asr 功能记录

1.usb检测操作系统类型

1826 dvc.docx

2.关闭modem

ASR1802SL和ASR1826如何不起CP.docx

3.user模式与production模式

ASR1826 production和user模式如何切换.pdf

4.fota包制作

ASR1826 平台如何制作FOTA包和进行测试.pdf

5.nvm文件读取

ASR1826 如何替换NVM文件.pdf

6.ramdump

ASR1826_RAMDUMP简介_1.05.pdf

7.系统压力测试

ASR1826平台stressapptest 压力测试简介_V1.01.pdf

8.修改USB 设备的 VID PID

ASR1826修改USB设备的VID和PID.pdf

9.adb连接

ASR平台如何连接ADB设备.pdf

10.更改band

PXA1802 LTE Band设置说明_v2.2.pdf

11.OVERLAY

rootfs 中配置文件修改不生效问题分析.pdf

12.编译报错定位

编译报错定位注意事项.pdf
### 自动语音识别 (ASR) 技术及其应用 #### 定义与概述 自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)是一种使计算机能够理解并转录人类口语的技术[^1]。这项技术通过处理音频信号来解析其中的语言内容,从而实现从声音到文字的转换。 #### 核心算法原理 为了有效执行这一过程,ASR依赖于多个关键技术环节: - **语音特征提取**:这是指将原始音频数据转化为适合机器学习模型使用的数值表示形式的过程。常用的方法包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)[^1]。 - **声学建模**:该阶段旨在建立一个可以预测给定输入音素序列的概率分布模型。现代系统通常采用深度神经网络(DNN),尤其是长短时记忆(LSTM)单元或其变体——高速公路LSTM(Highway LSTM)来进行更高效的长期依赖捕捉[^3]。 - **语言建模**:此部分负责评估不同词串的可能性大小,以便选出最有可能的真实话语表达方式。统计方法如n-gram模型曾被广泛应用;然而近年来基于Transformer架构的大规模预训练模型逐渐成为主流选择。 #### 应用场景实例 随着性能不断提升,ASR已经渗透到了众多领域当中: - **智能客服**:利用自然对话交互能力帮助企业提升服务效率; - **智能家居控制**:允许用户仅需简单口令即可完成设备操控; - **医疗记录自动化**:医生可以通过口头叙述快速录入患者病历资料; - **车载信息系统**:驾驶员无需手动操作就能获取导航指引或其他娱乐资讯。 ```python import speech_recognition as sr def recognize_speech_from_mic(): recognizer = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: audio_data = recognizer.listen(source) try: text = recognizer.recognize_google(audio_data) return f"You said: {text}" except sr.UnknownValueError: return "Sorry, I did not understand that." ``` 上述Python代码展示了如何使用`speech_recognition`库轻松集成基本的ASR功能,可作为开发原型的基础框架之一。
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