自然语言处理之语音识别：Deep Neural Networks(DNN)：语音识别中的声学模型

于 2024-10-15 20:56:54 发布
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自然语言处理之语音识别：Deep Neural Networks(DNN)：语音识别中的声学模型

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语音识别基础

语音识别系统概述

语音识别系统是一种将人类语音转换为可读文本的技术。它主要由三个关键组件构成：声学模型、语言模型和解码器。声学模型负责将音频信号转换为音素或字的概率分布，语言模型则用于评估不同文本序列的概率，解码器则结合声学模型和语言模型的输出，生成最可能的文本序列。

声学模型的角色

声学模型是语音识别系统的核心，它学习音频特征与音素或字之间的映射关系。在深度学习时代，深度神经网络（DNN）因其强大的特征学习能力和非线性映射能力，成为了构建声学模型的主流技术。

语言模型的重要性

语言模型用于评估给定文本序列的概率，帮助系统理解上下文关系，提高识别的准确性。它通常基于统计方法，如N-gram模型，或基于深度学习的模型，如循环神经网络&#x

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