语音识别数据采集方式（语音识别的主流方法）

人工智能主要从哪两个方面获取信息呢?

1、总之，人工智能技术的原理主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示与推理、智能控制等方面。这些原理和技术相互关联、相互作用，共同构成了人工智能技术的核心。

2、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

3、人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

4、知识工程：是费根鲍姆教授在第五届国际人工智能会议上提出的一种概念，恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题。

5、作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段，人工智能更强调推理和决策。

6、人工智能包括语言识别、自然语言处理、机器人、语言识别、模拟思维、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统等内容。

语音识别技术，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。

语音识别技术原理及应用语音识别技术是一种计算机技术，它可以将人类说出的话语转换成文字或数字。它是一种自然语言处理技术，可以将语音信号转换成文本，从而实现人机交互。

语音识别的原理可以从两方面理解，分别是数据库、算法与自学习。

语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。

1、语音识别的第一步就是语音特征提取，语音信号是在人体中肺喉声道等器官构成的语音产生系统中产生的，它是一个高度不平稳的信号，它的幅度谱和功率谱也随着时间不停的变化，但是在足够短的时间内，其频谱特征相当平稳。

2、动态时间规整(DTW)语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。

3、在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。

4、语音识别模板（template）匹配法在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板库。

5、首先语音需要被分解成一系列“帧”，每10毫秒一帧，然后对于每一帧，提取39个数字来表征该段语音，这39个数字称之为“特征向量”。如何从音频的每帧中提取数字是个广泛研究的话题，一种简单的方式就是由声谱衍生出来。

语音合成的测试前期工作主要放在前端文本分析上，用python中的Snownlp及pypinyin将文本进行分分词及注音后输出注音及音调，服务端的前端模块输出注音及音调，将脚本输出的结果和服务端输出的结果做对比。

要运行我们代码的语音识别库，我们首先需要安装语音识别，然后还必须安装PyAudio。

提取特征在先前的文章中写了详细的做法：使用python_speech_features提取音频文件特征将标签中的拼音转换成数字，例：a1为0，a2为1，以此类推。

计算机通过麦克风设备收集声音信息。麦克风是一种常用的声音输入设备，它能够捕捉周围的声音信息并将其转换成电信号，然后通过计算机的声卡设备进行处理。常见的麦克风包括有线麦克风和无线麦克风等。

Pyaud模块。python的Pyaud模块可以调用电脑的麦克风或音响进行录音，音频播放，生成wav文件等。语音录制系统是指能够录制声音，并且能够回放录制的声音的系统。

Upwork：Upwork是一个国际性的自由职业者平台，在此平台上能接到ASR语音转写任务。Freelancer：Freelancer是另一个国际性的自由职业者平台，在此平台上也能接到ASR语音转写任务。

在喜马拉雅上接配音任务，需要在海选任务中选择自己擅长的配音内容，报名参加海选即可，具体操作如下：在喜马拉雅上怎么接配音任务打开喜马拉雅app，在我的个人页面上，点击创作中心，进入创作中心页面。

是腾讯旗下的一个兼职平台，任务不是很难，就是语音采集和APP测试等。做题速度越快，数量越多，就赚的越多。只要熟练操作。

基本后期的手机录音任务都会通过APP发布，但是有些语音采集的任务要求高保真麦克风或者其他录音设备的，只能通过线下录音的方式进行采集。