《语音识别基础》课件

《语音识别基础》PPT课件这份课件是为了从基础开始介绍语音识别技术以及如何应用它来解决实际问题而打造的。语音识别简介1定义语音识别是将人类语音的声学信息转换为语音文本的过程，目的是将语音信号转换为计算机可处理的形式。2应用语音识别广泛应用于安全、通讯、游戏、智能家居等多个领域，与我们的日常生活息息相关。语音信号的基本组成声音波形由气压变化产生，包含频率和振幅信息。频谱对声音波形在频域上的表示，频谱中高频率对应声音的高音。声谱图是时间、频率、能量三维信息的表达方式，展示了声音波形的详细信息。音素语音信号最小的有意义单位，不同语言的音素个数和属性不同。声波传输原理声音的产生声音波形是由声源产生，在固体、液体和气体中都可以传播。声音的传输声波通过介质在空气中迅速传播，但如果在太空中，则声音无法传播。声音的接收声波被传感器、麦克风或电话接收器转换为模拟电流并通过电路传输到信号处理器中。语音识别的基本流程1语音信号的预处理对语音信号进行分段、预加重、分帧和加窗等处理，为下一步的特征提取做准备。2语音信号的特征提取提取语音信号中的关键特征，如短时能量、倒谱系数、线性预测系数等。3模型的训练使用标注的语音样本对模型进行训练，不断优化模型参数提高识别准确率。4语音识别的解码通过预测语音信号的概率，选取最可能对应的文本输出结果。语音信号的特征提取短时能量用于描述语音信号短时段内能量的大小。短时平均过零率用于衡量信号波形的变化率，将信号分为有端点和无端点两种情况。线性预测编码通过线性组合得到一组预测系数，从而将原始信号转换成较低维度的线性预测系数向量。梅尔频率倒谱系数基于人耳特性，将频谱映射到更适合人耳听觉特性的梅尔尺度。DFT在语音识别中的应用DFT是什么？DFT（离散傅里叶变换）是傅里叶变换在有限的时间间隔内的离散化。语音信号频谱分析DFT可以将语音信号从时间域转换到频率域，用于提取语音信号的频谱特征。频域滤波通过对语音信号在频域上加以滤波，来去除噪声或突发的信号干扰，提高识别率。谱包络提取谱包络提取是一种DFT基础上的语音信号特征提取方法，可用于特征降维。声学模型的构建1高斯混合模型声学模型常用高斯混合模型（GMM）来建模语音信号的音素。2HMM介绍隐马尔科夫模型（HMM）用于描述不同状态之间的转移概率和输出概率，用于模拟连续音素之间的转移关系。3前向算法和后向算法前向算法用于计算当前时刻下观察到某个状态的概率，而后向算法则用于计算某个状态在之后观察到观察样本的条件下的概率。4Viterbi算法和Baum-Welch算法Viterbi算法用于查找概率最大的状态路径，而Baum-Welch算法则用于从未标注的样本中学习模型参数。语音识别中的噪声处理形态学滤波主要用于去除形态与语音相似的噪声。谱减法通过计算语音信号和背景噪声的差值，从频域上减去背景噪声的幅度，保留语音信号的幅度信息。小波变换方法其可以发现信号中的短时临时性和长时趋势信息，从而去噪效果较好。语音识别的性能评价准确率通过比较识别准确的语音个数与总的样本个数计算得出。召回率反映正确识别的样本数与标准样本库中对应样本数的比值。F值综合考虑准确率和召回率，通过对准确率和召回率加权平衡计算得出。语音识别技术的应用智能家居通过语音识别技术，用户可以通过语音来控制家居设备的开关、温度等。无人驾驶语音识别技术在无人驾驶中得到了广泛应用，可以提供车内娱乐、导航、安全等服务。客服中心借助语音识别技术，在客服中心中可以通过自动语音应答等方式实现自动客服服务。医疗保健语音识别技术可以应用于医疗保健中，为医生提供辅助诊断、快速记录病历等帮助。当前语音识别技术的发展趋势大数据技术的应用随着大数据技术的发展，越来越多的语音数据得到了收集和处理，为语音识别技术的精度提供了支持。深度学习技术的发展深度学习技术作为目前人工智能领域的前沿技术，被广泛应用于语音识别领域。它可以处理更复杂的特征，提高语音识别技术的准确率。面向序列的语音识别技术当前的语音识别技术大多基于单个语音样本的短