置步骤:1.安装适合你所使用的开发工具的SAPI开发包〔SDK〕。

2.在你的开发工具中设置SAPI SDK的路径。

3.创立一个新的SAPI工程。

3. SAPI根本概念3.1 语音识别SAPI提供了一个简单但功能强大的API,用于将语音转换为文本。

开发人员可以使用此功能实现语音输入的应用程序。

例如代码:```csharp using System; using System.Speech.Recognition;class Program { static void Main(string[] args) { using (SpeechRecognitionEngine recognizer = new SpeechRecognitionEngine()) { // 设置语言recognizer.SetInputToDefaultAudioDevice();recognizer.LoadGrammar(new DictationGrammar());RecognitionResult result =recognizer.Recognize();if (result != null){Console.WriteLine(\。

中英文语音合成与中文语音识别技术在c#中的应用(一)

中英文语音合成与中文语音识别技术在c#中的应用(一)

[上一页] [下一页][相关文章] [关闭窗口]在.net中,对英文语音有较好的支持,但是对中文语音的支持还没有加入进来,我们要想实现中文发音或中文语音识别,必需先安装微软的Speech Application SDK (SASDK),它的最新版本是SAPI 5.1 他能够识别中、日、英三种语言,你可以在这里下载:/speech/download/sdk51/,需要安装这两个文件Speech SDK 5.1和5.1 Language Pack,其中5.1 Language Pack可以选择安装支持的语言。

安装好以后,我们就可以开始进行语音程序的开发了,当然,在这之前我们需要把SAPI.dll通过如下图所示添加到引用中下面我们设计一个能够朗读中英文混合语言的类:我们将用单例模式实现该类,类的代码如下,我们将详细解释:public class Speach{private static Speach _Instance = null ;private SpeechLib.SpVoiceClass voice =null;private Speach(){BuildSpeach() ;}public static Speach instance(){if (_Instance == null)_Instance = new Speach() ;return _Instance ;}private void SetChinaVoice(){voice.Voice = voice.GetVoices(string.Empty,string.Empty).Item(0) ; }private void SetEnglishVoice(){voice.Voice = voice.GetVoices(string.Empty,string.Empty).Item(1) ; }private void SpeakChina(string strSpeak){SetChinaVoice() ;Speak(strSpeak) ;}private void SpeakEnglishi(string strSpeak){SetEnglishVoice() ;Speak(strSpeak) ;}public void AnalyseSpeak(string strSpeak){int iCbeg = 0 ;int iEbeg = 0 ;bool IsChina = true ;for(int i=0;i<strSpeak.Length;i++){char chr = strSpeak[i] ;if (IsChina){if (chr<=122&&chr>=65){int iLen = i - iCbeg ;string strValue = strSpeak.Substring(iCbeg,iLen) ; SpeakChina(strValue) ;iEbeg = i ;IsChina = false ;}}else{if (chr>122||chr<65){int iLen = i - iEbeg ;string strValue = strSpeak.Substring(iEbeg,iLen) ; this.SpeakEnglishi(strValue) ;iCbeg = i ;IsChina = true ;}}}//end forif (IsChina){int iLen = strSpeak.Length - iCbeg ;string strValue = strSpeak.Substring(iCbeg,iLen) ; SpeakChina(strValue) ;}else{int iLen = strSpeak.Length - iEbeg ;string strValue = strSpeak.Substring(iEbeg,iLen) ; SpeakEnglishi(strValue) ;}private void BuildSpeach(){if (voice == null)voice = new SpVoiceClass() ;}public int Volume{get{return voice.Volume ;}set{voice.SetVolume((ushort)(value)) ;}}public int Rate{get{return voice.Rate ;}set{voice.SetRate(value) ;}}private void Speak(string strSpeack)try{voice.Speak(strSpeack,SpeechVoiceSpeakFlags.SVSFlagsAsync) ;}catch(Exception err){throw(new Exception("发生一个错误:"+err.Message)) ;}}public void Stop(){voice.Speak(string.Empty,SpeechLib.SpeechVoiceSpeakFlags.SVSFPurg eBeforeSpeak) ;public void Pause(){voice.Pause() ;}public void Continue(){voice.Resume() ;}}//end class在private SpeechLib.SpVoiceClass voice =null;这里,我们定义个一个用来发音的类,并且在第一次调用该类时,对它用BuildSpeach方法进行了初始化。

