2023学年完整公开课版语音识别

物流人工智能技术技能培训项目一数据挖掘任务三语音识别目录CONTENTS语音识别技术的发展PART1语音识别基础PART2语音识别基本原理PART3语音识别的应用PART4过程与方法：知识与技能：1.了解语音识别技术的发展；2.了解语音识别基本原理；3.了解语音识别的应用。在学习动画视频的过程中，理解其基本工作原理，了解其实际应用价值。情感、态度与价值观：1.提升对人工智能的认识，发展辩证思维，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。2.坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度。【教学目标】语音识别，作为信息技术中一种人机接口的关键技术，具有重要的研究意义和广泛的应用价值。语音识别技术的应用范围极为广泛，不仅涉及日常生活的方方面面，在军事领域也发挥着极其重要的作用。它是信息社会朝着智能化和自动化发展的关键技术，使人们对信息的处理和获取更加便捷，从而提高人们的工作效率。语音识别取得突破性进展。提出矢量量化和隐马尔可夫模型理论。70年代在细化模型的设计、参数提取和优化、系统的自适应方面取得较大进展。90年代以后取得实质性进展。线性预测分析和动态规划的提出。60年代研究主要集中在对元音、辅音、数字以及孤立词的识别。20世纪50年代取得新突破。大词汇量、非特定人、连续语音的识别；基于统计模型的方法。80年代一、语音识别技术的发展语音识别是将人类的声音信号转化为文字或者指令的过程。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的—个分支。语音识别的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知等许多学科领域，是一个多学科综合性研究领域。二、语音识别基础根据在不同限制条件下的研究任务，产生了不同的研究领域。这些领域包括：可分为孤立字（词）、连接词和连续语音识别系统；根据对说话人说话方式的要求可分为特定人和非特定人语音识别系统；根据对说话人的依赖程度可分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量以及无限词汇量语音识别系统。根据词汇量的大小二、语音识别基础从语音识别模型的角度讲，主流的语音识别系统理论是建立在统计模式识别基础之上的语音识别的目标是利用语音学与语言学信息，把输入的语音特征向量序列X=x1，x2，…，xT转化成词序列W=w1,w2，…，wN并输出。基于最大后验概率的语音识别模型如下式所示。上式表明，要寻找最可能的词序列语音识别基本原理，应该使XW与P（W）的乘积达到最大。其中，P（X|W）是特征矢量序列X在给定W条件下的条件概率，由声学模型决定。P（W）是M独立于语音特征矢量的先验概率，由语言模型决定。由于将概率取对数不影响M的选取，第四个等式成立。logP（X|W）与logP（W）分别表示声学得分与语言得分，且分别通过声学模型与语言模型计算得到。三、语音识别基本原理从语音识别系统构成的角度讲，一个完整的语音识别系统包括特征提取、声学模型、语言模型搜索算法等模块。语音识别系统的基本原理是将采集到的语音信号送到特征提取模块处理，将所得到的语音特征参数送入模型库模块，由声音模式匹配模块根据模型库对该段语音进行识别，最后得出识别结果。其中：预处理模块滤除原始语音信号中的次要信息及背景噪音等。语音识别系统基本原理框图输入语音预处理特征提取相似性度量相似性度量（模板配额）后处理参考模式库训练识别识别结果三、语音识别基本原理声学模型是语音识别系统中最为重要的部分之一。声学建模涉及建模单元选取、模型状态聚类、模型参数估计等很多方面。搜索是在指定的空间当中，按照一定的优化准则，寻找最优词序列的过程。搜索的本质是问题求解，广泛应用于语音识别、机器翻译等人工智能和模式识别的各个领域。三、语音识别基本原理语音识别技术有着非常广泛的应用领域和市场前景。如应用于语音输入控制系统、智能对话查询系统等。语音识别技术在军事领域里也有着极为重要的应用价值和极其广阔的应用空间。四、语音识别的应用【课后小结】语音识别语音识别技术的发展20世纪50年代，研究主要集中在对元音、辅音、数字以及孤立词的识别。60年代，取得实质性进展，线性预测分析和动态规划的提出。70年代，取得突破性进展。……语音识别基础语音识别基本原理语音识别的应用语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的—个分支。从语音识别模型的角度讲，主流的语音识别系统理论是建立在统计模式识别基础之上的语音识别的目标是利用语音学与语言学信息，把输