qq_23150755的博客

由于人耳所感受到的响度与声功率呈对数关系，因此就用实际功率与参照功率（即0db）的比值来表示专用级强度，由于这个数值比较小，通常用分贝来作为单位，这样在数值上就扩大了10倍。灵敏度定义是在94 dB 的声压级（SPL）下，用1 kHz 正弦波进行测量，麦克风在该输入激励下的数字输出信号幅度。数值越小，失真越小，高次谐波占的分量越小。语音采集的水平高低，严重影响后续语音识别结果的正确性，因此影响到整体语音交互的效果。麦克风的个数越多，对说话人的定位精度越高，在嘈杂环境下的拾音质量越高。

语音采集是以麦克风拾音为开端，经过模拟信号数字化，最后生成原始音频文件的整个过程。

本章主要介绍AI语音交互的原理，包括语音交互的流程以及各流程节点所涉及的相关知识，如语音采集、语音识别、自然语言处理、语音合成等。目录第2章 AI语音交互原理介绍2.1 AI语音交互AI语音交互通俗点说就是人与机器间进行语音理解和交互的过程。AI语音交互流程是从用户输入语音信号开始，经过语音采集得到原始音频文件，再经过语音识别技术（ASR）、自然语言处理技术（NLP），最后得到机器反馈的过程。机器反馈一般分为两种：一种是只有文字反馈既展示自然语言处理后的文字内容；

本章首先介绍语音的基本概念及语音的产生原理，然后介绍什么是人工智能语音、人工智能语音交互和人工智能语音测试，最后阐述人工智能语音测试的目的和意义，引领大家走入人工智能语音测试的世界。目录第1章第4节 AI语音测试简介1.4 AI语音测试简介1.4.1 AI语音测试的价值1.4.2 AI语音测试的应用1.4 AI语音测试简介。

本章首先介绍语音的基本概念及语音的产生原理，然后介绍什么是人工智能语音、人工智能语音交互和人工智能语音测试，最后阐述人工智能语音测试的目的和意义，引领大家走入人工智能语音测试的世界。目录第1章第3节 人工智能简介1.3 AI语音简介1.3.1 AI语音技术简介1.3.2 AI语音交互简介1.3 AI语音简介AI语音既人工智能语音技术，以语音识别技术为开端，实现人机语言的通信，包括语音识别技术（ASR）、自然语言处理技术（NLP）和语音合成技术（TTS）。

提起人工智能，我们不得不说说人工智能的核心“机器学习”，它是使计算机具有智能的根本途径。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构从而不断改善自身的性能。1. 机器学习的基本思路机器学习的基本思路主要包含如下3步：（1）首先把现实生活中的任务抽象成“数学函数”，并且很清楚函数中不同参数的作用。

了解了语音的基本概念后，接下来来了解语音的产生原理，这其中包括发音器官，语音的产生过程，以及语音的本质。

本章首先介绍语音的基本概念及语音的产生原理，然后介绍什么是人工智能语音、人工智能语音交互和人工智能语音测试，最后阐述人工智能语音测试的目的和意义，引领大家走入人工智能语音测试的世界。