SAPI 5 概述

SAPI 5 概述

SAPI 应用程序编程接口(API)明显的减少了构建一个使用语音识别和文本语音转换的应用程序所需要的高层代码,使语音技术更加容易使用并且更加扩大了应用的范围。

这部分包含下面几个主题:· API 概述·文本语音转换API·语音识别APIAPI 概述SAPI API在一个应用程序和语音引擎之间提供一个高级别的接口。

SAPI 实现了所有必需的对各种语音引擎的实时的控制和管理等低级别的细节。

SAPI引擎的两个基本类型是文本语音转换系统(TTS)和语音识别系统。

TTS系统使用合成语音合成文本字符串和文件到声音音频流。

语音识别技术转换人类的声音语音流到可读的文本字符串或者文件。

文本语音转换API应用程序能通过IspVoice的对象组建模型(COM)接口控制文本语音转换。

一旦一个应用程序有一个已建立的IspVoice对象(见Text-to-Speech指南),这个应用程序就只需要调用ISpVoice::Speak 就可以从文本数据得到发音。

另外,ISpVoice接口也提供一些方法来改变声音和合成属性,如语速ISpVoice::SetRate,输出音量ISpVoice::SetVolume,改变当前讲话的声音ISpVoice::SetVoice等。

特定的SAPI控制器也可以嵌入输入文本使用来实时的改变语音合成器的属性,如声音,音调,强调字,语速和音量。

这些合成标记在sapi.xsd中,使用标准的XML格式,这是一个简单但很强大定制TTS 语音的方法,不依赖于特定的引擎和当前使用的声音。

ISpVoice::Speak方法能够用于同步的(当完全的完成朗读后才返回)或异步的(立即返回,朗读在后台处理)操作。

当同步朗读(SPF_ASYNC)时,实时的状态信息如朗读状态和当前文本位置可以通过ISpVoice::GetStatus得到。

当异步朗读时,可以打断当前的朗读输出以朗读一个新文本或者把新文本自动附加在当前朗读输出的文本的末尾。

使用SAPI实现语音识别与合成

使用SAPI实现语音识别与合成

使用SAPI实现语音识别与合成
肖玮
【期刊名称】《现代计算机(专业版)》
【年(卷),期】2005(000)002
【摘要】本文对Speech SDK中的主要组件接口进行详细介绍,探讨了语音应用的编程实现技术,最后结合一个实例加以具体说明.
【总页数】4页(P91-94)
【作者】肖玮
【作者单位】华东理工大学计算机科学与技术系,上海,201512
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于VB和SAPI的语音录入的实现 [J], 时秀波
2.基于DELPHI和SAPI的语音录入的实现 [J], 华云
3.基于VB和SAPI的语音合成的实现 [J], 陈超越
4.基于SAPI语音识别的研究与应用 [J], 胡伟;罗文俊;李祥
5.航管模拟器的语音识别与合成技术实现 [J], 潘倩;张玲;胡术;李璞;李艳
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

