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智能语音识别的基本原理是什么
原创 时间:2024-03-12 09:14 作者:AI智能 浏览量:3132

智能语音识别是利用机器学习和信号处理来识别和理解人类语音。这种技术被广泛应用于包括智能家居设备智能语音助手、自动电话应答客服系统、以及医疗、金融、车载、会议记录等场景

 

智能语音识别的基本原理涉及几个关键步骤:

1. 信号处理和特征提取:原始语音信号会被转换为一种更适合机器学习的形式。这通常包括将音频转换为频谱表示,以及提取诸如音高、音调和音色等特征。

 

2. 声学模型:这个模型负责将提取的语音特征映射到音素(即语言中的基本声音单元)。它通常基于隐马尔可夫模型(HMM)或深度学习模型(如循环神经网络或长短期记忆网络)。

 

3. 语言模型:这个模型根据语言的语法和统计特性来预测可能的词序列。例如,如果一个声学模型识别出了cat”和“dog”的音素,语言模型会利用这些信息来推断出更可能的词序列,如“the cat chased the dog”。

 

4. 解码和搜索:在这一步,系统会将声学模型和语言模型的信息结合起来,搜索出最可能的词序列。这通常通过一种称为Viterbi搜索的算法来完成。

 

近年来,随着深度学习技术的发展,智能语音识别的性能得到了显著提高。尤其是像Transformer这样的模型,在语音识别任务中表现出了卓越的性能。此外,自监督学习和其他无监督学习方法也被应用于智能语音识别,以减少对大量标记数据的依赖。

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最新评论
  • 零距离技师
    支持大佬原创好文,内容详细

  • 冷风
    大佬太优秀了,帮忙也看看我的博文,三连必须回三连,一起加油一起冲!

  • 木鱼
    测试是开发过程中的一项重要节点。而在测试过程中需要大量的数据。所以这篇博客yyds

  • 恬淡春风
    效果挺不错,感谢分享!

  • 零距离技师
    请问各位大佬谁有pdf版的吗想下载下来看