一、文字识别，怎样能把声音识别成文字？

1、开始我们在手机应用市场就能找到录音转文字助手这款工具。

2、下载好后，打开这款工具来到它的主界面就能看到有四个功能：录音识别、文件识别、语音翻译、录音机，四个功能都可以进行语音识别文字，这里就以录音识别为例。

3、点击录音识别就会来到它的操作页面，当开始说话的时候，就点击开始录音按钮。

4、工具就会把识别出来的文字显示在中间的方框中了。

5、有需要的小伙伴可以把识别出来的文字进行中英互译。

6、或者是复制、导出到其他地方使用。

二、视频识别声音提取文字？

想要视频进行识别声音并提取文字的话，你可能要借助别的软件进行，才可以提取这个文字。

像现在的话很多人都在用这个轻抖APP，用这个轻抖APP的话，你就可以直接把这个视频里边的声音，把它一键提取出来。

把这个声音转成文字提出来的话，就可以自己使用了。

三、仅导入视频的声音怎么识别文字？

无法识别因为视频的声音是一种连续的音频信号，无法直接通过识别来得到完整的文字信息。需要通过语音识别技术来将声音信号转换为文本，但是仅导入视频的声音可能由于背景噪音、发音模糊等原因导致识别结果不准确。同时，如果视频中没有对应的文字字幕，识别出来的文本可能也无法准确地反映视频内容的情况。因此，想要准确地识别视频声音中的文字，最好还是借助相关技术或人工编辑来完成。

四、剪映有声音识别不出文字？

1、剪映识别字幕失败，可能是因为视频中的语言系统无法进行识别所导致的。

2、这个时候用户可以自己尝试更换一段视频进行再次识别，看看能否识别成功。

3、或者大家还可以自己手动选择添加字幕，这样就可以了。

五、苹果怎么识别视频声音生成文字？

苹果设备可以使用内置的语音识别功能来将视频中的音频转换为文字。以下是如何使用此功能的步骤：

1. 打开“设置”应用程序，然后选择“通用”>“键盘”>“语音识别”。

2. 确保语音识别功能已经启用。如果没有启用，请打开它。

3. 打开您想要转换音频为文字的视频。

4. 在视频播放期间，打开键盘，然后点击键盘上的“语音识别”按钮。这个按钮通常是一个麦克风图标。

5. 开始播放视频，同时说出视频中的内容。您的苹果设备将会自动将您的语音转换为文字，并将其显示在屏幕上。

请注意，语音识别功能可能无法完全准确地将音频转换为文字。此外，如果视频中的语言不是您设备上设置的语言，那么语音识别功能可能无法正确识别语音。

六、文字识别软件？？

文字识别，大部分用户想到的是手动抄录文字到Word中，其实有很多识别软件，可以将图片文字直接识别，快速提取文字。以下分享免费转换工具。

方法一：电脑上图片识别

在电脑中比较好的能将图片中的文字识别出来的工具就属OCR文字识别软件了

工具：转易侠扫描王

特点：准确率较高，识别的比较快

方法二：手机上图片识别

工具：转易侠扫描王

特点：可把图片转换成可编辑的文字，可用于录入纸质版文档、识别手机截图上的文字等。

方法三：在线图片识别

工具：转易侠官网——在线工具

特点：不用下载安装软件，直接在线完成图文转换。

七、乐秀视频如何识别声音生成文字？

下载视频，声音提取，然后转化文字

八、如何识别视频中的声音转成文字？

第一步：下载安装转易侠语音转文字，打开软件，点击“视频识别”进入。

第二步：点击“添加视频文件”然后导入需要进行转文字操作的视频，上传到软件上就可以了。

第三步：软件默认是识别“普通话”，如果要转换为其他语音，记得选择语言。然后点击“开始转换”。

第四步：视频识别完成后，会显示出文字，直接“复制”就可以了。

九、苹果13如何关闭识别声音转换文字？

苹果13关闭识别声音转换文字的方法如下，

点击通用。首先第一步就是打开苹果手机设置，点击“通用”。

2/4

点击键盘。进入通用页面后，点击“键盘”。

3/4

点击启用听写。进入键盘页面后，点击“启用自动语音变文字”。

4/4

完成关闭。在弹出的对话框中点击“关闭”，即可关闭苹果自动语音变文字。仅参考

十、python图片文字识别？

Python有很多图片文字识别包，这里给大家推荐一个开源利器-EasyOCR

首先我们要知道OCR是什么？

有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。

所以说，OCR作用是对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息。

OCR的全称叫作“Optical Character Recognition”，即光学字符识别。

这算是生活里最常见、最有用的AI应用技术之一。

细心观察便可发现，身边到处都是OCR的身影，文档扫描、车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。

OCR本质是图像识别，其包含两大关键技术：文本检测和文字识别。

先将图像中的特征的提取并检测目标区域，之后对目标区域的的字符进行分割和分类。

关于EasyOCR

Python中有一个不错的OCR库-EasyOCR，在GitHub已有9700star。它可以在python中调用，用来识别图像中的文字，并输出为文本。

https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

EasyOCR支持超过80种语言的识别，包括英语、中文（简繁）、阿拉伯文、日文等，并且该库在不断更新中，未来会支持更多的语言。

安装EasyOCR

安装过程比较简单，使用pip或者conda安装。

pip install easyocr

如果用的PyPl源，安装起来可能会耽误些时间，建议大家用清华源安装，几十秒就能安装好。

使用EasyOCR需要会python，知道如何编写简单的脚本，并使用第三方库进行编程。

使用方法

EasyOCR的用法非常简单，分为三步:

• 1.创建识别对象；
• 2.读取并识别图像；
• 3.导出文本。

我们先来举个简单的例子。

找一张路标图片，保存到电脑：

接着撸代码：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test.jpg')
# 结果
result

输出结果：

可以看到路标上的三个路名以及拼音都识别出来了！

识别的结果包含在元组里，元组由三部分组成：边框坐标、文本、识别概率。

关于语言：

这段代码有一段参数['ch_sim','en']，这是要识别的语言列表，因为路牌里有中文和英文，所以列表里添加了ch_sim（简体中文）、en（英文）。

可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用。英语与每种语言兼容，共享公共字符的语言通常相互兼容。

前文我们给出了EasyOCR支持的语言列表，并附有参数代号。

关于图像文件：

上面传入了相对路径'test.jpg'，还可以传递OpenCV图像对象（numpy数组）、图像字节文件、图像URL。

再读取一张文字较多的新闻稿图片：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test1.jpg')
# 结果
result

识别文字的准确率还是很高的，接下来对文字部分进行抽取。

for i in result:
    word = i[1]
    print(word)

输出：

小结

该开源库是作者研究了几篇论文，复现出来的成果，真是一位实干家。

检测部分使用了CRAFT算法，识别模型为CRNN，它由3个主要组件组成：特征提取，序列标记（LSTM）和解码（CTC）。整个深度学习过程基于Pytorch实现。

作者一直在完善EasyOCR，后续计划一方面扩展支持更多的语言，争取覆盖全球80%~90%的人口；另一方面支持手写识别，并提高处理速度。

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