语音识别的基本原理及对应方法

本文目录一览

• ⒈语音识别的原理是什么？
• ⒉语音识别芯片基本原理
• ⒊语音识别技术原理是什么

⒈语音识别的原理是什么？

与语音识别类比的特征提取模型：语音识别的第一步是提取语音特征。

语音识别的第一步是提取语音特征。 语音信号是在体内由肺、喉等器组成的语音产生系统中产生的。 它是一种高度不稳定的信号，其幅度和功率谱也会随时间变化，但在足够短的时间内其频谱特性相当稳定。

因此，我们在进行语音分析时，主要采用分帧进行短时分析，采用帧25ms、帧移10ms进行分帧帧，计算执行功率谱上的其他作。 功率谱用于一些特征提取技术，例如MFCC和Fbank。

基本原理：

所谓语音识别就是将语音信号转换成相应的文本信息。 该系统主要包括特征提取和声学模型四个部分：语言模型、词典和解码。 为了更有效地提取特征，往往需要对采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作。

特征提取工作从原始信号中提取出待分析的信号后，将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量，然后根据在声学特征上每个特征向量在声学特征上的得分语言模型根据现有词典语言学相关理论计算声音信号对应于可能的句子序列的概率，以获得最终可能的文本表示。

⒉语音识别芯片基本原理

在嵌入式语音识别系统中，核心机依赖于模式匹配原理。 语音信号处理过程首先从语音的采集开始，通过采样得到信号，然后进行抗混叠滤波以提高信号质量。 接下来，关键步骤是特征提取。 通过分析语音波形，提取出一组能够有效描述语音特征的参数。 这些参数可以代表演讲的本质。
特征提取后的数据主要分为两个阶段：训练阶段和识别阶段。 在训练阶段，系统通过反复记录和提取特定单词的特征，形成参考模式库。 每个单词对应一个模板，该模板由词汇表中的多个发音功能组成。 该模板是通过训练得到的，旨在捕捉单词的典型语音特征。
识别阶段是进行练习，将待识别语音信号的特征参数与模式库中的模板进行比较。 系统会计算这些参数与模板之间的失真度，失真度越小，语音与匹配模板的匹配度越高。 最后，识别结果就是与模板最匹配的语音。 这是嵌入式语音识别的基本工作流程。

⒊语音识别技术原理是什么

将语音转换为文本的语音识别技术是LeeSun的技术。 它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。
预处理步骤包括信号采集、降噪、分帧、特征提取等作。 特征提取是指通过语音识别从语音信号中提取信息。
语音识别阶段使用机器学习算法将从特征中提取的信息与语音库中的信息进行匹配以查找文本。 这些算法包括HMM、DNN、RNN、CTC、Transformer等等。
语音识别技术可以分为两类，基于模型的语音识别和基于统计的语音识别HMM、DNN、RNN、CTC、Transformer基于典型模型的方法和GMM-HMM、i-vector基于统计的方法。