语音读字器(安卓有什么软件可以语音读取word里面的内容)

语音读字器，安卓有什么软件可以语音读取word里面的内容？

word里的文字的语音朗读：

1、打开Word2003单击“工具---自定义”，在打开的“自定义”对话框中，单击“工具”，之后在“命令”窗格中向下拖动滚动条，找到“语音”之后按下鼠标作践不放，拖到工具栏上后松开，使之成为工具栏上的一个工具按钮。关闭“自定义”对话框。

2、单击工具栏上的“语音”按钮，即会打开一个“欢迎使用Office语音识别”的对话框，单击“下一步”，并按屏幕上的提示完成麦克风配置。（如果你的Office2003还没有安装语音识别功能，此时会弹出一个对话框，要求安装此项功能。你只是需要将Office2003安装光盘放入光驱，然后点击“是”就可以了。然后再“麦克风向导”中单击“完成”） 至此麦克风的配置已经完成。接下来你会听到有关语音功能的介绍和一些功能演示。

3、单击语言栏右下角的“选项”按钮，在单处的快捷菜单中悬着“朗读文本”。之后就会在语言栏上出现一个“朗读文本”的工具按钮。当我们打开一片Word文档后选中需要朗读的部分就可以听见一个标准的男中音用普通话朗读文本，再次单击即可停止。

好用的语音转换文字的软件有哪些？

那你就需要结转文字转换工具来帮你了；

文字转语音助手

第一步：首先我们在浏览器或者手机各大应用市场里面搜索：【文字转语音助手】然后进行下载并安装。

第二步：打开工具后会出现一个文件库的页面，在页面的下面一共有三个选择，分别是：文件库、一个“+”号和个人中心，我们在这里点击“+”号。

第三步：然后会出现一个导入文件或新建文本的页面，在此可以根据自己的需求进行选择，小编这里以【导入文本】做演示。

第四步：这时会进入一个导入文件的页面，我们可以点击右边的全部文件找到要导入的文件路径，这里的搜索框也可以直接搜索手机本地的文件。

第五步：导入之后，点击预览，软件会对文字进行识别，耐心等待，识别完成之后，下面会有一个试听的按钮。

第六步：试听完成之后，还可以进行声音的设置，调整语速、音量以及音调，以及发音人的声音。

第七步：如果你下次还想听，可以点击右上角的符号，默认认会勾选文本和语音一起保存，编辑好文件名称，点击右边保存按钮就行了。

以上就是分享给大家的文字转成语音的方法，如果有需要的朋友可以去手机上尝试一下。

为什么现在很多人喜欢用同音字代替正确的字？

一个时代有一个时代的特点。古代如果有人用同音字代替正确的字，那是大逆不道，很有可能被杀头诛灭九族的。文字狱，由来已久，很多人就因此而掉脑袋。

但现在是一个开放的社会，或者说是网络社会。大家的沟通是即时通信，不需要复杂的信息传递和流转。再加之社交工具的强大，文字语音数据图像视频，都可以表达我们的意思。慢慢的大家身上的娱乐精神都出来了。很多无意间说出的词语都成了网红词。

这从一个侧面也说明，人们的沟通交流其实是可以脱离文字本身的。文字想表达的意思只是表象，其背后深层的含义，我们可以通过多种方式来获取。即使文字本身是错误的，但是他表达的正确含义，每个人一看还是明白的。这就是我们这个时代的特征。

但不得不指出的是，对于成年人来说，我们不管怎么戏谑，仍然知道正确的价值观世界观是什么。而对于未成年人来说，当他们还不知道什么是正确的时候，就用一些错误去混淆，慢慢的就会变的“是非不分”。这是极其危险的。

有人说，诺贝尔获奖者最伟大的贡献在于他们给出的都是最正确的废话。但这恰恰是人类文明传承的阶梯。比方说一个小女孩问叔叔为什么美国的唐人街叫这个名字？叔叔开玩笑的说，因为之前创办这个街的人是卖糖的。如果这个小女孩长大，再过20年谈论唐人街名称的问题，她很有可能会把叔叔的说辞拿出来。慢慢的以谣传谣以讹传讹，真的就没有真相了。

同音字代替并没有什么大错，但是我建议只在成年人中使用，而对于孩子们还是要正规有序的好。

高德地图可以录家乡话吗？

可以，打开最新的11.15.0.2912版本高德地图APP，我们会在首页面底部看到一些地图常用工具。

然后就能看到“更多工具”，点击以后在所有工具列表中找到“导航语音”，点击就会切换到导航语音包页面，其中包括各种类型的语音，比如精品语音、磁性男声等；其中还有“贴心家乡话”，其中包括使用范围最广的东北话、河南话、四川话等。

