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如何解释语音识别的技术原理?

发布网友 发布时间:2022-04-20 07:31

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热心网友 时间:2023-06-27 01:29


语音识别技术,又称语音识别,是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。
语音识别系统通常由以下几部分组成:语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。
1.语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。
2.特征提取器对采集的语音信号进行分析,提取有用的频谱和时间特征。
3.语言模型是用来识别语音信号的模型,它包含了语言的结构和语法规则。
4.识别器根据提取的特征和语言模型来识别语音信号,并将其转换成文本。
主要有两种语音识别技术:基于模板的识别和基于统计模型的识别。
基于模板识别是基于一个预先录入的语音样本库来识别语音,把语音信号与语音样本库中的语音信号相比较找到最相似的样本,然后将其转换为文本。
基于统计模型的识别则是根据一组语音样本建立一个统计模型,并用这个模型来识别新的语音信号。基于统计模型的语音识别方法有基于HMM(隐马尔可夫模型),基于DNN(深度神经网络)等。这些算法通过学习大量语音样本来建立语音模型,在识别新的语音时会根据语音模型来进行解码,并将其转换成文本。
近年来基于DNN的统计模型在语音识别领域得到了广泛应用,表现出较高的识别准确率。这类模型使用了大量的语音样本和大规模的计算资源,进行深层次的学习,能够捕捉到语音信号中更加复杂的特征.
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