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e ASR），将连续的音频流实时转换成文本，语音识别更快。可应用于直播实时字幕、会议实时记录、即时文本生成等场景。 使用前必读 用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python等编程语言。 用户通过调用API接口，将语音文件识别成可编辑的文本，然后返回JSON格式的识别结果，用户来自：专题![]()
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每个音频文件时长为5~15秒，不能超过15秒，否则会导致声音模型训练失败。 每个音频文件需要匹配一个文本txt文件，且音频内容必须与文本内容完全一致，示例如图2所示。系统会自动使用传入的文本匹配音频。 制作声音模型 准备好音频文件后，就可以上传至 MetaStudio 控制台，进行声音训练。详细操作如下所示：来自：专题![]()
）。 我想通过华为云现有技术快速帮助我解决AI 语音交互 问题。 目前语音技术应用非常广泛，语音客服质检（识别客服、客户的语音，转换为文本。进一步通过文本检索）、会议记录（对会议记录的音频文件，进行快速的识别，转化成文字，方便进行会议记录）、语音短消息（通过语音发送或者接收短消息时，来自：百科![]()
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