语音识别概述

最新推荐文章于 2025-07-09 16:19:59 发布
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分类专栏： WebRTC实时语音算法工程实现 文章标签： 语音识别 自然语言处理 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shichaog/article/details/72528637
本文介绍了语音识别的基本原理，包括将其视为模式分类问题，以及一个典型的语音识别系统组成部分。讨论了声学模型（如HMM和深度学习模型）和语言模型在识别过程中的作用，强调了特征提取的重要性，如FBANK、MFCCs和PLP特征。文章还涵盖了数据集、预处理技术如预加重和加窗，以及深度学习模型如CTC和LAS在语音识别中的应用。

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#语音识别概述
语音识别问题就是模式分类问题。
一个基本的语音识别系统如下图，实现是正常工作流程，虚线是训练模式分类问题中的模板（这里就是声学模型，字典和语言模型）。
这里写图片描述
图1语音识别系统组件关系图
语音识别是把语音声波转换成文字。给定目标语音的训练数据，可以训练一个识别的统计模型。用傅里叶变换将声波变换

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自动语音识别（ASR）：研究综述【传统语音识别：基于贝叶斯公式，对联合概率P(X|W)·P(W)进行建模（语音识别结果=声学模型×语言模型）】【端到端语音识别：直接对条件概率 P(W|X)进行建模 】
u013250861的博客
03-09 7744
一、传统语音识别基本原理（基于贝叶斯公式） 设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为 X=[x1, x2, …, xN], 其中 xi 是一帧的特征向量, i=1, 2, …,N, N 为特征向量的数目. 该段语音对应的文本序列设为 W=[w1, w2, …, wM], 其中 wi 为基本组成单元, 如音素、单词、字符, i=1, 2, …, M, M 为文本序列的维度. 从贝叶斯角度, 语音识别的目标就是从所有可能产生特征向量X的文本序列中找到概率最大的W*, 可以用公式表示为式 (1) 优化问题:
语音怎么变文字的
eric88的专栏
11-28 4208
首先说一下作为输入的时域波形。我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件，比如Windows PCM文件，即wav文件来处理。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。采样率越大，每毫秒语音中包含的点的个数就越多。另外声音有单通道双通道之分，还有四通道的等等。对语音识别任务来说，单通道就足够了，多了浪费，因此一般要把声音转成
Windows系统内置语音识别技术与C++开发
最新发布
weixin_34374684的博客
07-09 660
语音识别技术，作为人工智能领域的重要组成部分，已经渗透到我们的日常生活中。它允许计算机通过分析音频信号，将人的语音转换成对应的文本信息。这项技术的发展为计算机和人之间的交互提供了全新的方式。从最初的限定词汇识别发展到现在的自然语言理解，语音识别技术的应用场景不断拓展，涵盖从智能助手到语音控制的各类应用。语音识别技术的核心是算法，它需要通过学习大量的语音样本，来提高对自然语言的理解能力。在这一发展过程中，机器学习和深度学习技术的应用是推动语音识别准确率显著提升的关键因素。
语音识别技术综述
飞鹰
03-14 9726
语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。它是一门交叉学科，正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。 语音识别技术与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转
语音识别——一份简短的技术综述
haima1998的专栏
08-05 2999
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/53264756 大家好！又到了每周一狗熊会的深度学习时间了。在上一讲中，小编给大家介绍了经典的 seq2seq，以及著名的注意力模型，并且小编在这些理论的基础上给出一个基于seq2seq和注意力模型的机器翻译实例。本讲小编将和大家继续将目光放宽，对广义的自然语言处理应用领域之一的语音识别进行一次简单而又相对完整技术综述。 1 概述 自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），也可以简称为语音.
语音识别入门第一节：语音识别概述
小小莫大大爱的博客
06-30 9157
语音识别入门课程第一节：语音识别概述，简单介绍语音识别的基础内容，包括定义、重要性、挑战性等。
《语音识别模式、算法设计与实践》——第一章 语音识别概述
lstef的博客
04-03 1603
语音识别是让机器具备自动接收和分析人类的语音，并最终输出对应文本的过程。将输入语音转化为文字的输出提前规定好该系统可以接收的语音输入形式，比如单个词、命令短语和连续语音。对应的文本输出形式，可以直接翻译出来的对应文本，也可以是经过编码的特殊字符，比如组成发音的基本单位——音素。由此可知，系统的输入和输出不同，决定了语音识别的任务是多种多样的。核心模块包括：A. 接收输入语音的麦克风设备B. 负责自动分析语音信号的程序C. 完成语音到文字的翻译程序D. 将最终语音到文字的翻译程序。
（三）语音识别概述
hugua专栏
12-26 7157
1.语音识别的发展历史 作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。以语音识别开发出的产品应用领域非常广泛，有声控电话交换、语音拨号系统、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、股票查询服务、计算机控制、工业控制、语音通信系统、军事监听、信息检索、应急服务、翻译系统等，几乎深入到社会的每个行业
语音识别技术
06-29
语音识别技术简介，简单介绍语音识别原理，语音识别技术简介，简单介绍语音识别原理
语音识别
04-10
NULL 博文链接：https://jykenan.iteye.com/blog/1663179
语音识别功能的实现
11-17
利用java语言生成的，基本的语音识别功能，实现你问我答基本功能，
语音识别资料
12-26
该书主要针对是否远场语音识别自然交互的应用场景的相关语音技术，包括声学特性，麦克风特性，语音增强技术和语音识别技术。这会涉及到结构设计验证，麦克风选择
语音识别demo
11-16
离线语音识别，在词库中的定义的关键字，识别率99%，没有定义的识别率差一点。
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