了解AI技术的语音识别与语音合成方法

了解AI技术的语音识别与语音合成方法

了解AI技术的语音识别与语音合成方法一、语音识别技术的基本原理及应用语音识别是一项能够将人类语音转化为文本或命令的人工智能技术。

它广泛应用于智能助理、语音搜索、自动驾驶等领域。

在了解AI技术的语音识别与语音合成方法之前,我们首先来探究一下语音识别技术的基本原理。

1. 声学模型:声学模型是语音识别系统中的关键部分,它主要负责将输入的声讯信号转化为对应的文本信息。

该模型会对输入信号进行特征提取,并建立一个表示声学特征和观察状态之间关系的数学模型。

常见的方法包括隐藏马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络(DNN)。

2. 语言模型:除了利用声学特征进行匹配,还需要结合上下文信息对识别结果进行进一步优化。

这就需要使用到语言模型,它通过统计分析大量文本数据来建立各个单词之间的概率关系。

当然,近年来也出现了更加先进的基于深度学习架构的神经网络语言模型。

3. 后处理与优化:由于语音信号的特殊性,识别结果可能会存在一定的错误。

为了提高准确率,还需要进行后处理和优化工作。

例如,在文本级别进行音频分割、错误修正和重排序等操作,以获得更加准确的识别结果。

语音识别技术早在20世纪50年代就开始研究,并且随着深度学习等技术的发展,其应用范围也越来越广泛。

下面我们将重点讨论AI技术中两种常见的语音合成方法:基于规则引擎和基于深度学习的方法。

二、基于规则引擎的语音合成方法基于规则引擎的语音合成(Text-to-Speech, TTS)通过事先定义好的规则和模板来生成语音输出。

这种方法通常涉及到以下步骤:1. 文本分析:首先,输入的文本需要进行分析和解析。

这个过程包括对输入句子进行分词、标记词性并确定句法结构等操作。

通过这些分析工作,系统可以更好地理解原始文本,并为后续处理做好准备。

2. 音素选择与拼接:在得到分析后的文本后,系统会根据事先定义好的规则来选择相应的音素。

音素是语音中最小的语音单位,将多个音素按照一定的拼接规则组合起来,就可以构建出完整的语音。

SAPI 5 介绍

SAPI 5 介绍

SAPI 5 介绍SAPI 5 总揽SAPI 应用程序接口程序戏剧性的减少了语音识别和语音合成应用中的程序代码,使得语音技术在广泛和蓬勃发展的实际应用中更容易使用。

本章包括以下主题:API总揽文本合成语音应用程序接口语音识别应用程序接口API总揽:SAPI使得应用程序和语音引擎之间高度紧密的结合。

SAPI可以实时处理各种语音引擎在底层工作中的细节。

SAPI的两种基本类型是文本合成语音(TTS)引擎和语音识别(SR)引擎。

TTS可以将文本中的字符或文档合成为语音并“说”出来。

而SR则可以把人说话的语音转换为易读的字符或文档。

应用程序可以通过ISpVoice COM接口控制使用TTS。

应用程序一旦建立了ISpVoice 对象,它只需调用ISpVoice::Speak来从文本数据生成语音。

另外IspVoice接口同样提供了多种方式来改变程序所发出的声音、音调和其他属性,例如ISpVoice::SetRate改变语音速度,ISpVoice::SetVolume改变语音音量,ISpVoice::SetVoice改变当前程序所发出的声音。

更有趣的是SAPI还可以控制通过对插入的文本的结合来实时改变合成语音的声音类型、音调、重音、发音速度和音量。

IspVoice::Speak方法可以同步地(在发音完毕时返回程序)或异步地(在发音时同时返回程序,发音成为后台处理)。

当处于异步工作时,可以使用ISpVoice::GetStatus来获得发音状态及文本位置。

同样,当处于异步工作时,新的文本发音也可以通过立即终止当前的发音来创建,这个过程是决定于新文本所包含的结束信息由程序自动处理的。

除了IspVoice接口之外,SAPI同样提供更多的高级TTS应用——通过手动控制COM接口。

语音识别应用程序接口:类似于IspVoice是主要的语音合成程序接口,ISpRecoContext就是主要的语音识别程序接口。

同IspVoice一样,他是一个IspEventSource,也就是说当语音程序接收到一个语音识别请求就会触发一个事件的事件源。

中文语音开发文档

中文语音开发文档

Windows 语音编程一、SAPI简介软件中的语音技术包括两方面的内容,一个是语音识别(speech recognition) 和语音合成(speech synthesis)。

