语音识别之初体验

本文介绍了语音识别技术的基础,包括其在日常生活中的应用、分类、识别原理及面临的挑战。重点讲解了语音识别系统的组成部分,如特征提取、声学模型、模式匹配和语义理解。并提到了几种常见的模式匹配方法,如DTW、HMM和ANN。同时,文章指出识别率受方言、噪声、口语问题等因素影响,实时性是另一个关键指标。

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一、概述

作为最自然的人机交互方式 --语音,正在改变人们的生活,丰富多媒体技术的应用。语音识别技术是语音信号处理的一个重要分支,也是近年来很火的一个研究领域。随着科技的飞速发展,语音识别不仅在桌面PC和大型工作站得到了广泛应用,而且在嵌入式系统领域也占有一席之地,如智能家居、苹果的Siri、车载语音识别系统等。相信在不久的将来,语音识别技术必定会渗透在人们生活的每个角落。

二、语音识别系统的分类

语音识别按照说话人的说话方式可以分为孤立词(IsolatedWord)识别、连接词(Connected Word)识别和连续语音(Continuous Speech)识别。孤立词识别是指说话人每次只说一个词或短语,每个词或短语在词汇表中都算作一个词条,一般用在语音电话拨号系统中;连接词语音识别支持一个小的语法网络,其内部形成一个状态机,可以实现简单的家用电器的控制,而复杂的连接词语音识别系统可以用于电话语音查询、航空订票等系统;连续语音识别是指对说话人以日常自然的方式发音,通常特指用于语音录入的听写机。

从识别对象的类型来看,语

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