mrcp与一句话识别

MRCP

MRCP:媒体资源控制协议,是一种计算机网络应用层通讯协议,用于语音服务器向客户端提供各种语音服务(如:语音识别,语音合成,录音服务等)。

MRCP请求方式:类似于HTTP,MRCP使用请求-响应模式,响应可以是简单的确认请求,或者回复关于处理的信息。例如语音识别:MRCP客户端向服务端请求发送一些音频数据,服务端可以响应识别结果。

MRCP并未定义音频数据的传输,数据传输必须依赖其他的协议,比如RTP、FTP来进行。因此MRCP传输可以是流式或者非流式传输。

一句话识别

一句话识别:实时短语音识别,可用于语音输入法、智能客服等领域。可支持流式 和 非流式返回方式。

流式:用户一边说话,一边返回识别结果
非流式:用户整句话说完后返回识别结果

讯飞的语音识别

讯飞的语音识别的场景一般分为2种,如下:

  1. 听写:一分钟以内,短语音转文字,实时返回结果,对效率要求高。如:语音对话,语音输入法
  2. 转写:五小时以内,长语音转文字,可以非实时,对效率要求不高,准确率要求比听写高。如:客服对话录音转文字

支持格式:

  1. 听写:采样率为8kHz或16kHz,位长16bit,单声道的wav、pcm
  2. 转写:单声道、多声道的wav、flac、opus、m4a、mp3

针对上述两种场景,背后的识别引擎的处理算法也有差异,具体分为两种引起:

  1. 听写:流式引擎——websocket接口,实时解码,来一部分解码一部分,一边接收一边响应
  2. 转写:非流式引擎——HTTP接口,接收到整个音频再进行解码,最后再响应

AI平台现有的语音识别方式

AI平台语音识别引擎现采用讯飞的“转写”非流式引擎,但是在调用引擎之前,先把语音文件进行切割处理,分成多个小文件,再将一个个的小文件通过引擎识别,最后将识别结果合并起来,使得看上去类似于流式引擎。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,088评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,715评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,361评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,099评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 60,987评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,063评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,486评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,175评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,440评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,518评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,305评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,190评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,550评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,880评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,152评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,451评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,637评论 2 335