微软离线asr支持语言

微软离线ASR（自动语音识别）目前支持的语言主要包括英语、中文、法语、西班牙语和日语等。对于这些支持的语言，用户可以在没有网络连接的情况下使用微软的离线ASR服务进行语音识别。

离线ASR的工作原理是将语音信号转换成文本的过程，它不需要依赖云端服务或网络连接。这种离线的语音识别技术可以在移动设备或其他无网络连接的设备上使用，非常方便。

微软离线ASR支持的语言是根据市场需求和技术能力来确定的，其中英语是最常用的语言之一，因此得到了广泛的支持。中文则是目前世界上使用人数最多的语言之一，因此也被列入了支持的范围。

离线ASR的使用场景包括但不限于移动应用、智能音箱、车载系统等，用户可以通过语音输入来完成各种操作，实现更便捷的交互体验。离线ASR还可以应用在语音助手、智能家居控制、语音翻译等领域，为用户提供更多的语音交互能力。

总之，微软的离线ASR支持的语言主要包括英语、中文、法语、西班牙语和日语等，可以在没有网络连接的情况下实现语音识别功能。这为用户提供了更多的选择和便利，使得语音交互更加普及和便捷。

相关问题

基于AC695X的SDK实现ASR离线识别功能代码

AC695X是一款高性能的音频处理SOC芯片，其提供了丰富的接口和SDK支持，可以方便地实现ASR离线识别功能。下面是具体实现步骤：

1. 准备模型：需要下载ASR模型文件，并将其放置在AC695X芯片的存储介质中，如SD卡、Flash等。

2. 配置DMA：使用AC695X SDK提供的DMA API，配置DMA通道以实现音频数据的传输。需要设置DMA通道的数据源、目的地址、数据长度等参数。

3. 配置I2S：使用AC695X SDK提供的I2S API，配置I2S接口以实现音频数据的采集。需要设置I2S接口的采样率、采样精度、数据格式等参数。

4. 配置ASR：使用AC695X SDK提供的ASR API，配置ASR模型文件路径、关键词、命令等参数。需要注意，ASR模型文件路径需要与实际存储位置相匹配。

5. 编写识别代码：使用AC695X SDK提供的ASR API，编写识别代码。具体实现可以参考以下示例代码：

#include "hal_asr.h"
#include "hal_dma.h"
#include "hal_i2s.h"

#define ASR_MODEL_PATH "/sd/asr_model.bin"
#define ASR_KEYWORD "你好小松"
#define ASR_CMD "CMD1"

#define I2S_SAMPLERATE 16000
#define I2S_SAMPLEWIDTH 16
#define I2S_CHANNELNUM 1
#define I2S_DATAFORMAT HAL_I2S_DATAFORMAT_I2S

#define DMA_CHANNEL 0
#define DMA_BUF_SIZE 4096

static uint8_t dma_buf[DMA_BUF_SIZE];

void asr_init(void)
{
    // 配置ASR模型文件路径、关键词、命令等参数
    hal_asr_config_t asr_cfg = {
        .model_path = ASR_MODEL_PATH,
        .keywords = ASR_KEYWORD,
        .cmd = ASR_CMD,
    };
    hal_asr_init(&asr_cfg);
}

void i2s_init(void)
{
    // 配置I2S接口采样率、采样精度、数据格式等参数
    hal_i2s_config_t i2s_cfg = {
        .sample_rate = I2S_SAMPLERATE,
        .sample_width = I2S_SAMPLEWIDTH,
        .channel_num = I2S_CHANNELNUM,
        .data_format = I2S_DATAFORMAT,
    };
    hal_i2s_init(&i2s_cfg);
}

void dma_init(void)
{
    // 配置DMA通道数据源、目的地址、数据长度等参数
    hal_dma_config_t dma_cfg = {
        .src = (uint32_t)hal_i2s_get_rx_buf(),
        .dst = (uint32_t)dma_buf,
        .size = DMA_BUF_SIZE,
        .src_burst_size = HAL_DMA_BURST_SIZE_1,
        .dst_burst_size = HAL_DMA_BURST_SIZE_1,
        .src_width = HAL_DMA_WIDTH_HALFWORD,
        .dst_width = HAL_DMA_WIDTH_BYTE,
        .src_inc = HAL_DMA_ADDR_INC,
        .dst_inc = HAL_DMA_ADDR_FIXED,
        .callback = NULL,
    };
    hal_dma_init(DMA_CHANNEL, &dma_cfg);
}

int main(void)
{
    asr_init();
    i2s_init();
    dma_init();

    while(1)
    {
        // 启动I2S采集
        hal_i2s_start_rx();

        // 启动DMA传输
        hal_dma_start(DMA_CHANNEL);

        // 等待DMA传输完成
        while(!hal_dma_is_done(DMA_CHANNEL));

        // 停止I2S采集
        hal_i2s_stop_rx();

        // ASR识别
        hal_asr_feed(dma_buf, DMA_BUF_SIZE);
        hal_asr_result_t result;
        if(hal_asr_get_result(&result) == HAL_OK)
        {
            printf("ASR result: %s\n", result.asr_result);
        }
    }

    return 0;
}

在以上代码中，我们使用hal_asr_init函数配置ASR模型文件路径、关键词、命令等参数，然后使用hal_i2s_init函数配置I2S接口采样率、采样精度、数据格式等参数，最后使用hal_dma_init函数配置DMA通道数据源、目的地址、数据长度等参数。在主函数中，我们使用hal_i2s_start_rx函数启动I2S采集，使用hal_dma_start函数启动DMA传输，等待DMA传输完成后使用hal_asr_feed函数将数据喂到ASR模型中，最后使用hal_asr_get_result函数获取ASR识别结果并输出。

总之，使用AC695X SDK实现ASR离线识别功能的关键是要掌握ASR模型文件的使用、DMA和I2S接口的配置以及ASR API的使用。

ASR github

ASR是Automatic Speech Recognition的缩写，即自动语音识别。ASR是指计算机通过语音输入来自动识别并转换成文本的过程。在现代生活中，ASR技术已经被广泛应用在语音助手、智能家居、电话客服等领域。而ASR github则是指在github平台上与ASR相关的开源项目、代码、工具等资源。这些资源可以为开发者提供基础的ASR功能，也可以为学术研究提供支持。

如果您有兴趣了解更多关于ASR github的内容，可以通过以下链接进入github平台进行浏览：
https://github.com/topics/asr