Изменение языка, голосового профиля и других параметров для распознавания речи. Выбор голоса для преобразования текста в речь и изменение . Распознавание речи в текст. Программа качественного перевода голоса в текст Speechpad - Duration: 10:34. Чтение текста голосом на русском языке - расширение для браузера . К статье я также прилагаю все исходники программы и саму сборку под Android. Он позволит нам запустить распознавание речи прямо на. Все возможные комбинации для всех звуков русского языка можно . Однако на деле до настоящего времени программ для реального распознавания речи (да еще и на русском языке) практически не существует, .
Русский голос для Windows, Читалки, Распознавание речи в текст. Голосовые файлы используют множество программ – читалки, говорилки . Первые исследования в области распознавания речи можно отнести к 1970-м. Microsoft считает, что результат работы над распознаванием речи. И совсем другое дело — программа, у которой понимания нет, и в те. А есть что-то подобное в открытом доступе и для русского языка? Speechlogger - это лучшая программа для распознавания речи и мгновенного голосового перевода в Интернете. Она использует технологию Google .
Так что управлять ею и настраивать ее мы тоже не можем. И что она вернет нам в следующий раз — неизвестно. Хотя для СМС- ок в самый раз!
Что будем делать? Активируем микрофон и произносим одно или несколько названий устройств. Приложение их распознает и включает- выключает их в зависимости от текущего состояния. Либо получает от них состояние и произносит его приятным женским голосом. Например, текущая температура в комнате. Микрофон будем активировать или голосом, или нажатием на иконку микрофона, или даже просто положив руку на экран. Экран в свою очередь может быть и полностью выключенным.
Вариантов практического применения масса. Утром, не открывая глаз, хлопнули ладонью по экрану смартфона на тумбочке и командуем «Доброе утро!» — запускается скрипт, включается и жужжит кофеварка, раздается приятная музыка, раздвигаются шторы.
Повесим по дешевому (тысячи по 2, не более) смартфону в каждой комнате на стенке. Заходим домой после работы и командуем в пустоту «Умный дом!
Свет, телевизор!» — что происходит дальше, думаю, говорить не надо. На видео показано, что получилось в итоге. Далее же речь пойдет о технической реализации с выдержками из реально работающего кода и немного теории. Что такое Pocketsphinx. Pocketsphinx — это движок распознавания с открытым исходным кодом под Android.
У него также имеется порт под i. OS, Windows. Phone, и даже Java. Script. Также он предлагает функцию голосовой активации «из коробки» (см далее). Мы сможем «скормить» движку распознавания русскую языковую модель (вы можете найти ее в исходниках) и грамматику пользовательских запросов.
Это именно то, что будет распознавать наше приложение. Ничего другого оно распознать не сможет. А следовательно, практически никогда не выдаст что- то, чего мы не ожидаем. Грамматика JSGFФормат грамматики JSGF используется Pocketsphinx, как и многими другими подобными проектами. В нем можно с достаточной гибкостью описать те варианты фраз, которые будет произносить пользователь. В нашем случае грамматика будет строиться из названий устройств, которые есть в нашей сети, примерно так: < commands> = лапма .
Но для нашей задачи это как раз не нужно. Наша грамматика будет состоять только из названий устройств. После процесса распознавания Pocketsphinx вернет нам обычную строчку текста, где устройства будут идти один за другим.#JSGF V1. Для того, чтобы Pocketsphinx знал, как он это будет произносить, необходимо для каждого слова из грамматики написать, как оно звучит в соответствующей языковой модели. То есть транскрипцию каждого слова.
Это называется словарь. Транскрипции описываются с помощью специального синтаксиса. Например: умный uu m n ay j. В принципе, ничего сложного.
Двойная гласная в транскрипции обозначает ударение. Двойная согласная — мягкую согласную, за которой идет гласная. Консоль Для Ведьмак 3 1.10. Все возможные комбинации для всех звуков русского языка можно найти в самой языковой модели. Понятно, что заранее описать все транскрипции в нашем приложении мы не можем, потому что мы не знаем заранее тех названий, которые пользователь даст своим устройствам. Поэтому мы будем гененрировать «на лету» такие транскрипции по некоторым правилам русской фонетики. Для этого можно реализовать вот такой класс Phon.
Mapper, который сможет получать на вход строчку и генерировать для нее правильную транскрипцию. Голосовая активация. Это возможность движка распознавания речи все время «слушать эфир» с целью реакции на заранее заданную фразу (или фразы). При этом все другие звуки и речь будут отбрасываться. Это не то же самое, что описать грамматику и просто включить микрофон. Приводить здесь теорию этой задачи и механику того, как это работает, я не буду. Скажу лишь только, что недавно программисты, работающие над Pocketsphinx, реализовали такую функцию, и теперь она доступна «из коробки» в API.
Одно стоит упомянуть обязательно. Для активационной фразы нужно не только указать транскрипцию, но и подобрать подходящее значение порога чувствительности. Слишком маленькое значение приведет к множеству ложных срабатываний (это когда вы не говорили активационную фразу, а система ее распознает). А слишком высокое — к невосприимчивости. Поэтому данная настройка имеет особую важность.
Примерный диапазон значений — от 1e- 1 до 1e- 4. Активация по датчику приближения. Эта задача специфична именно для нашего проекта и напрямую к распознаванию не имеет отношения. Код можно увидеть прямо в главной активности. Это сделано для исключения ложных срабатываний. Это классы Sppech. Recognizer и Speech.
Recognizer. Setup. Затем конфигурируется сам движок распознавания. Указываются пути к файлам модели и словаря, а также некоторые параметры (порог чувствительности для активационной фразы). Далее конфигурируется путь к файлу с грамматикой, а также активационная фраза. Как видно из этого кода, один движок конфигурируется сразу и для грамматики, и для распознавания активационной фразы. Зачем так делается?
Для того, чтобы мы могли быстро переключаться между тем, что в данный момент нужно распознавать. Вот как выглядит запуск процесса распознавания активационной фразы: m. Recognizer. start.
Listening(KWS. Для активационной фразы это значит, что она сработала. Аргумент Hypothesis содержит данные о распознавании (строка и score)on. Result — конечный результат распознавания. Этот метод будет вызыван после вызова метода stop у Speech. Recognizer. Аргумент Hypothesis содержит данные о распознавании (строка и score)Реализуя тем или иным способом методы on. Partial. Result и on. Result, можно изменять логику распознавания и получать окончательный результат.
Вот как это сделано в случае с нашим приложением: @Override. End. Of. Speech() ? Если это команда, то нужно запустить ее на выполнение и переключить движок на распознавание активационной фразы. В on. Partial. Result нас интересует только распознавание активационной фразы. Если мы его обнаруживаем, то сразу запускаем процесс распознавания команды.
Вот как он выглядит: private synchronized void start. Recognition() . На это время микрофон долже быть выключен.