语音识别技术

本文详细介绍了语音识别技术的工作原理,包括信号采集、预处理、特征提取、识别和后处理过程。同时,阐述了该技术在智能语音助手、智能家居和智能交通领域的广泛应用。

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语音识别技术,也被称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR),是一种将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列的技术。其目标在于将人类的语音转换为机器可识别的文本或命令。

语音识别技术的基本原理包括以下步骤:

1. 语音信号采集:通过麦克风等设备采集语音信号。
2. 预处理:对采集到的语音信号进行预处理,如去除噪声、降低回声等。
3. 特征提取:将预处理后的语音信号转换为机器可识别的特征向量,如MFCC(Mel频率倒谱系数)、PLP(Perceptual Linear Prediction)等。
4. 语音识别:将特征向量输入到语音识别模型中进行识别,得到文本或命令。
5. 后处理:对识别结果进行后处理,如语音纠错、命令解析等。

随着科技的发展,语音识别技术在智能语音助手、智能家居、智能交通等领域得到了广泛应用。

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