AI技术概念解析：语音识别ASR

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

BinzTcl

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文章标签：人工智能语音识别

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本文详述了语音识别ASR的基础原理，通过Python和SpeechRecognition库的示例介绍了如何进行语音转文本操作，并探讨了深度学习模型CTC在语音识别中的应用，同时提供了使用Keras构建ASR模型的代码示例。

作为AI产品经理，了解语音识别ASR（Automatic Speech Recognition）是至关重要的。语音识别是一种将人类语音转换为可处理的文本形式的技术，它在许多领域中有着广泛的应用，包括语音助手、语音转写、语音命令和语音搜索等。本文将详细介绍语音识别ASR的相关概念，并提供相应的源代码示例。

语音识别ASR的基本原理是将输入的语音信号转换为相应的文本输出。下面是一个简单的示例，展示如何使用Python和开源库SpeechRecognition进行语音识别：

import speech_recognition as sr

# 创建一个语音识别器对象
r = sr.Recognizer()

# 使用麦克风录音
with sr.Microphone(

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AIGC 技术解析：Whisper 的低延迟语音识别

AI大模型应用之禅

05-04

231

本文旨在全面解析Whisper模型的低延迟语音识别技术，包括其架构设计、核心算法原理、实际应用以及性能优化策略。我们将重点关注Whisper如何实现高质量、低延迟的语音转文本功能。文章首先介绍Whisper的技术背景和核心概念，然后深入分析其架构和算法。接着提供详细的代码实现和实际应用案例，最后讨论未来发展趋势和挑战。AIGC：人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content)ASR。

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404

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带入上面公式，S表示将Hyp转化为Ref时发生的替换数量，D表示将Hyp转化为Ref时发生的替换数量，I代表将Hypo转化为Ref时发生的插入数量，N代表Ref句子中总的字数或者英文单词数。定义：为了使识别出来的词序列和标准的词序列之间保持一致，需要进行替换、删除或者插入某些词，这些插入、替换或删除的词的总个数，除以标准的词序列中词的总个数的百分比，即为WER。因为英文语句中句子的最小单位是单词，而中文语句中的最小单位是汉字，因此在中文语音转文本任务或中文语音识别任务中使用。

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2153

-》(可以理解为分析考试题都是什么题，出的是否合理，一定是单选题)数据格式/采样率是否正确、频域信息是否完整、是否有噪声/口音/吞音、是否声音不清晰、是否音量过高或者过低、是否有丢帧、严重压缩等例如:两个人同时说话造成声音重叠，这样的语音计尊识别率不合理，因为答案是不一定的，不是单选题也没有对应的优化手段，虽然声学模型和语言模型都是基于最大概率输出的，但是既然ASR系统是基于算法和概率的，声音转文字就不可能是100%正确的那么就需要有一套完善的评价体系去评判ASR系统的好坏与否。通过学用的声学模型。

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houxiaoni01的博客

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2203

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一文看懂“语音识别ASR” | AI产品经理需要了解的AI技术概念

2401_84206094的博客

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2666

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主攻大数据人工智能物联网安全低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾

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