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什么是语音识别系统,其工作原理是什么?

语音识别系统是可以将我们的语言转换成相应的命令并传输给智能机器人,然后完成相应的动作。它在人工智能中起着至关重要的作用。那么,语音识别系统的原理是什么呢?语音识别是如何实现的?下面给大家简单介绍一下。

语音识别系统的原理是什么?语音识别是如何实现的?

如何实现语音识别?

语音识别系统本质上是一个模式识别系统,它包括三个基本单元:特征提取、模式匹配和参考模式库。未知语音由麦克风转换成电信号,然后添加到识别系统的输入端。首先,经过预处理,根据人类语音的特点建立语音模型。分析输入语音信号并提取所需特征。在此基础上,建立了语音识别模板。在识别过程中,计算机应该根据语音识别模型,将存储在计算机中的语音模板与输入语音信号的特征进行比较,并根据一定的搜索和匹配策略,找出一系列与输入语音匹配的最佳模板。然后根据这个模板的定义,查表就可以给出计算机识别结果。显然,这个最优结果直接关系到特征的选择、语音模型的质量和模板的准确性。

语音识别系统的整个构建过程包括训练和识别两部分。训练通常是离线进行,对预先收集的海量语音和语言数据库进行信号处理和知识挖掘,得到语音识别系统所需的“声学模型”和“语言模型”;识别过程通常在线完成,自动识别用户的实时语音。识别过程通常可以分为两个模块:“前端”和“后端”。“前端”模块的主要功能是端点检测(去除冗余静音和非语音)、降噪、特征提取等;“后端”模块的功能是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”,对用户语音的特征向量进行统计模式识别(也称“解码”),得到其中包含的文本信息。此外,后端模块中有一个“自适应”反馈模块,可以自行学习用户的语音,从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“解码”

语音识别是模式识别的一个分支,属于信号处理科学领域,与语音学、语言学、数理统计、神经生物学等学科密切相关。语音识别的目的是让机器“理解”人类口述的语言,包括两层含义:一是逐字理解没有翻译成书面语言的单词;二是理解口语中包含的要求或疑问,做出正确的回应,而不是拘泥于所有单词的正确转换。

语音识别系统的原理是什么。

自动语音识别技术有三个基本原理:首先,语音信号中的语言信息是根据短时幅度谱的时变模式编码的;其次,语音是可以阅读的,即它的声信号可以用几十个有区别的、离散的符号来表示,而不考虑说话人试图传达的信息内容;第三种语音互动是一个认知过程,因此离不开语言的语法、语义和语用结构。

声控是最自然方便的控制方式。尽管该行业仍面临一些技术瓶颈,但我们相信困扰其应用的准确性和稳定性问题有望得到解决。对于智能家居来说,将语音控制技术大规模应用于智能家居将成为未来市场发展的新趋势之一。

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