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人工智能:语音识别技术

时间:2022-12-01 09:52:18作者:文章来源:

​  今天给大家介绍一下关于语音识别相关的知识,希望对大家有所帮助!

​  1、什么是语音

​  语音指的是人类通过发声器官发出来具有一定意义、用来沟通交流的声音。

​  计算机中语音存储:以波形文件的方式存储,通过波形反映语音的变化,从而可以获取音强、音长等参数信息。

​  音域参数:傅利叶谱、梅尔频率到谱系数,主要用来提取语音内容以及音色的差别,用来更进一步辨别语音信息。

​  2、什么是语音识别

​  语音识别简单来说就是把语音内容自动转换为文字的过程,是人与机器交互的一种技术。

​  涉及领域:声学、人工智能、数字信号处理、心理学等方面。

​  语音识别的输入:对一段声音文件进行播放的序列。

​  语音识别的输出:输出的结果是一段文本序列。

​  3、语音识别的原理

​  语音识别需要经过特征提取、声学模型、语音模型、语音解码和搜索算法四个部分。

​  特征提取:把要分析的信号从最原始信号提取出来,这个阶段主要是对语音的幅度标准化、频响校正、分帧、加窗、始末端点检测等预处理操作,为声学模型提供需要特征向量。

​  声学模型:依靠声学模型进行语音参数分析(语音共振峰频率、幅度等)和对语音的线性预测参数进行分析。

​  语言模型:根据相关语言学理论,计算出声音片段可能词组序列的概率。

​  语音解码和搜索算法:根据声学模型+发音词典+语音模型构建的搜索空间,找到最合适的路径。解码完成后最终输出文本。

​  4、语音识别系统的组成

​  一个完整的语音识别系统包括:预处理、特征提取、声学模型训练、语言模型训练、语音解码器。

​  4.1 预处理

​  对输入的原始声音信号进行处理,过滤掉其中的背景噪音、非重要信息,还要对找到语音信号的开始和结束、语音分帧、提升高频部分的信号等操作。

​  4.2 特征提取

​  最常用的特征提取方法为梅尔顿到谱系数(MFCC),因为它拥有良好的抗噪性和健壮性。

​  4.3 声学模型训练

​  根据悬恋语音库的特征参数训练出声学模型参数,从而可以在识别时与声学模型进行匹配得到相应结果。目前主流语音识别系统一般都会采用HMM进行声学模型建模。

​  4.4 语言模型训练

​  用来预测哪个词序列正确的可能性更大。

​  4.5 语音解码器

​  解码器也就是语音识别技术中的识别过程,根据输入的语音信号,然后和训练好的HMM声学模型、语言模型、发音字典建立一个搜索空间,根据搜索算法找到最合适的路径。从而找到最合适的词串。

​  5、语音识别的使用场景

​  语音识别在日常生活中使用非常广泛主要分为封闭式和开放式应用。

​  封闭式应用:主要指针对特定控制指令的应用。

​  比如常见的有智能家居比如通过语音指令控制灯开关、热水器开关温度调节、打开空调等,大大丰富了我们日常的生活;

​  开放式应用:开放式主要是厂商提供语音识别服务,一般会公有云或者私有云的方式部署提供对应的SDK,让使用服务的客户进行语音识别服务的调用。

​  常见的场景有输入法、会议字幕实时输出、视频剪辑字幕配置等场景。

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