C# 离线语音识别Microsoft Speech Platform SDK例子

时间: 2024-02-16 11:10:24 浏览: 25
以下是一个简单的 C# 离线语音识别 Microsoft Speech Platform SDK 的例子: ```csharp using System; using System.Speech.Recognition; class Program { static void Main(string[] args) { // 创建语音识别引擎 SpeechRecognitionEngine recognizer = new SpeechRecognitionEngine(new System.Globalization.CultureInfo("en-US")); // 设置识别模式为离线模式 recognizer.SetInputToDefaultAudioDevice(); // 加载语音识别语法 var grammar = new Grammar("MyGrammar.xml"); recognizer.LoadGrammar(grammar); // 注册语音识别事件处理程序 recognizer.SpeechRecognized += new EventHandler<SpeechRecognizedEventArgs>(recognizer_SpeechRecognized); // 开始语音识别 recognizer.RecognizeAsync(RecognizeMode.Multiple); Console.WriteLine("Press any key to exit."); Console.ReadKey(); } static void recognizer_SpeechRecognized(object sender, SpeechRecognizedEventArgs e) { Console.WriteLine("Recognized text: " + e.Result.Text); } } ``` 上述代码中,`MyGrammar.xml` 是语音识别语法文件,用于定义识别的关键词和短语。`recognizer_SpeechRecognized` 是语音识别事件处理程序,用于处理识别结果。调用 `recognizer.RecognizeAsync(RecognizeMode.Multiple)` 开始语音识别,识别过程将在后台进行,直到调用 `recognizer.RecognizeAsyncStop()` 方法停止识别。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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