自然语言处理之语音识别：Deep Neural Networks(DNN)端到端语音识别系统

自然语言处理之语音识别：Deep Neural Networks(DNN)端到端语音识别系统

语音识别基础

语音识别的历史与发展

语音识别技术的起源可以追溯到20世纪50年代，当时贝尔实验室开发了第一个能够识别10个英文数字发音的系统。自那时起，随着计算机技术的飞速发展，语音识别技术经历了从基于模板匹配、基于统计模型到基于深度学习的多个阶段。20世纪90年代，隐马尔可夫模型（HMM）成为主流，极大地提高了识别的准确率。进入21世纪，深度神经网络（DNN）的引入，尤其是深度前馈神经网络和循环神经网络（RNN），使得语音识别系统的性能有了质的飞跃，开启了端到端语音识别系统的新时代。

语音信号处理

信号预处理

语音信号预处理是语音识别系统中的关键步骤，它包括信号的采样、量化、滤波和分帧等操作。预处理的目的是去除噪声、增强信号并将其转换为适合后续处理的形式