ZLG深度解析——语音识别技术|lol比赛投注网站

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语音识别已经成为人和机器通过自然语言进行交互的最重要的方式之一。本文将从语音识别原理和语音识别算法的角度阐述语音识别方案和详细的设计过程。

语言作为人类交流的基本方式,已经持续传承了几千年。近年来,语音识别技术已经广泛应用于我们的生活中。语音识别技术如何让机器“无法理解”人类语言?本文将从语音前端处理、基于统计的语音识别和基于深度自学的语音识别三个方面阐述语音识别的原理。随着计算机技术的快速发展,人们对机器的依赖已经超过了一个非常高的水平。

语音识别技术使得人和机器通过自然语言进行交互成为可能。最难得的情况是通过语音控制房间灯光,空调温度,电视运营商。

此外,移动互联网、智能家居、汽车、医疗和教育的应用导致智能语音行业持续快速增长,2018年全球智能语音市场将超过141.1亿美元。(数据来源:中国商业研究院主办)目前,在全球智能语音市场份额情况下,巨头的市场份额由大到小依次为Nuance、Google、Apple、Microsoft、科大讯飞。(数据来源:中国商业产业研究院组织)语音识别的本质是将语音序列切换为文本序列。常用的系统框架如下:接下来说明语音识别涉及的技术。

为了便于整体解释,首先解释了语音前端信号处理涉及的技术,然后解释了语音识别的基本原理,并描述了声学模型和语言模型。最后,展示了我们公司目前开发的离线语音识别演示。1前端信号处理前端信号处理涉及对完整语音信号的处理,使处理后的信号更能代表语音的本质特征。

所涉及的技术要点如下表所示:1 .语音活动检测语音活动检测(VAD)用于检测语音信号的连接位置,并将语音段与非语音(静音或噪声)段分开。VAD算法一般分为三类:基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。基于阈值的VAD通过提取时域特征(短时能量、短时过零率等)超过了区分语音和非语音的目的。

)或频域(MFCC、阶熵等。)和合理设置阈值。基于分类的VAD将语音活动检测视为(语音和非语音)两级分类,分类器可以通过机器学习的方法进行训练,这超出了语音活动检测的目的,基于模型的VAD是构造一套原始的语音识别模型来区分语音段和非语音段。

考虑到实时拒绝,在实践中并没有得到应用。2.一般来说,生活环境中没有空调、风扇等噪音。阻尼算法的目的是减少环境中不存在的噪声,提高信噪比,进一步提高识别效果。

常用的阻尼算法还包括自适应LMS和维纳滤波。_lol比赛投注网站。

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