怎样用神经网络来语音识别（语音识别用什么神经网络）

人工智能—语音识别过程与识别方法

1、第一阶段：语音到文本的过程。信号源→设备（捕获音频输入）→增强音频输入→检测语音→转换为其他形式（如文本）第二阶段：响应过程。处理文本（如用NLP处理文本，识别意图）→操作响应。

2、一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。

3、机器学习是一种使用算法和数学模型来分析和理解数据的方法。它通过训练模型来识别、分类和预测数据，从而实现人工智能。机器学习主要分为有监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

4、百度百科定义人工智能是“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”，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

1、语音识别技术常用的方法有如下四种：基于语言学和声学的方法。随机模型法。利用人工神经网络的方法。概率语法分析。其中最主流的方法是随机模型法。

2、主要有两种语音识别技术：基于模板的识别和基于统计模型的识别。基于模板识别是基于一个预先录入的语音样本库来识别语音，把语音信号与语音样本库中的语音信号相比较找到最相似的样本，然后将其转换为文本。

3、语音识别技术，目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

4、识别语音的一般方法如下：针对一段声波，使用沉默将其分割成若干短发音，然后试着去识别每段发音中的内容。为此，可以用尽可能的单词组合去匹配音频，然后选出最佳的匹配方案，作为语音识别的结果。

5、手机应用里运用语音辨认技术比方微信的声音锁，讯飞、搜狗语音输入等等很多就不说了，而个人最看好的是声控语音拨号系统、家用机器人、智能家电等范畴，以语音交流的方式取代过去的传统人机互动。

进行精确计算，还具有逻辑运算功能，能对信息进行比较和判断。计算机能把参加运算的数据、程序以及中间结果和最后结果保存起来，并能根据判断的结果自动执行下一条指令以供用户随时调用。

深度学习最成功的应用是在音视频的识别上，几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的。其次深度学习应用最成功的领域就是图像识别，目前识别准确率已经超越人类。

方法是1，首先逐层构建单层神经元，这样每次都是训练一个单层网络。2，当所有层训练完后，hinton使用wake-sleep算法进行调优。

文字识别众所周知，深度学习可以用来识别照片中的文字。一旦识别了，文字就会被转成文本，并且被翻译，然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。

情感识别：通过深度学习，帮助计算机识别新闻、微博、博客、论坛等文本内容中所包含情感态度，从而及时发现产品的正负口碑。