声音的密码:深度解析语音识别的原理是什么
语音识别的原理可以说是一项高度复杂的技术,但基本上可以概括为两个主要步骤:特征提取和模式匹配。首先,特征提取阶段涉及将声音信号转化为计算机能够理解的数字形式。这一步骤中,声音的频率、强度、时长等特征被提取出来,形成一个数字化的声学特征向量。接下来的步骤是模式匹配,也就是让计算机辨认这个数字化的声学特征...
智能座舱算法基础之语音识别篇
用户语音输入后,首先经过前端处理提取声学特征,得到一系列的观察向量;然后将声学特征送到解码器中进行搜索,完成所有可能的单词序列W的遍历,得到识别结果。解码器在搜索过程中,需要使用声学模型和词典计算概率P(Om),使用语言模型计算概率P(W)。声学模型和语言模型由大量数据训练而成;发音词典根据语言学知识定义了每个单...
考研模式识别与智能系统:技术原理与发展趋势
1.光学字符识别:光学字符识别是指通过计算机对印刷体或手写体的字符进行自动识别。这项技术广泛应用于邮政编码识别、身份证号码识别、银行支票识别等领域。通过模式识别与智能系统的方法,可以实现高精度的字符识别,提高工作效率。2.语音识别:语音识别是指通过计算机对人类的语音进行自动识别和理解。这项技术在语音助手...
离线语音识别和控制的工作原理及应用
特征信息也是需要通过算法来提取,也需要大量的计算能力。4.匹配在匹配阶段,将提取的特征向量与预定义的词典中的词进行匹配。最常用的匹配算法是动态时间规整(DTW),它能有效地解决语音信号的时间扭曲问题。二、离线语音识别使用的技术离线语音识别主要使用深度学习、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等技术。...
北京语言大学王立非教授:智能语言服务是新质生产力
智能文本分析是一种利用机器学习和人工智能技术,让计算机理解、解释和生成人类语言的方法,主要目的是从大量的非结构化文本数据中提取出有价值的信息。智能文本分析包含文本情感分析、实体识别、关键词提取、语义分析、信息抽取等。广泛应用于搜索引擎、机器翻译、社交媒体监控、舆情分析、市场调研、健康医疗等领域。
中国AI,在世界什么水平?
语音识别技术旨在将人类的口头语言输入转换为机器可理解的语言,或者转化为自然语言(www.e993.com)2024年9月8日。当人类的声音信号通过话筒接收后,它被转换成电信号并成为语音识别系统的输入。系统随后对传入信号进行处理,进行特征抽取并提取相关参数,从而揭示出独特的特征。这些特征与原有数据库进行对比,最终呈现出识别出的语言结果。中国在人工...
长江论道|网仕科技曹洁:AI在视频内容生产中的应用探索
语音识别主要包括特征提取、模型训练。OCR识别是通过分析和解码图像上的文本数据,将图片转化为可编辑的文本信息的技术。转场和场景识别技术为AI智能拆条提供了关键的基础支持。通过强大的转场和场景识别能力,AI智能拆条能够自动识别视频中的不同场景和转场,并实现精准的拆解。这将大大简化视频处理过程,提高工作效率,并...
展商风采|科大讯飞智能助听器即将亮相2024北京国际听力学大会...
语音识别:新一代语音识别框架,实现中文语音识别平均准确率达到98%。角色分离:基于深度神经网络特征提取,角色分离正确率90%。字幕生成:基于上下文语义理解、文本结构化生成技术,实现语义理解正确率90%。以“降噪”技术为例,讯飞智能助听器的“助听器深海级降噪”采用先进的深海生物仿生技术,在环境感知、噪声分析、自适...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
通过使用PCA或t-SNE进行特征提取,我们可以将文本的特征向量降低到二维或三维,生成一张关系图。在这个关系图中,我们可以观察到内容之间的相似性和差异性,从而更好地理解内容的主题分布和用户互动模式。通过这样的特征提取,我们可以识别出对用户行为和内容趋势最重要的特征,如情感倾向、话题相关性、互动热度等,从而简...
Scientific Reports :植入式脑机接口技术在ALS患者中进行在线语音...
基于此,本研究提出了一种自定节奏的脑机接口,将大脑活动直接转化为与用户声音特征相似的声学语音,其中大多数合成单词具有足够的可理解性,可以被人们正确识别。这项研究使用了三个递归神经网络构成的闭环语音合成器,将患有ALS的男性参与者的脑部活动转化为声学语音。具体步骤包括从ECoG信号提取特征,使用神经语音活动...