语音识别的三种方式

| 方式 | 描述 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 关键词识别 | 只识别预定义的关键词 | 实现简单，资源占用少 | 识别范围受限，无法处理连续语音 |
| 模式匹配识别 | 基于语音波形模式匹配 | 可识别连续语音，准确率较高 | 运算量大，需要大量的语音样本训练 |
| 深度学习识别 | 使用神经网络模型进行语音识别 | 可识别复杂语音，准确率极高 | 训练过程耗时，需要海量的数据集 |
专业角度介绍：语音识别的三种方式
关键词识别
关键词识别是语音识别的最基本方式，它只识别预定义的关键词或短语。 这种方法实现简单，资源占用少，但识别范围受限，无法处理连续语音。 应用场景包括语音控、语音导航等。
模式匹配识别
模式匹配识别基于语音波形模式匹配。 它将语音波形分为不同的时间窗口，并提取每个窗口的特征。 然后，系统将提取的特征与预先训练好的模式进行比较，以识别语音。 这种方法可识别连续语音，准确率较高，但运算量大，需要大量的语音样本训练。 应用场景包括语音输入、语音认证等。
深度学习识别
深度学习识别使用神经网络模型进行语音识别。 神经网络是一种强大的机器学习模型，可以从大量数据中学习复杂模式。 深度学习识别可识别复杂语音，准确率极高，但训练过程耗时，需要海量的数据集。 应用场景包括语音转文本、语言翻译等。