这两个技术都需要语音引擎的支持。

微软推出的应用编程接口API,虽然现在不是业界标准,但是应用比较广泛。

SAPI全称The Microsoft Speech API.相关的SR和SS引擎位于Speech SDK开发包中。

这个语音引擎支持多种语言的识别和朗读,包括英文、中文、日文等。

SAPI包括以下组件对象(接口):(1)Voice Commands API。

对应用程序进行控制,一般用于语音识别系统中。

识别某个命令后,会调用相关接口是应用程序完成对应的功能。

如果程序想实现语音控制,必须使用此组对象。

(2)Voice Dictation API。

听写输入,即语音识别接口。

(3)Voice Text API。

完成从文字到语音的转换,即语音合成。

(4)Voice Telephone API。

语音识别和语音合成综合运用到电话系统之上,利用此接口可以建立一个电话应答系统,甚至可以通过电话控制计算机。

(5)Audio Objects API。

封装了计算机发音系统。

SAPI是架构在COM基础上的,微软还提供了ActiveX控件,所以不仅可用于一般的windows程序,还可以用于网页、VBA甚至EXCEL的图表中。

如果对COM感到陌生,还可以使用微软的C++ WRAPPERS,它用C++类封装了语音SDK COM对象。

二、安装SAPI SDK。

首先从这个站点下载开发包:/speech/download/sdk51Microsoft Speech SDK 5.1添加了Automation支持。

所以可以在VB,ECMAScript等支持Automation的语言中使用。

版本说明:Version: 5.1发布日期: 8/8/2001语音: English下载尺寸: 2.0 MB - 288.8 MB这个SDK开发包还包括了可以随便发布的英文和中文的语音合成引擎(TTS),和英文、中文、日文的语音识别引擎(SR)。

