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C#語音識別用法實例

 更新時間:2015年01月09日 11:25:56   投稿:shichen2014  
這篇文章主要介紹了C#語音識別用法,實例分析了C#利用微軟操作系統(tǒng)自動的語音識別功能,讀取信息的技巧,需要的朋友可以參考下

本文實例講述了C#語音識別用法。分享給大家供大家參考。具體分析如下:

C#可以利用微軟操作系統(tǒng)自動的語音識別功能,讀取信息。步驟如下:

1.  在項目中添加  ""  引用

2.  引入命名空間:

復制代碼 代碼如下:
using SpeechLib;

3.  讀取的代碼:

復制代碼 代碼如下:
SpeechVoiceSpeakFlags flag = SpeechVoiceSpeakFlags.SVSFlagsAsync;
    SpVoice voice = new SpVoice();
    voice.Voice = voice.GetVoices(string.Empty, string.Empty).Item(0);
    voice.Speak("你是一個大美女,我試一個大帥鍋,哈哈", flag);

其中:

1. SpeechVoiceSpeakFlags 是一個枚舉。

SpVoice標志:
    SVSFDefault = 0
    SVSFlagsAsync = 1
    SVSFPurgeBeforeSpeak = 2
    SVSFIsFilename = 4
    SVSFIsXML = 8
    SVSFIsNotXML = 16
    SVSFPersistXML = 32

正規(guī)化標志:
    SVSFNLPSpeakPunc = 64

面具:
    SVSFNLPMask = 64
    SVSFVoiceMask = 127
    SVSFUnusedFlags = -128 

結束枚舉分子

SVSFDefault
指定應使用的默認設置。默認值是:
講定的文本字符串同步(覆蓋與SVSFlagsAsync),
不清除掛起說話請求(覆蓋與SVSFPurgeBeforeSpeak),
為了解析XML的文本,如果第一個字符是左尖括號(覆蓋與SVSFIsXML或SVSFIsNotXML),
不堅持全球XML狀態(tài)更改在講電話(覆蓋SVSFPersistXML),
不擴展的標點字符成字(覆蓋與SVSFNLPSpeakPunc)的。
SVSFlagsAsync
指定的講調(diào)用應該是異步的。也就是說,它會立即返回排隊的講請求后。
SVSFPurgeBeforeSpeak
清除所有懸而未決的發(fā)言請求,在此之前講的呼叫。
SVSFIsFilename
的說話方式傳遞的字符串是一個文件名,而不是文字。其結果,沒有發(fā)言字符串本身而是該文件的路徑,該路徑是口頭的處理。
SVSFIsXML
輸入的文本將被解析為XML標記。
SVSFIsNotXML
輸入的文本將不會被解析的XML標記。
SVSFPersistXML
XML標記的全局狀態(tài)的變化將持續(xù)到說話的呼叫。
SVSFNLPSpeakPunc
,標點符號應擴大到字(例如:“這是什么?!睂⒊蔀椤斑@是這期”)。
SVSFNLPMask
SAPI(而不是文本到語音引擎)處理此掩碼中的標志。
SVSFVoiceMask
此面膜具有每一個標志位設置。
SVSFUnusedFlags
此面膜具有每一個未使用的位集。

2. SpVoice

SpVoice類是支持語音合成(TTS)的核心類。通過SpVoice對象調(diào)用TTS引擎,從而實現(xiàn)朗讀功能。

SpVoice類有以下主要屬性:

Voice:表示發(fā)音類型,相當于進行朗讀的人,包括Microsoft Mary,Microsoft Mike,Microsoft Sam和Microsoft Simplified Chinese四種。其中前三種只能讀英文,最后一種可以讀中文,也可以讀英文,但對于英文單詞只能將其包括的各個字母逐一朗讀出來。下面的程序中我們將會想辦法解決這個問題。
Rate:語音朗讀速度,取值范圍為-10到+10。數(shù)值越大,速度越快。
Volume:音量,取值范圍為0到100。數(shù)值越大,音量越大。
SpVoice有以下主要方法:
Speak:完成將文本信息轉換為語音并按照指定的參數(shù)進行朗讀,該方法有Text和Flags兩個參數(shù),分別指定要朗讀的文本和朗讀方式(同步或異步等)。
Pause:暫停使用該對象的所有朗讀進程。該方法沒有參數(shù)。
Resume:恢復該對象所對應的被暫停的朗讀進程。該方法沒有參數(shù)。

希望本文所述對大家的C#程序設計有所幫助。

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