材料学部吴秀龙教授团队在《科学·进展》发布神经形态语音识别...
该硬件系统由基于DTSN神经元的语音事件信号特征提取层与浅层脉冲神经网络分类器两部分构成,实现了前端的语音信号处理和后端语音识别过程识别一体化。由于基于忆阻器的DTSN神经元的zero-sum时间核具有高效的语音事件信号特征提取能力和抗噪声能力,极大地简化了针对语音识别的脉冲神经网络硬件化复杂度、提高了语音识别的精度...
离线语音识别和控制的工作原理及应用
离线语音识别的工作原理包括信号采集、预处理、特征提取和匹配等步骤。下面我们逐一详细介绍这些步骤:1.信号采集离线语音识别系统的第一步是信号采集。声音信号通过麦克风(传感器)以电信号的形式被捕捉到,这是后续处理的基础。2.预处理预处理阶段包括去除噪声、回声消除、降噪等处理,以提高语音信号的质量。同时,进...
一文读懂ASR语音识别技术-ASR语音识别入门
一、自动语音识别技术原理自动语音识别技术是一个复杂的过程,其中包含声学模型、语言模型和搜索算法等环节。整个过程可以简单地分为三个阶段:语音信号预处理、特征提取和模式匹配。1.语音信号预处理语音信号经过采样、量化和压缩等处理,转化成数字信号,首先需要对其进行预处理,以便后续特征提取及模式匹配的操作。2....
基于深度学习的音频信号处理与分析技术
通过训练深度神经网络模型,可以从带有噪声的音频中提取出清晰的语音信号。这对于语音通信、语音识别等领域有着重要的应用价值。音频合成与转换:深度学习可以实现音频合成与转换。通过训练深度神经网络模型,可以将输入的音频信号转换为具有特定风格或声音特征的音频信号。这对于语音合成、音频编辑等任务非常有用。二、...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-特征工程是选择、修改和创建从原始数据中提取的特征的过程,以改善模型的性能。32.过拟合Overfitting-过拟合发生在模型在训练数据上学得太好,以至于失去了泛化到未见数据的能力。33.欠拟合Underfitting-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。
我国学者实现对类脑语音的识别
研究人员通过构建具有可调节衰减时间核的钴酸锂动态忆阻器,实现了硬件动态时间表面神经元(DTSN),其中衰减时间核的结构包括zero-sum时间核和指数时间核两种形式(www.e993.com)2024年7月26日。该神经元具有高效提取音频信号中事件流的时空特征的功能。这不仅增强了脉冲神经网络硬件系统的语音识别性能,而且简化了网络结构复杂度,从而提高了整个硬件系统...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
GPT模型与ELMo模型的工作过程类似,也分成两个阶段:1.利用语言模型进行无监督预训练;2.通过有监督的微调(Fine-tuning)解决下游任务。GPT使用Transformer模型的解码器块作为特征抽取器,其特点在与遮蔽的自注意力层具有的自回归特性,只提取上下文中的“上文”信息作为特征。对于不同的下游任务如分类、包涵...
一文聊聊智能座舱语音交互系统
1.语音输入:用户通过麦克风输入内容语音,例如:打开空调2.预处理:预处理是语音识别过程中的一个基础性步骤,它的意义在于对录音文件进行分帧、去除噪音、语音增强、加窗等预处理,提取出有效的声音特征,用于后续的语音内容分析处理。去除噪音:由于用户环境因素影响,MIC设备录制的声音,除了人声,可能还会包各种噪音,那么...
从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
GPT模型与ELMo模型的工作过程类似,也分成两个阶段:1.利用语言模型进行无监督预训练;2.通过有监督的微调(Fine-tuning)解决下游任务。GPT使用Transformer模型的解码器块作为特征抽取器,其特点在与遮蔽的自注意力层具有的自回归特性,只提取上下文中的“上文”信息作为特征。对于不同的下游任务如分类、包涵判断...
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...