用AI技术进行语音识别和语音合成的步骤及注意事项

用AI技术进行语音识别和语音合成的步骤及注意事项

用AI技术进行语音识别和语音合成的步骤及注意事项一、引言语音识别和语音合成是人工智能(AI)技术在语音领域的重要应用之一。

它们广泛应用于智能助理、语音交互系统、智能家居等领域,为用户提供了更便捷的人机交互方式。

本文将介绍利用AI技术进行语音识别和语音合成的步骤及注意事项。

二、语音识别1. 数据准备:在进行语音识别之前,需要准备大量的训练数据。

这些数据应覆盖各种口音、方言和说话速度等变化,并且需要包括多样化的场景和背景噪声。

对于每个说话者,至少需要几百小时的数据来建立一个可靠的模型。

2. 特征提取:特征提取是指从原始语音信号中提取出有价值的信息以供后续处理。

常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等。

这些特征代表了信号在时间和频率上的变化,能够更好地反映语音中的有意义信息。

3. 建模与训练:建模是使用机器学习算法对特征进行处理和建模的过程。

常用的语音识别模型包括隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)等。

在训练过程中,需要使用准备好的数据集对模型进行参数估计和调整,以提高模型的识别能力。

4. 评估与优化:对于训练好的语音识别系统,需要进行评估和优化来提高其性能。

基于测试集的评估可以得到系统的准确率、召回率等指标,从而了解系统在真实场景下的表现。

根据评估结果,可以进行模型参数调整、特征选择等操作来进一步优化系统性能。

三、语音合成1. 文本预处理:在进行语音合成之前,需要对合成文本进行预处理。

这包括分词、注音、断句等操作,以保证合成结果的准确性和流畅性。

2. 声学模型:声学模型是语音合成中重要的组成部分,它用于将输入文本转换为相应的声学特征表示。

常见的声学模型包括基于规则的合成方法、统计建模方法和神经网络方法等。

3. 合成声音生成:在得到声学特征表示后,需要将其转换为实际可听的声音信号。

这一过程包括声码器选择、参数合成等操作。

常用的声码器有基频同化(F0 synthesis)和谱重建方法等。

SAPI介绍功能详解

SAPI介绍功能详解

SAPI介绍功能详解简介SAPI(Speech API)是一种应用程序接口,用于在计算机上实现语音识别和语音合成功能。

它能够让开发者通过编程的方式与语音技术进行交互,从而创建各种语音相关的应用程序。

功能语音识别SAPI提供了强大的语音识别功能,可以将人类的语音转换为文本。

这对于开发需要接收和理解用户语音输入的应用程序非常有用。

通过使用SAPI,开发者可以简单地实现语音识别功能,而无需从头开始编写自己的语音识别引擎。

SAPI的语音识别功能支持多种语言,包括英语、中文、西班牙语等。

它还具备良好的鲁棒性,可以在不同的语音环境下进行准确的语音识别。

语音合成SAPI还提供了语音合成功能,可以将文本转换为模拟人类声音的语音输出。

这对于开发需要向用户提供语音反馈的应用程序非常有用。

通过使用SAPI,开发者可以轻松地将文本转换为语音,并控制语音的音调、语速等参数。

SAPI的语音合成功能支持多种语言,可以根据需要选择不同的语音合成引擎。

开发者可以通过编程的方式指定所需的语音合成引擎,并调整合成参数以实现更加自然和逼真的语音效果。

SAPI还支持语音命令功能,可以通过语音输入来执行特定的操作。

开发者可以通过定义特定的语音命令和对应的操作,实现语音控制应用程序的功能。

这对于需要允许用户通过语音进行交互的应用程序非常有用。

SAPI的语音命令功能可以根据开发者的需求进行定制,如定义特定的关键词、短语或关键字以触发特定的操作。

同时,开发者还可以使用SAPI提供的语音识别功能识别用户的语音输入,并将其与语音命令进行匹配,从而实现语音控制的应用程序。

使用场景SAPI提供的语音识别、语音合成和语音命令功能可应用于多个场景。

SAPI的语音识别功能可以用于构建辅助技术应用程序,帮助视力受损或身体受限的用户进行语音输入。

通过语音识别,用户可以通过语音命令控制计算机并执行各种操作,如发送电子邮件、浏览网页等。

语音交互SAPI的语音识别和语音合成功能可以用于构建语音交互应用程序,提供更加自然和便捷的用户体验。

应用SAPI 5完成中文语音音素的分解

应用SAPI 5完成中文语音音素的分解

摘要:本文讲述了在基于网络的人-人交互体系中,如何应用SAPI5来进行中文语音音素的分解,介绍了SAPI5语音辨认(SR)引擎所供应的服务, 在一个已经实现的MPEG-4兼容的人脸动画体系基础上,阐述了其在网络人-人交互体系应用中的设计思路和具体相关实现技巧。

关键词:SAPI5.0,MPEG-4, 语音辨认, 音素,可视音素,人脸动画1.引言随着计算机网络,智能家电,多通道用户界面的飞速发展,人脸与语音相结合的人性化的交互办法 [1]-[3],将成为未来人们应用计算机的首要趋势。

在基于网络的人-人交互体系中(图1),用户的语音输入可以直接在网络上作为音频传播输,在播放的一端进行音素切分,驱动人脸动画[4][5]。

这样做的优点是直接播放原始声音,声音失真小,缺陷是传输的数据量大、须要占用较大的网络带宽,当虚拟环境中用户数量较多时网络和服务器可能不堪重负。

另一种可行的办法是在发言的用户一端将语音输入切分为音素流,在播放的一端将音素流重新合成为语音,驱动人脸动画。

这样做须要传输的数据量就小得多,网络和服务器的负载都要小得多,缺陷是用户听到的是合成语音。

图12.SAPI5.0 及其语音辨认(SR)简介微软的 Speech SDK 5.0 [6][7]是微软视窗环境的开发工具包。

该开发工具包包孕了先前的以Whistler和 Whisper命名的语音辨认和语音合成引擎的最新版本。

这个SDK中含有语音应用设计接口(SAPI)、微软的连续语音辨认引擎(MCSR)以及微软的串联语音合成(又称语音到文本(TTS))引擎等等。

SAPI中还包孕对于低层掌握和高度适应性的直接语音管理、训练向导、事件、语法编译、资源、语音辨认(SR)管理以及TTS管理,其中应用程序接口(API)和设备驱动接口(DDI),构造如图2所示。

应用程序通过API层和 SAPI(SpeechAPI)通讯,语音引擎则通过DDI层和SAPI(SpeechAPI)进行交互。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

