信息技术 第二册（五年制高职）课件 9.3.1 语音识别系统_第1页
信息技术 第二册（五年制高职）课件 9.3.1 语音识别系统_第2页
信息技术 第二册（五年制高职）课件 9.3.1 语音识别系统_第3页
信息技术 第二册（五年制高职）课件 9.3.1 语音识别系统_第4页
信息技术 第二册（五年制高职）课件 9.3.1 语音识别系统_第5页
已阅读5页，还剩9页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

探索智能家居《人工智能》主题九：人工智能语音识别系统目录contents语音识别系统的定义语音识别系统的原理语音识别系统的工作流程语音识别系统的定义01语音识别（SpeechRecognition）是指用计算机技术将语音信号转换成文本或者其他形式的输出，识别语音信号并将其转换为可输入计算机的数字信号。语音识别技术实际上就是一个将声学信号转换成语义信息的过程。通常使用基频、共振峰（Formants）和声强（时域信号）等特征来描述语音信号。1.

语音识别系统的定义现在的语音识别技术可以被广泛应用于智能家居、移动设备、汽车导航等领域。1.

语音识别系统的定义02语音识别系统的原理实现语音识别系统一般包含以下三个部分：2.语音识别系统的原理312语言模型声学模型语音识别引擎在声学模型中，主要是通过提取语音信号的频谱特征来构建状态模型。

频谱特征是指语音信号在任意时刻的功率谱密度和谱相位变化情况。特征提取完成后，将其输入到HMM模型中进行训练。在实际应用中，需要使用大量的训练样本，通过机器学习算法对模型进行优化，以达到高准确度的语音识别效果。2.1声学模型语音识别引擎是语音识别系统的核心部分，它负责对声学模型提取的语音特征进行解码，并生成相应的文本结果。语音识别引擎中有两个主要的组件：前端处理和推理处理。（1）前端处理是通过声学模型进行信号特征提取，并将特征序列进一步转换为声学特征向量，如梅尔倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。（2）推理处理是通过语音识别的算法，用声学特征向量计算词概率，并将词序列转换为最终的文本结果。2.2语音识别引擎语言模型是语音识别系统中的另一个重要组成部分。语言模型负责根据上下文环境，预测用户语音输入的下一个单词。语言模型应该能够识别符合语言规则的语句。在语言模型中，通常使用n-gram语言模型或者神经网络语言模型来完成文本预测。ChatGPT属于一类基于GPT技术的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）。大语言模型极大地改变了自然语言处理领域的研究范式，越来越多的科技公司为了赶上ChatGPT引发的时代浪潮，也纷纷给出了自己的大语言模型，包括Google、Microsoft、NVIDA等一系列顶尖科技公司。2.3语言模型03语音识别系统的工作流程数据采集

数据采集需要采集大量的正常人的语音数据，以及噪声、干扰等不同场景下的语音数据，以便于语音识别引擎的训练和调试。预处理

预处理是指对采集到的原始语音信号进行采样、滤波、分帧、特征提取、噪声消除等多种处理，以适配语音识别引擎的输入要求。建模

建模是指在掌握大量的语音数据后，采用一定的机器学习算法，训练出一个准确的声学模型。解码

解码是指将采集到的语音信号输入到

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论