ld3320语音识别模块工作原理_语音识别的技术原理是什么?

本文简要介绍语音识别的工作原理,从声音波形转换为文字的流程,涉及声音分帧、MFCC特征提取、隐马尔可夫模型(HMM)和解码过程。此外,提到了语言模型在提高识别准确率中的作用,以及从传统HMM到深度学习的进展。

作者:张俊博
链接:https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841
来源:知乎
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简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。需要说明的是,这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性,因此文中的很多表述实际上是不准确的。对于有兴趣深入了解的同学,本文的末尾推荐了几份进阶阅读材料。下面我们开始。
首先,我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式,必须转成非压缩的纯波形文件来处理,比如Windows PCM文件,也就是俗称的wav文件。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。下图是一个波形的示例。

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在开始语音识别之前,有时需要把首尾端的静音切除,降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD,需要用到信号处理的一些技术。
要对声音进行分析,需要对声音分帧,也就是把声音切开成一小段一小段,每小段称为一帧。分帧操作一般不是简单的切开,而是使用移动窗函数来实现,这里不详述。帧与帧之间一般是有交叠的,就像下图这样:

9e39d6e2ed427d8eaea4c6e4aae30916.png

图中,每帧的长度为25毫秒,每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。
分帧后,语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有

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