戴耳机为什么不能语音识别?

手机戴着耳机为什么不能语音识别?DAMO语音识别啥意思DAMO语音识别是基于微软语音识别引擎编写的TTS语音识别程序，将文字转换成声音。如果你的耳机有麦克风的话是通过耳机的麦克风进行识别的（无法识别可能是耳机的麦克风出了问题）如果你用的是不带麦克风的耳机的话系统会调用手机的麦克风进行识别。

你可以在设置里面把你的语音助手提示信息关掉，如果还是不行的话，有两个地方的原因；第一；你的耳机线控坏了，就是你耳机上的那个按钮应该是有问题了看看是不是这个问题；第二；你的手机设置了相关的快捷键呼出语音助手，比如说长按电源键，或者是长按线控，这个需要去设置里面找。这种情况应该是在语音设置里面没有设置好，系统默认插入耳机的时候就会启动语音识别，先在手机的设置里面找到语音设置这一块，然后把语音设置从耳机激活调整为其他状态。

语音提示列表“Poweron/off（电源开/关）”“Answeringcall（接听电话）”“Talktime(x)hours（通话时间(x)小时）”“BatteryLow（电池电量不足）”“RechargeHeadset（为耳机充电）”“Lostconnection（失去连接）”“Phone1connected/Phone2connected（电话1已连接/电话2已连接）”“Pairing（配对）”“Pairingincomplete,

使用蓝牙耳机的时候，不能够用自己的手触摸蓝牙耳机的外边缘。否则的话就自动的触摸到它的语音识别按钮了。这个时候就会自动的变入Siri的语音控制。跳出语音控制说明手机误触了耳机上的语音控制按钮造成的。这只是因为耳机设备和iPhone手机连接以后，并不是特别适配的原因，所以才会出现问题。这个是没有关系的，只要耳机能够正常连接就可以。

语音识别应用场景有下面几个方面1、语音输入摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。不同的应用场景，需要的小程序功能不同，以下是目前市面上用得比较多的解决方案小程序电商平台展示分类、搜索购买、支付、会员、财务、分销、咨询、营销、双语切换等功能。小程序品牌主页展示企业形象，服务宣传，企业名片，客户需求表单，发布新闻资讯等酒店预订线上预订、定位到店、订单管理等功能。

今天小编辑给各位分享siri什么意思的知识，其中也会对女生说我像siri什么意思分析解答，如果能解决你想了解的问题，关注本站哦。siri什么意思中文siri简介1、Siri中文是苹果智能语音助手的意思。2、SIRI是SpeechInterpretationRecognitionInterface的首字母缩写，原义为语音识别接口，是苹果公司在iPhone、iPad、iPodTouch、HomePod等产品上应用的一个语音助手，利用Siri用户可以通过手机读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。

DAMO语音识别是基于微软语音识别引擎编写的TTS语音识别程序，将文字转换成声音。DAMO语音识别使用js调用音频播放，可加入音频控制播放样式来识别语言。将音频流实时识别为文字，适用于长句语音输入，视频字幕，会议，演讲字幕同屏等，智能语言处理，对识别中间结果进行智能纠错，快速识别音频流。语音识别的主要问题：1、对自然语言的识别和理解。

2、语音信息量大。语音模式不仅对不同的说话人不同，对同一说话人也是不同的，例如，一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息是不同的。一个人的说话方式随着时间变化。3、语音的模糊性。说话者在讲话时，不同的词可能听起来是相似的。这在英语和汉语中常见。4、单个字母或词、字的语音特性受上下文的影响，以致改变了重音、音调、音量和发音速度等。

这种情况就是手机优先调用手机的麦克风，而不是调用耳机的麦克风，可以在识别的时候对准手机的麦克风，就可以正常识别了。因为可能你的耳机没有麦克风，所以无法进行语音识别，你可以把耳机摘下来之后进行语音识别。如果你的耳机有麦克风的话是通过耳机的麦克风进行识别的（无法识别可能是耳机的麦克风出了问题）如果你用的是不带麦克风的耳机的话系统会调用手机的麦克风进行识别。

所谓语音识别，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来；之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；声学模型中再根据声学特征性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；

最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示。其中声学模型与语言模型的关系，将通过贝叶斯公式表示为：其中，P(X|W)称之为声学模型，P(W)称之为语言模型，大多数的研究将声学模型和语言模型分开处理，并且，不同厂家的语音识别系统主要体现在声学模型的差异性上面。此外，基于大数据和深度学习的端到端（EndtoEnd）方法也在不断发展，它直接计算P(X|W)，即将声学模型和语言模型作为整体处理。

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