语音识别是属于计算机的什么技术?
语音识别是计算机在人工智能方面的应用,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
语音识别技术,2006年年初中央台新闻联播曾经报道,中科院研制出了一种语音识别技术,现场图像显示,该设备(电脑)放在正在播放电视新闻的电视旁边,设备所在电脑屏幕上随着新闻的语音显示出新闻里说的文字,智能化相当高。
ai技术是新兴科学技术,AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。ai技术将给数字经济的创新发展提供强大动力。
属于人工智能的自然语言处理应用领域。自然语言处理主要应用于机器翻译、手写输入、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。
语音识别技术属于人工智能应用中的重要分支。涉及许多学科,如信号处理、计算机科学、语言学、声学、生理学、心理学等,是人机自然交互技术中的关键环节。语音识别较语音合成而言,技术上要复杂,但应用却更加广泛。
语音技术是指在计算机领域中的关键技术有自动语音识别技术(ASR)和语音合成技术(TTS)。最早的语音技术因“自动翻译电话”计划而起,包含了语音识别、自然语言理解和语音合成三项非常主要的技术。
语音识别的声学模型
1、HMM声学建模:马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机,隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见,外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统,输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。
2、目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征,供声学模型处理。
3、在语音识别中,HMM的每个状态都可对应多帧观察值,观察值概率的分布不是离散的,而是连续的,适合用GMM来进行建模。HMM模块负责建立状态之间的转移概率分布,而GMM模块则负责生成HMM的观察值概率。
4、一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。
语音识别技术的模型
目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征,供声学模型处理。
语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成,分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。
语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律,其中N-Gram简单有效,被广泛使用。
语音识别技术,又称语音识别,是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。语音识别系统通常由以下几部分组成:语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。
汉语语音识别系统搭建音素识别模型大约有200个。语言模型技术广泛应用于语音识别、OCR、机器翻译、输入法等产品上。语言模型建模过程中,包括词典、语料、模型选择,对产品的性能有至关重要的影响。
一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。
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