什么是语音识别语音识别的方法 语音识别测试方法

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1、什么是语音识别语音识别的方法语音识别测试方法语音识别技术所涉及的领域包括信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。那么你对语音识别了解多少呢?以下是由整理关于什么是语音识别的内容，盼望大家喜爱!语音识别的简介与机器进行语音沟通，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。中国物联网校企联盟形象得把语音识别比做为"机器的听觉系统'。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或指令的高技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在

2、翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地挺直导航，平安、便捷。语音识别的方法语音识别方法主要是模式匹配法。在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相像度比较，将相像度最高者作为识别结果输出。语音识别的主要问题⒈对自然语言的识别和理解。首先必需将连续的讲话分解为词、音素等单位，其次要建立一个理解语义的规章。⒉语音信息量大。语音模式不仅对不同的说话人不同，对同一说话人也是不同的，例如，一个说话人在随便说话和仔细说话时的语音信息是不同的。一个人的说话方

3、式随着时间改变。⒊语音的模糊性。说话者在讲话时，不同的词可能听起来是相像的。这在英语和汉语中常见。⒋单个字母或词、字的语音特性受上下文的影响，以致转变了重音、音调、音量和发音速度等。⒌环境噪声和干扰对语音识别有严峻影响，致使识别率低。语音识别系统的实现语音识别系统选择识别基元的要求是，有精准的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采纳上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严峻，可以采纳音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所供应的训练数据的力量，会使得性能急剧下降。听写机：大词汇量、非特定人、连续语

4、音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面对一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器

5、进行分析猎取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来猎取语义信息。看过"语音识别的方法'的人还看了：1.Windows7语音识别功能有什么用2.ppt2021怎么制作文本语音识别的动画效果3.探析语音识别技术的进展及趋势4.Win10正式版Cortana语音搜寻在哪里怎么用法5.windows7怎么设置话筒6.win7系统怎么开启自动播放功能7.什么是模式识别模式识别的方法与应用