智能语音对话原理

发布网友发布时间：2024-10-04 23:47

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热心网友时间：2024-10-12 01:10

智能语音对话的技术可以划分为三个模块：语音识别（Automatic Speech Recognition）、自然语言处理（Natural Language Processing）和语音合成（Text-To-Speech）。

语音识别技术的核心是建立声学模型和语言模型。声学模型通过大量用户的原始声音数据进行训练，提取语音特征参数，形成模型数据库，以识别不同人的发音差异。语言模型则包括语法网络或统计方法，通过抽象建模语言客观事实，优化声学模型获取的非逻辑词，使其文本通顺并精准。最后通过声学信号编码，转换为可识别的文本。

自然语言处理技术涵盖了文本预处理、词法分析、句法分析、语义理解等关键环节，以及更多相关技术。文本预处理侧重去除噪音，标准化文本，并进行词汇归一化处理，统一表示同一个词的不同形式。词法分析包括分词，即将文本分割为关键词或独立词；实体识别，则提取特定类别的实体信息，如人名、地名等，帮助解析用户意图。文本分类依据文档主题进行分类，常用TF-IDF算法实现。文本相似度处理用于计算文本间距离，以匹配搜索结果。情感倾向分析则对文本情感进行分类，以及观点抽取，即识别文本中的观点词。

语音合成模块主要涉及文本正则化、文本结构分析和文本转音素。文本正则化消除非标准词歧义，将非汉字标点、数字转化为汉字。文本结构分析对输入文本进行语法和语义解析，识别词法、句法和语义结构。文本转音素将文本转化为语音特征，如拼音、音高、音长和音色，特别是处理中文的多音字问题，依据辅助信息和算法确定正确的读音，如分词和词性。

音素是语音分析的基础单位，按照音节中的发音动作分析，可分为元音和辅音。韵律预测在语音合成中决定朗读节奏，即抑扬顿挫，一般简化系统仅预测句子停顿信息，如字读后是否需停顿及其持续时间。