简述语音识别原理。
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分类: 电脑/网络 >> 硬件
解析:
语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同,语音识别系统可以分为:特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统,其基本原理和处理方法都大体类似。
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求:
(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性; (2)各阶参数之间有良好的独立性;
(3)特征参数要计算方便,最好有高效的算法,以保证语音识别的实时实现。
在训练阶段,将特征参数进行一定的处理后,为每个词条建立一个模型,保存为模板库。在识别阶段,语音信号经过相同的通道得到语音特征参数,生成测试模板,与参考模板进行匹配,将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时,还可以在很多先验知识的帮助下,提高识别的准确率。
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语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同,语音识别系统可以分为:特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统,其基本原理和处理方法都大体类似。
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求:
(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性; (2)各阶参数之间有良好的独立性;
(3)特征参数要计算方便,最好有高效的算法,以保证语音识别的实时实现。
在训练阶段,将特征参数进行一定的处理后,为每个词条建立一个模型,保存为模板库。在识别阶段,语音信号经过相同的通道得到语音特征参数,生成测试模板,与参考模板进行匹配,将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时,还可以在很多先验知识的帮助下,提高识别的准确率。
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朗深技术(长沙欧尼达)
2018-10-31 广告
2018-10-31 广告
语音识别技术的应用主要有以下两个方面。一是用于人机交流。目前这方面应用的呼声很高,因为使用键盘、鼠标与电子计算机进行交流的这种方式,使许多非专业人员,特别是不懂英语或不熟悉汉语拼音的人被拒之于门外,影响到电子计算机的进一步普及。语音识别技术...
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