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定义 | 语音识别技术是将语音信号转换为文本或命令的高科技技术。 |
应用域 | 广泛,包括智能助理、自动语音转录、医疗诊断、客户服务自动化等。 |
分类依据 | 词汇量、说话说话方式、对说话的依赖程度。 |
基本结构 | 特征提取、端点检测、系统构成及特征参数提取。 |
关键技术 | DTW算法、递归相位模型(RPM)、递归神经网络(RNN)、短期记忆网络(LSTM)。 |
语音识别流程 | 语音模板获取、语音训练、语音识别。 |
RPM技术特点 | 建模信号的相位信息,提高语音识别准确度和鲁棒性。 |
医疗行业应用 | 提升医疗诊疗效率和数据准确性,实时记录医患对话。 |
多模态能力平台 | 集成语音识别和自然语言处理能力,实时解析医患对话。 |
挑战与展望 | 计算复杂度高、数据需求大、模型泛化能力有限,未来有望在集成深度学习、多模态融合等方面取得突破。 |
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