SAPI 5.1 语音合成和语音识别[C#]翻译源:Speech Synthesis & Speech Recognition Using SAPI 5.1 By Brian Long (/)翻译说明:并不全文翻译,只翻译些对本人有用的部分,原版代码为Delphi,译文用C# .NET Framework 2.0实现,有些有关Delphi的解释略去,另添加一些C#使用SAPI的个人理解注释,不定期更新[1]语音合成在简单层面上实现语音合成,只需要创建SpVoiceClass对象并调用其中的Speak方法,最简单的实现如下[读出文本框中的文字]private void button1_Click(object sender, EventArgs e){SpVoiceClass svc = new SpVoiceClass();svc.Speak(textBox1.Text,SpeechVoiceSpeakFlags.SVSFDefault);}...[Tachikoma注:此处并未提到编程时添加对SAPI的引用,对COM组件的引用较简单,请自行处理]对Speak方法的参数作如下说明:0]对Speak方法的调用默认情况下将会是同步的,也就是说在朗读完指定文字之前不会返回值[同步/异步状态可用第二参数调整]0]Speak方法返回一个流标号,当存在多个异步声音流时可通过标号识别,标号可作为参数提供给某些函数1]第一个参数为要阅读的文字2]第二参数为可调节的一些参数[Flags],可用"或"运算符将其连接同时使用# SVSFDefault [该方法将同步阅读][具体见说明0]]# SVSFlagAsync [该方法将异步阅读,调用后将立即返回,可通过事件监视朗读结束时间,或调用WaitUntilDone 方法,或通过SpeakCompleteEvent 得到一个事件句柄并提供给WaitForSingleObject]# SVSFPurgeBeforeSpeak 所有朗读中的和待朗读的字符都将被取消# SVSFNLPSpeakPunc 标点将被阅读出来# SVSFIsFilename 标明第一个参数为要朗读文本所在的文件名# SVSFIsXML 标明文本中含有XML标签,用于控制朗读的音量\频率等参数,示例<EMPH>Hello</EMPH><PRON SYM="d eh l f y">Delphi</PRON> developers!<VOLUME LEVEL="70">I can speak <PITCH MIDDLE="+10">high</PITCH> and <PITCHMIDDLE="-10">low</PITCH>.I can speak <RATE SPEED="+10">very quickly</RATE> and <RATESPEED="-10">very slowly</RATE>.I can speak <VOLUME LEVEL="40">quietly</VOLUME> and <VOLUMELEVEL="100">loudly</VOLUME>.</VOLUME>Go to source web page: SAPI 5.1 语音合成和语音识别[C#][1] - Tachikoma的乱七八糟- 博客园列举语音[Voices]翻译说明:由于这个部分涉及到了Delphi编写的简单程序,将其换成C#实现,有些不必要的说明不按照原文翻译,基本上是按照原文复述本节目标:调整朗读语音,调整语音频率和音量代码环境设定:两个TrackBar代表语音频率和音量,trackBarRate,trackBarVolume,一个ComboBox选择朗读语音,comboBoxLanguagePS:朗读语音,可能会不明白朗读语音的意思,就是在控制面板-语音-文字语音转换-"语音选择"中的项,比如Microsoft Mary,Microsoft Sam等等SpVoiceClass类中GetVoices函数原型如下public virtual ISpeechObjectTokens GetVoices(string RequiredAttributes, string OptionalAttributes);该函数返回一个ISpeechObjectToken集合ISpeechObjectTokens,ISpeechObjectToken描述了每个朗读语音函数两个参数均为对所得到集合的限制,第二参数为对第一参数的补充,比如使用GetVoices('Gender = male', '')就会得到男声集合对于这些参数,一般有如下参数:Name,Vendor,Age,Gender,Language[有没有更多的不知道,翻过SAPI的帮助也没找到相关说明]调用以下语句作以说明ISpeechObjectToken sot = svc.GetVoices(String.Empty, String.Empty).Item(0);System.Diagnostics.Trace.WriteLine(sot.GetAttribute("Nam e"));System.Diagnostics.Trace.WriteLine(sot.GetAttribute("Vendor"));System.Diagnostics.Trace.WriteLine(sot.GetAttribute("Age "));System.Diagnostics.Trace.WriteLine(sot.GetAttribute("Gen der"));System.Diagnostics.Trace.WriteLine(sot.GetAttribute("Lan guage"));输出中会显示Microsoft MaryMicrosoftAdultFemale409;9其中409;9代表该语音支持409[英语]和9[...]