2025年人工智能语音辨识技术的工作原理.pdf

该【2025年人工智能语音辨识技术的工作原理 】是由【小屁孩】上传分享，文档一共【4】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【2025年人工智能语音辨识技术的工作原理 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:..操千曲尔后晓声,观千剑尔后识器。——刘勰人工智能语音辨识技术的工作原理人工智能技术在各行各业都有着广泛的应用,其中语音识别技术是其中之一。语音识别技术是指通过计算机识别人类语音并进行转换,将语音信号转化成文字表达,是一种自然语言处理技术的应用。语音识别技术在机器翻译、智能客服、智能家居等方面有广泛的应用,因此具有很高的应用价值和市场前景。本文将针对语音识别技术的工作原理进行详细介绍。一、语音信号与数字信号转换语音信号的产生是由人们的声带、喉咙、口腔、舌头、牙齿等器官协同作用而发生的。语音信号是一种模拟信号,其波形呈现出分段性和周期性,即语速变化、语调变化、语音韵律变化等。数字信号一般是通过轻微地修改语音信号的形式、频率和强度等参数,并使用采样、量化等方式将语音信号转换成数字信号。数字信号一般具有以下特征:(1)离散性:数字信号是离散的,即采样时间、采样值等都是离散的。(2)高精度:数字信号采样精度高,可以达到12位和24位等精度。(3)易于处理:数字信号可以通过计算机处理、存储和传输,处理方式更加的方便,同时数字信号的数据压缩也可以大大降:..不飞则已,一飞冲天;不鸣则已,一鸣惊人。——《韩非子》低存储成本,促进内容共享。二、语音信号处理在语音信号处理的过程中,由于语音信号存在很多干扰和杂音等因素,因此不同的算法会对信号进行降噪和预处理。常用的方法包括:1、预处理预处理是指将原始的语音信号进行预处理,对信号进行有利于后续处理的转换。其中常见的预处理技术包括:(1)预加重:预加重是指对原始语音信号进行滤波,以便增强信号中高频部分。它可以消除由于话筒、音响等设备导致的低频分量,以及话筒与图表的耦合分量。(2)分帧:将语音信号分成长度相等的窗口,以便使用计算机对其进行处理。(3)窗函数:对于分帧后的语音信号,通过窗函数对其进行平滑处理,有助于提高信噪比。2、降噪在预处理之后,还需要对语音信号进行降噪操作,消除信号中的杂波或背景噪声等。降噪算法的目的是消除噪声并增强语音信号,以便提高信噪比,从而提高语音识别的准确度。:..太上有立德,其次有立功,其次有立言,虽久不废,此谓不朽。——《左传》3、特征提取语音信号处理的最后一步是进行特征提取。特征提取过程主要(Mel频率倒谱系数)等技术。能够针对人的听觉系统进行模拟,将语音信号转化为一个相对线性的频域余弦系数,方便计算机进行处理,并且具有良好的特征提取性能。由于语音信号具备分段和时域性的特点,因此通常将语音信号分成小的信号段,在每个信号段中提取相应的语音特征,然后再对这些特征进行拼接和分类处理。三、基于模型的语音识别在将预处理后的信号进行数字信号转换之后,就可以进行模型构建,在模型构建阶段一般需要进行训练。常见的语音识别模型包括:1、隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种基于概率的模型,其基本思想是将语音信号建模成一系列的隐藏状态,并认为观察到的语音信号来源于隐藏状态序列。该模型将语音信号分解为一些状态,并且假定这些状态之间存在一定的转移概率关系,可以通过一个观察序列序列和匹配度度量函数,计算出每个状态对观察序列的匹配度,然后通过Viterbi算法求解最佳路径,进而获得语音信号的文本表达。HMM能够适用于多种语音识别的任务,因此成为目前应用最广泛的语音识:..操千曲尔后晓声,观千剑尔后识器。——刘勰别模型。2、深度学习模型深度学习模型是指基于神经网络的模型,可以通过对训练数据进行深度学习,获得语音信号的高级特征,进而实现对语音信号的分类和识别。深度学习模型的应用范围更为广泛,能够解决目前很多语音识别模型的难点问题,能够适应非典型语音和噪音等复杂的语音环境。深度学习模型中最常用的是基于卷积神经网络(N)和循环神经网络(work,RNN)的模型架构。3、集成模型除了单一的HMM和深度学习模型之外,集成模型(ENSEMBLES)也成为当前语音识别技术的重要应用之一。集成模型结合了HMM模型和深度学习模型的优势,可以提高语音识别的准确度和稳定性,同时降低了模型自身的偏差和方差,有效地避免了由于单一模型不足所造成的问题,获得了更好的识别表现。总之,语音识别技术是一种具有广泛应用前景和市场需求的人工智能技术,其基本原理是将语音信号转化成数字信号,并通过模型构建和训练,以较高的准确度将语音信号转化成文本表达。未来,随着人工智能技术的不断发展和进步,语音识别技术的应用前景和市场需求将更加广泛。