语音识别技术演进：从发展历程到源代码实现

最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BinzTcl/article/details/133092709
本文介绍了语音识别技术的发展历程，从统计模型的Hidden Markov Model到深度学习时代的RNN、LSTM，再到端到端模型的应用，同时提供了相关源代码示例。

语音识别技术是指将人类语音信息转化为可被计算机处理的文本或命令的技术。随着人工智能和自然语言处理领域的迅速发展，语音识别技术在各个领域都得到了广泛应用。本文将从语音识别技术的演进历程出发，介绍其发展过程，并提供相应的源代码实现。

  1. 统计模型（Hidden Markov Model，HMM）时代
    在语音识别技术的早期阶段，统计模型被广泛应用。其中，Hidden Markov Model (HMM) 是一种常见的模型，它假设语音信号是由一系列隐含的状态生成的。以下是一个简单的HMM语音识别的源代码实现示例：
import numpy as np

# 定义HMM模型参数
transition_probabilities = np.array([[0.7,
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