语言[这里原文提到了申请ISpeechObjectToken实例的垃圾处理的问题,由于C#的垃圾处理机制,不翻译了]必要函数介绍完了,下面是完成目标的代码,很简单,一些没说到的写在了注释里SpVoiceClass svc = new SpVoiceClass();private void button1_Click(object sender, EventArgs e) {svc.Volume = trackBarVolume.Value;svc.Rate = trackBarRate.Value;svc.Voice = svc.GetVoices(string.Empty,string.Empty).Item(comboBoxLanguage.SelectedIndex);svc.Speak(textBox1.Text,SpeechVoiceSpeakFlags.SVSFDefault);}private void Form1_Shown(object sender, EventArgs e){trackBarRate.Minimum = -10;trackBarRate.Maximum = 10;trackBarRate.Value = svc.Rate;//Rate取值 -10 10trackBarVolume.Maximum = 100;trackBarVolume.Value = svc.Volume;//Volume取值 0100ISpeechObjectTokens sots = svc.GetVoices(String.Empty,String.Empty);int i = 0;foreach (ISpeechObjectToken sot in sots){String str = sot.GetDescription(0);//得到语音名称|相当于sot.GetAttribute("name")comboBoxLanguage.Items.Add(str);if (str == svc.Voice.GetDescription(0)) comboBoxLanguage.SelectedIndex = i;i++;}}Go to source web page: SAPI 5.1 语音合成和语音识别[C#][2] - Tachikoma的乱七八糟- 博客园翻译说明:这篇译原文五个部分Making Your Computer Talk,Voice Events,Animating Speech,Keeping Track Of Spoken Text,Speaking Dialogs只是说翻译范围覆盖这五个部分的范围,其中有一些例子不重写了,因为我暂时用不上,有一些乱七八糟的话不译,怕出错,毕竟对其理解不是很深,只挑一些重要的进行复述Making Your Computer Talk 部分提及了如何让朗读暂停和进行,只提取其中用到的几个函数,基本上原型一些出来就知道怎么回事,不详细翻译了类SpVoiceClasspublic virtual void Pause(); //暂停函数public virtual void Resume();//恢复函数public virtual int Skip(string Type, int NumItems);//跳过朗读函数基本一看名称就知道了,只对Skip的参数做一个说明,Type参数代表要跳过的Item的类型[如sentence 按句子跳过...],但注意这个参数目前只能是"Sentence",后面的NumItems 是指要跳过多少个句子Voice Events 事件部分事件的使用和正常的使用没什么大的区别,唯一需要注意的是类SpVoiceClasspublic virtual SpeechVoiceEvents EventInterests { get; set; }这个属性,运行原理如下:朗读开始后,类会检测EventInterests属性里所有事件,并触发事件,没有包括在内的事件不会触发SpeechVoiceEvents枚举变量如下Enum SpeechVoiceEventsSVEStartInputStream = 2SVEEndInputStream = 4SVEVoiceChange = 8SVEBookmark = 16SVEWordBoundary = 32SVEPhoneme = 64SVESentenceBoundary = 128SVEViseme = 256SVEAudioLevel = 512SVEPrivate = 32768SVEAllEvents = 33790End Enum多个枚举变量用或运算符连接,变量代表的事件具体说明见SAPI的帮助Animating Speech 动画语音OnViseme事件由每个"可识别位置"引发["可识别位置"指朗读一段时发音嘴型需要明显改变的位置],英语朗读里一共有22个"可识别位置"[根据迪斯尼定义的13个可识别位置(早期动画用13个图片代表嘴唇动作)]可以用相应的嘴形图片形成简单的发音动画[具体例子不重做了,需要的请见原文]Keeping Track Of Spoken Text 跟踪朗读文字[原文通过事件OnWord & OnSentence 简单实现了高亮显示正在阅读的文字][简单不翻译了...懒...]Speaking Dialogs 朗读对话框[原文穷举了一个Form的Label 和Button 属性,朗读出所有的Text,简单不翻译]到此,原文Speech Synthesis 语音合成部分结束译后,才发现没译出什么,主要是比较简单,原文实现了一些例子,将其中重要的TIPs提取出来,主要是实现并不难,对本人没有参考价值[明天在此处放一个实现的简单例子]下一部分语音识别比较难理解,也需要点时间好好翻译,^^Go to source web page: SAPI 5.1 语音合成和语音识别[C#][3] - Tachikoma的乱七八糟- 博客园翻译说明:语音识别中重点翻译"命令识别"[Command recognition],对本人比较有用...