简述语音识别原理 (简述语音识别的原理)

本文目录导航：

• 简述语音识别原理。
• 语音识别的原理是什么
• 人工智能的原理是什么？

简述语音识别原理。

语音识别的基本环节 依据实践中的运行不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与延续词的识别、小词汇量与大词汇量以及有限词汇量的识别。

但无论那种语音识别系统，其基本原理和解决方法都大体相似。

语音识别环节关键包括语音信号的预解决、特色提取、形式婚配几个局部。

预解决包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预减轻等环节。

语音信号识别最关键的一环就是特色参数提取。

提取的特色参数必需满足以下的要求：(1)提取的特色参数能有效地代表语音特色，具备很好的区分性； (2)各阶参数之间有良好的独立性；(3)特色参数要计算繁难，最好有高效的算法，以保障语音识别的实时成功。

在训练阶段，将特色参数启动必定的解决后，为每个词条建设一个模型，保留为模板库。

在识别阶段，语音信号经过相反的通道获取语音特色参数，生成测试模板，与参考模板启动婚配，将婚配分数最高的参考模板作为识别结果。

同时，还可以在很多先验常识的协助下，提高识别的准确率。

语音识别的原理是什么

语音识别的原理可以从两方面了解，区分是数据库、算法与自学习。

1、数据库，其实语音识别的原理是十分好了解的，它是和指纹识别定位原理一样的，设施会把指标语音搜集起来，接着对这些搜集来的语音实施解决，而后会获取指标语音的一些消息，上方就会把这些特色消息和数据库中曾经存在的数据启动相似度的搜查对比，当评分最高的消息发生，那就是识别结果，会经由其余系统的接入把没有成功的设施语音识别配置。

在实践的操作中，语音识别是十分复杂的，毕竟语音自身就较为复杂，它和指纹识别最大的区别就是，指纹识别只有要把指纹录入而后由数据库启动对比识别，可是语音识别就不能如此繁难。

因为语音的复杂性，所以语音的数据库是十分宏大的，并且这种数据库还不能放到移动端，这也是经常使用手机语音助手就必要求启动联网的最大要素。

语音识别自发生以来开展到如今，也是有发生过可以离线经常使用的，然而经过实践的经常使用后发现，离线版的不可保障准确率，一个或许会出错的识别配置人造不可经常使用。

2、算法和自学习，语音识别会对搜集到的指标启动预解决，其中包括语音信号采样、反混叠带通滤波、去除集体发音差异和设施、环境惹起的噪声影响等等，总之是十分复杂的，所以之后关于要求解决的言语都会启动特色的提取。

声响是具备触动性的，关键的形态为波形，言语识别也就是对这种波形启动分帧，多个帧导致一个形态，三个形态导致一个音素。

英语罕用音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素导致的音素集，汉语普通间接用所有声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调音调。

而后经由音素系统吧这些分解单词或许是汉字，上方经过相应的算法解决即可。

自学习系统关键是针对数据库的，吧言语变为文字的言语识别系统必需领有两个数据库，一个用来提取声响启动婚配，一个是能够与之婚配的文本言语数据库。

这两个数据库都要求提早对数据机型启动训练剖析，繁难地理解为自学习系统。

人工智能的原理是什么？

人工智能技术运行的细分畛域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚构团体助理、人造言语解决—语音识别、人造言语解决—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容智能识别、介绍引擎等。

上方，咱们就每个细分畛域，从概述和技术原理角度稍微做一下开展，供大家拓展一下常识。

1、深度学习

深度学习作为人工智能畛域的一个关键运行畛域。

说到深度学习，大家第一个想到的必需是AlphaGo，经过一次性又一次性的学习、降级算法，最终在人机大战中战败围棋巨匠。

关于一个智能系统来讲，深度学习的才干大小，选择着它在多大水平上能到达用户对它的等候。

。

深度学习的技术原理：

1.构建一个网络并且随机初始化一切衔接的权重；2.将少量的数据状况输入到这个网络中；3.网络解决这些举措并且启动学习；4.假设这个举措合乎指定的举措，将会增强权重，假设不合乎，将会降落权重；5.系统经过如上环节调整权重；6.在不可胜数次的学习之后，超越人类的体现；

2、计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和优惠的才干。

计算机视觉有着宽泛的细分运行，其中包括，医疗畛域成像剖析、人脸识别、公关安保、安防监控等等。

计算机视觉

计算机视觉的技术原理：

计算机视觉技术运用由图像解决操作及其余技术所组成的序列来将图像剖析义务分解为便于治理的小块义务。

3、语音识别

语音识别，是把语音转化为文字，并对其启动识别、认知和解决。

语音识别的关键运行包括电话外呼、医疗畛域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

语音识别

语音识别技术原理：

1、 对声响启动解决，经常使用移动函数对声响启动分帧；2、 声响被分帧后，变为很多波形，要求将波形做声学体征提取；3、 声响特色提取之后，声响就变成了一个矩阵。而后经过音素组分解单词；

4、虚构团体助理

苹果手机的Siri，以及小米手机上的小爱，都算是虚构团体助理的运行。

虚构团体助理技术原理：（以小爱为例）

1、用户对着小爱谈话后，语音将立刻被编码，并转换成一个紧缩数字文件，该文件蕴含了用户语音的关系消息；2、因为用户手机处于开机形态，语音信号将被转入用户所经常使用移动经营商的基站当中，而后再经过一系列固定电 线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP领有云计算主机；3、该主机中的内置系列模块，将经过技术手腕来识别用户刚才说过的内容。

5、人造言语解决

人造言语解决（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于成功指标的多种技术启动了融合，成功人机间人造言语的通讯。

人造言语解决技术原理：

1、汉字编码词法剖析；2、句法剖析；3、语义剖析；4、文本生成；5、语音识别；

6、智能机器人

智能机器人在生存中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不论是跟人语音聊天，还是自主定位导飞行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的允许。

智能机器人技术原理：

人工智能技术把机器视觉、智能布局等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人领有判别、决策的才干，能在各种不同的环境中解决不同的义务。

智能穿戴设施、智能家电、智能出行或许无人机设施其实都是相似的原理。

7、引擎介绍

淘宝、京东等商城，以及36氪等新闻网站，会依据你之前阅读过的商品、页面、搜查过的关键字推送给你一些关系的产品、或网站内容。

这其实就是引擎介绍技术的一种体现。

Google为什么会做收费搜查引擎，目的就是为了搜集少量的人造搜查数据，丰盛他的大数据数据库，为前面的人工智能数据库做预备。

引擎介绍技术原理：

介绍引擎是基于用户的行为、属性（用户阅读行为发生的数据），经过算法剖析和解决，被动发现用户以后或潜在需求，并被动推送消息给用户的阅读页面。

未来人工智能运行畛域的展望

除了上方的运行之外，人工智能技术必需会朝着越来越多的分支畛域开展。

医疗、教育、金融、衣食住行等等触及人类生存的各个方面都会有所浸透。