怎么用语音转换成文字？

简要给大家介绍一下传统算法语音怎么变文字的吧。需要说明的是，这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性，因此文中的很多表述实际上是不准确的。对于有兴趣深入了解的同学，本文的末尾推荐了几份进阶阅读材料。下面我们开始。

首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。

在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。

要对声音进行分析，需要对声音分帧，也就是把声音切开成一小段一小段，每小段称为一帧。分帧操作一般不是简单的切开，而是使用移动窗函数来实现，这里不详述。帧与帧之间一般是有交叠的，就像下图这样：

图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。

分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，声学特征也不止有MFCC这一种，具体这里不讲。

至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观察序列，这里N为总帧数。观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念：音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，参见The CMU Pronouncing Dictionary‎。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调无调，不详述。状态：这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音素划分成3个状态。

语音识别是怎么工作的呢？实际上一点都不神秘，无非是：把帧识别成状态（难点）。把状态组合成音素。把音素组合成单词。

如下图所示：

图中，每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。

那每帧音素对应哪个状态呢？有个容易想到的办法，看某帧对应哪个状态的概率最大，那这帧就属于哪个状态。比如下面的示意图，这帧在状态S3上的条件概率最大，因此就猜这帧属于状态S3。

那这些用到的概率从哪里读取呢？有个叫“声学模型”的东西，里面存了一大堆参数，通过这些参数，就可以知道帧和状态对应的概率。获取这一大堆参数的方法叫做“训练”，需要使用巨大数量的语音数据，训练的方法比较繁琐，这里不讲。

但这样做有一个问题：每一帧都会得到一个状态号，最后整个语音就会得到一堆乱七八糟的状态号。假设语音有1000帧，每帧对应1个状态，每3个状态组合成一个音素，那么大概会组合成300个音素，但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么做，得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上，相邻帧的状态应该大多数都是相同的才合理，因为每帧很短。

解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。这东西听起来好像很高深的样子，实际上用起来很简单：第一步，构建一个状态网络。第二步，从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。

这样就把结果限制在预先设定的网络中，避免了刚才说到的问题，当然也带来一个局限，比如你设定的网络里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”两个句子的状态路径，那么不管说些什么，识别出的结果必然是这两个句子中的一句。

那如果想识别任意文本呢？把这个网络搭得足够大，包含任意文本的路径就可以了。但这个网络越大，想要达到比较好的识别准确率就越难。所以要根据实际任务的需求，合理选择网络大小和结构。

搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大，这称之为“解码”。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。

这里所说的累积概率，由三部分构成，分别是：观察概率：每帧和每个状态对应的概率转移概率：每个状态转移到自身或转移到下个状态的概率语言概率：根据语言统计规律得到的概率

其中，前两种概率从声学模型中获取，最后一种概率从语言模型中获取。语言模型是使用大量的文本训练出来的，可以利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别正确率。语言模型很重要，如果不使用语言模型，当状态网络较大时，识别出的结果基本是一团乱麻。

这样基本上语音识别过程就完成了。

以上的文字只是想让大家容易理解，并不追求严谨。事实上，HMM的内涵绝不是上面所说的“无非是个状态网络”，如果希望深入了解，下面给出了几篇阅读材料：

1. Rabiner L R. A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE, 1989, 77(2): 257-286.入门必读。深入浅出地介绍了基于HMM的语音识别的原理，不注重公式的细节推导而是着重阐述公式背后的物理意义。

2. Bilmes J A. A gentle tutorial of the EM algorithm and its application to parameter estimation for Gaussian mixture and hidden Markov models. International Computer Science Institute, 1998, 4(510): 126.详细介绍了用E-M算法训练HMM参数的推导过程，首先讲E-M的基本原理，然后讲解如何应用到GMM的训练，最后讲解如何应用到HMM的训练。

3. Young S, Evermann G, Gales M, et al. The HTK book (v3.4). Cambridge University, 2006.HTK Book，开源工具包HTK的文档。虽然现在HTK已经不是最流行的了，但仍然强烈推荐按照书里的第二章流程做一遍，你可以搭建出一个简单的数字串识别系统。

4. Graves A. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Springer Berlin Heidelberg, 2012: 15-35.基于神经网络的语音识别的入门必读。从神经网络的基本结构、BP算法等介绍到 LSTM、CTC。

5. 俞栋, 邓力. 解析深度学习——语音识别实践, 电子工业出版社, 2016.高质量的中文资料非常稀有，推荐买一本。最早把深度学习技术应用于语音识别就是这本书的作者。