语音识别语音识别可以使用两种识别器:a shared recogniser(TSpSharedRecognizer) [共享识别器]和an in-process recogniser (TSpInprocRecognizer)[独占识别器],独占识别器效率更高但是独占麦克风,其他程序不能接收到语音输入,相对的,共享识别器可以和其它程序共享使用,其他程序可以接收到语音输入,因此使用共享识别器更多识别器使用一个继承了TSpInprocRecoContext或TSpSharedRecoContext接口的上下文环境,这一上下文环境允许控制开始/停止识别,设置语法,接受事件等语法语法规定了可识别的词,定义了识别规则等,使用XML来描述语法,一个简单的例子如下<GRAMMAR LANGID="809"><DEFINE><ID NAME="RID_start" VAL="1"/></DEFINE><RULE NAME="start" ID="RID_start" TOPLEVEL="ACTIVE"><P>colour</P><RULEREF NAME="colour" /><O>please</O></RULE><RULE NAME="colour"><L><P>red</P><P>blue</P><P>green</P></L></RULE></GRAMMAR>在这个例子中,下面的内容可以被识别colour redcolour red pleasecolour bluecolour blue pleasecolour greencolour green please更多关于此的内容见SAPI的帮助[待续,该熄灯了...][继续]连续识别这个功能很便于使用,我们需要放置一个为共享识别器设置上下文环境SpSharedRecoContextNote:识别器可自动被创建,不必手动创建,如果需要直接使用识别器,可以手动创建SpSharedRecognizerClass或SpInprocRecognizerClass对象下面是个简单的例子private void button1_Click(object sender,EventArgs e){ssrc = new SpSharedRecoContext();srg =ssrc.CreateGrammar(0);srg.DictationSetState(SpeechRuleState.SGDSActive);}[尊重原文,原文这里给出了这个例子,个人认为没什么用...,比较有用的还是后面C & C的例子]语法事件[这一节以复述为主,翻译实在是有点罗嗦,个人认为说明的不是特别清楚]主要提到两个事件OnRecognition和OnHypothesisOnRecognition ,顾名思义,在识别出一个元素后激发OnHypothesis,原文的意思不是很好理解,这里引用微软帮助上的说明A hypothesis is an interim recognition result.Each time the engine attempts a recognition itgenerates an interim results and Hypothesis events are sent out意思就是"假设"是识别的一个中间结果,每次识别时,系统产生一个中间结果集并激发这一事件第二个时间具体的例子不举了,一般用不上,原文有个例子,只是把中间结果集输出,可以用于理解一下工作原理Engine Dialogs主要是原文例子的一个设计,这里没有做这个例子,所以...略Command and Control Recognition命令识别这节没什么好说的,举个例子就可以了,不举原文的例子,写了个识别中文的例子,如要调试此例,请看完文后的"乱七八糟"定义XML命令配置文件XMLRules.xml<GRAMMAR LANGID="804"><!--此为语音号,中文为804--><!-- Rule definitions --><RULE NAME="start" TOPLEVEL="ACTIVE"><O>颜色</O><RULEREF NAME="colour" PROPNAME="chosencolour"/></RULE><RULE NAME="colour"><L PROPNAME="colourvalue"><P VAL="1">红色</P><P VAL="2">黄色</P><P VAL="3">绿色</P></L></RULE></GRAMMAR>private SpeechLib.SpSharedRecoContext ssrc;private ISpeechRecoGrammar srg;private void button1_Click(object sender, EventArgs e){ssrc = new SpSharedRecoContext();srg =ssrc.CreateGrammar(0);srg.CmdLoadFromFile("g:\\XMLRules.xml",SpeechLoadOption.SLODynamic);//读入规则ssrc.EventInterests = SpeechRecoEvents.SREAllEvents;//在"语音事件"中有说明ssrc.Recognition += new_ISpeechRecoContextEvents_RecognitionEventHandler(ssrc_Recognition);//添加识别事件 srg.CmdSetRuleState(srg.Rules.Item(0).Name, SpeechRuleState.SGDSInactive);//激活规则}void ssrc_Recognition(int StreamNumber, object StreamPosition, SpeechRecognitionType RecognitionType, ISpeechRecoResult Result){MessageBox.Show(Result.PhraseInfo.Elements.Item(0).DisplayText);}最后的乱七八糟译了个不像样子,总想按自己的理解写,毕竟英语译过来不像中国话最后几点注意事项,要是没看调试程序出错只能怪自己了1]一定要进行语音训练,控制面板-语音-语音识别-训练配置文件2]如最后一例,使用了中文识别,会调试出错,因为没指定中文识别器指定方法:控制面板-语音-语音识别-语言-Microsoft Simplified Chinese Recognizer 希望能有人看这些文章...Go to source web page: SAPI 5.1 语音合成和语音识别[C#][4] - Tachikoma的乱七八糟- 博客园。

相关文档
最新文档