语音识别基本流程

本文介绍了语音识别的基础,从音频采集、预处理、特征提取(如MFCC),到使用深度学习模型(如RNN)进行训练和推理,提供Python代码示例,帮助初学者入门语音识别技术。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

语音识别是一种将人类语音转化为文本或命令的技术,它在许多领域中得到广泛应用,如智能助理、语音控制和语音转写等。本文将介绍语音识别的基本流程,并提供相应的源代码示例。

  1. 音频采集
    语音识别的第一步是音频采集。这可以通过麦克风或其他音频输入设备完成。在Python中,我们可以使用PyAudio库来实现音频采集。以下是一个简单的示例代码:
import pyaudio
import wave

CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 5
WAVE_OUTPUT_FILENAME <
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