无需联网的离线语音识别ic方案让全屋家电更智能
涉及到嵌入式语音识别系统的模式匹配原理。??首先,??录入的语音信号经过预处理,??包括语音信号的采样、??反混叠滤波和语音增强。??随后进行特征提取,??从语音信号波形中提取能够描述语音信号特征的参数。??这些特征提取后的数据分为两个主要步骤:??一是系统的学习或训练阶段,??构建参考模式库,??其中每个...
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...
教师资格证计算机专业课——考点1(信息)
1)语音识别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技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。2)文字识别文字识别就是利用计算机自动识别字符的技术。文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分。3)指纹识别...
AI在SaaS产品中的应用及挑战
特征提取:从预处理后的音频中提取特征,常用的特征包括梅尔频谱系数(MFCC)等。声学模型:使用训练好的声学模型,如深度神经网络(DNN)或隐马尔可夫模型(HMM),将特征与语音识别的概率模型进行匹配。语言模型:使用语言模型来对识别结果进行校正和优化,以提高识别准确性。语言模型可以是基于统计的n-gram模型或基于神经网络的语...
AI产品经理需了解的技术知识:语音识别技术(2)
信号的预处理就是为了保障特征参数提取准确性的前期工作,这部分的介绍见上一篇文章:AI产品经理需了解的技术知识:语音识别技术(1)。语音识别算法语音识别系统的本质是模式识别系统,而语音识别的过程就是根据模式匹配原则,按照一定的相似度法则,使未知的模型和模型库中的某一个参考模型获得最大匹配度的过程。
语音识别在生活中的七个经典应用
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术(www.e993.com)2024年9月8日。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。
赵子忠等:原子力与平台化:智能媒体的发展理论与模式
智能翻译是智能语言技术的原子力体现,通过对于不同语言的分词、语意等智能分析模式,进行词语、句子、语法、语态、语义、情感等内容的处理,进行自然语言的算法和处理,如百度使用的人机共译。(六)智能语音技术智能语音技术主要由语音识别技术(ASR)和语音合成技术(TTS)两大技术板块组成,包括语音识别、语音合成、音频理...
融资中国:《AI语音识别行业发展研究报告》完整版正式发布
其中,“分析”环节由编码和解码组成,编码主要用于对输入内容的特征进行提取;解码则是通过声学模型和语言模型进行解析。语音识别技术是对话交互的开端,是保证对话交互高效准确进行的基础。语音识别技术自20世纪50年代开始步入萌芽阶段,发展至今,主流算法模型已经经历了四个阶段:包括模板匹配阶段、模式和特征分析阶段、...
中科院自动化所副所长刘成林教授:模式识别,从初级感知到高级认知
判别模型目标就是为了把不同类别的模式分开,主要关心区分性。生成模型则有点像我们脑子里的模板匹配或者特征匹配,比如我看见一个人,是把这个人跟记忆中认识的人的图像或特征进行匹配从而识别出来。存在脑子里的这些图像或特征,就像一个生成模型。生成模型除了能用于分类,同时因为它表达了每一类的特点或概率分布,所以又...
从不温不火到炙手可热:语音识别技术简史
70年代,语音识别主要集中在小词汇量、孤立词识别方面,使用的方法也主要是简单的模板匹配方法,即首先提取语音信号的特征构建参数模板,然后将测试语音与参考模板参数进行一一比较和匹配,取距离最近的样本所对应的词标注为该语音信号的发音。该方法对解决孤立词识别是有效的,但对于大词汇量、非特定人连续语音识别就无能...