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文檔簡介
《語音識別基礎(chǔ)》PPT課件這份課件是為了從基礎(chǔ)開始介紹語音識別技術(shù)以及如何應(yīng)用它來解決實(shí)際問題而打造的。語音識別簡介1定義語音識別是將人類語音的聲學(xué)信息轉(zhuǎn)換為語音文本的過程,目的是將語音信號轉(zhuǎn)換為計算機(jī)可處理的形式。2應(yīng)用語音識別廣泛應(yīng)用于安全、通訊、游戲、智能家居等多個領(lǐng)域,與我們的日常生活息息相關(guān)。語音信號的基本組成聲音波形由氣壓變化產(chǎn)生,包含頻率和振幅信息。頻譜對聲音波形在頻域上的表示,頻譜中高頻率對應(yīng)聲音的高音。聲譜圖是時間、頻率、能量三維信息的表達(dá)方式,展示了聲音波形的詳細(xì)信息。音素語音信號最小的有意義單位,不同語言的音素個數(shù)和屬性不同。聲波傳輸原理聲音的產(chǎn)生聲音波形是由聲源產(chǎn)生,在固體、液體和氣體中都可以傳播。聲音的傳輸聲波通過介質(zhì)在空氣中迅速傳播,但如果在太空中,則聲音無法傳播。聲音的接收聲波被傳感器、麥克風(fēng)或電話接收器轉(zhuǎn)換為模擬電流并通過電路傳輸?shù)叫盘柼幚砥髦?。語音識別的基本流程1語音信號的預(yù)處理對語音信號進(jìn)行分段、預(yù)加重、分幀和加窗等處理,為下一步的特征提取做準(zhǔn)備。2語音信號的特征提取提取語音信號中的關(guān)鍵特征,如短時能量、倒譜系數(shù)、線性預(yù)測系數(shù)等。3模型的訓(xùn)練使用標(biāo)注的語音樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練,不斷優(yōu)化模型參數(shù)提高識別準(zhǔn)確率。4語音識別的解碼通過預(yù)測語音信號的概率,選取最可能對應(yīng)的文本輸出結(jié)果。語音信號的特征提取短時能量用于描述語音信號短時段內(nèi)能量的大小。短時平均過零率用于衡量信號波形的變化率,將信號分為有端點(diǎn)和無端點(diǎn)兩種情況。線性預(yù)測編碼通過線性組合得到一組預(yù)測系數(shù),從而將原始信號轉(zhuǎn)換成較低維度的線性預(yù)測系數(shù)向量。梅爾頻率倒譜系數(shù)基于人耳特性,將頻譜映射到更適合人耳聽覺特性的梅爾尺度。DFT在語音識別中的應(yīng)用DFT是什么?DFT(離散傅里葉變換)是傅里葉變換在有限的時間間隔內(nèi)的離散化。語音信號頻譜分析DFT可以將語音信號從時間域轉(zhuǎn)換到頻率域,用于提取語音信號的頻譜特征。頻域?yàn)V波通過對語音信號在頻域上加以濾波,來去除噪聲或突發(fā)的信號干擾,提高識別率。譜包絡(luò)提取譜包絡(luò)提取是一種DFT基礎(chǔ)上的語音信號特征提取方法,可用于特征降維。聲學(xué)模型的構(gòu)建1高斯混合模型聲學(xué)模型常用高斯混合模型(GMM)來建模語音信號的音素。2HMM介紹隱馬爾科夫模型(HMM)用于描述不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率和輸出概率,用于模擬連續(xù)音素之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系。3前向算法和后向算法前向算法用于計算當(dāng)前時刻下觀察到某個狀態(tài)的概率,而后向算法則用于計算某個狀態(tài)在之后觀察到觀察樣本的條件下的概率。4Viterbi算法和Baum-Welch算法Viterbi算法用于查找概率最大的狀態(tài)路徑,而Baum-Welch算法則用于從未標(biāo)注的樣本中學(xué)習(xí)模型參數(shù)。語音識別中的噪聲處理形態(tài)學(xué)濾波主要用于去除形態(tài)與語音相似的噪聲。譜減法通過計算語音信號和背景噪聲的差值,從頻域上減去背景噪聲的幅度,保留語音信號的幅度信息。小波變換方法其可以發(fā)現(xiàn)信號中的短時臨時性和長時趨勢信息,從而去噪效果較好。語音識別的性能評價準(zhǔn)確率通過比較識別準(zhǔn)確的語音個數(shù)與總的樣本個數(shù)計算得出。召回率反映正確識別的樣本數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫中對應(yīng)樣本數(shù)的比值。F值綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率,通過對準(zhǔn)確率和召回率加權(quán)平衡計算得出。語音識別技術(shù)的應(yīng)用智能家居通過語音識別技術(shù),用戶可以通過語音來控制家居設(shè)備的開關(guān)、溫度等。無人駕駛語音識別技術(shù)在無人駕駛中得到了廣泛應(yīng)用,可以提供車內(nèi)娛樂、導(dǎo)航、安全等服務(wù)??头行慕柚Z音識別技術(shù),在客服中心中可以通過自動語音應(yīng)答等方式實(shí)現(xiàn)自動客服服務(wù)。醫(yī)療保健語音識別技術(shù)可以應(yīng)用于醫(yī)療保健中,為醫(yī)生提供輔助診斷、快速記錄病歷等幫助。當(dāng)前語音識別技術(shù)的發(fā)展趨勢大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,越來越多的語音數(shù)據(jù)得到了收集和處理,為語音識別技術(shù)的精度提供了支持。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為目前人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù),被廣泛應(yīng)用于語音識別領(lǐng)域。它可以處理更復(fù)雜的特征,提高語音識別技術(shù)的準(zhǔn)確率。面向序列的語音識別技術(shù)當(dāng)前的語音識別技術(shù)大多基于單個語音樣本的短
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