语音识别应用 人工智能-语音识别应用人工智能的哪个领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于语音识别应用 人工智能的问题，于是小编就整理了5个相关介绍语音识别应用 人工智能的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能语音识别系统可分为哪几类？
2. ai离线语音识别模块怎么用？
3. 长虹电视语音不能用了是怎么回事？
4. 语音识别是什么？
5. 语音识别技术原理，语音识别是如何实现的？

人工智能语音识别系统可分为哪几类？

可以将识别系统分为3类: (1)特定人语音识别系统:仅考虑对于专人的话音进行识别; (2)非特定人语音系统:识别的语音与人无关,通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习; (3)多人的识别系统:通常能识别一组人的语音,或者成为特定组语音识别系统,该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。

从说话的方式考虑: 也可以将识别系统分为3类: (1)孤立词语音识别系统:孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿; (2)连接词语音识别系统:连接词输入系统要求对每个词都清楚发音,一些连音现象开始出现; (3)连续语音识别系统:连续语音输入是自然流利的连续语音输入,大量连音和变音会出现。

ai离线语音识别模块怎么用？

ai离线语音识别模块可以帮助用户快速识别语音并转换为文本。使用该模块，用户需要先进行模块初始化和配置，然后将语音数据输入模块进行识别，最后输出识别结果。具体使用步骤可以参考模块的使用手册或相关教程。同时，使用时需要注意语音数据的***样率和格式，模块的性能也会受到硬件设备和环境等因素的影响。

长虹电视语音不能用了是怎么回事？

1、可能是遥控器电池没电

　　将遥控器电池换新，检查电池正负极是否安装正确，再重新尝试语音遥控功能。

　　2、可能是遥控器没对准电视

　　可能是遥控器距离电视过远，或者电视前有遮挡物的存在，一般蓝牙遥控器会比红外遥控器好使一些，因为后者有角度的限制。

　　3、可能是电视未开启语音功能

语音识别是什么？

语音是人类最自然的一种交互方式，语音识别技术，就是将一段语音信号转换为对应的文字文本信息的技术。

整个语音识别系统大致包含特征提取，声学模型，语言模型，字典解码四个部分

一，特征提取

在前期***集到语音信号后，需要先对语音信号进行预处理，主要包括对信号进行滤波和***样，以保证信号质量。利用原始波形进行识别通常不能取得较好的效果，一般利用离散傅立叶等进行频域变换后提取的特征参数进行识别。

二，声学模型

声学模型是语音识别的一个重要组件，其核心是分类器和分类决策的问题，近期在深度学习中利用神经网络完成的声学模型取得了很好的效果。

三，语言模型

语言模型主要是为了刻画语言表达的习惯，直接点说就是语言有中文，英语，甚至是方言等区分，我们需要一个专门的语言模型来对应。

四，字典解码

语言识别的最后结果是要对应到文本信息，在输入一个语言信号后，机器会类似人查字典一样的去匹配对应的文字，根据匹配结果的得分高低生成对应的文字，从而完成语音识别。

语音识别就是手机自带的一种键盘功能。更加方便了我们现在的信息传递。如果有一些什么大量的文字需要我们传输的话，就可以使用语音识别功能，这样就大大的增加了办事效率。

所谓的语音识别技术，简单的说就可以用一句话来概括：将语音转化成文字的技术。

当然如果要展开说的话，可能说三天三夜都说不完。先说一说语音识别的典型应用都有什么。

第一个最典型也是最常见的应用就是输入法，所谓的语音输入法。现在几乎所有的主流输入法都支持语音输入。比如说搜狗输入法，讯飞输入法，百度输入法等等。你在使用这些输入法的时候按住空格键，然后对着麦克风说话，输入法就会自动的把你说的每一句话，每一个词每一个字都转化成文字。如果你的普通话说的非常标准的话，你会发现你在手机上的打字效率变得非常之高，甚至超越了你在电脑上的打字速度。

第二个比较典型的应用，但是普通人平时见得比较少的，是在司法机构的速记，当然凡是需要速记的地方应该都会需要这种应用。过去有一种工作叫速记员，他们在有需要将谈话内容，会议内容记录下来的场合，发挥自己超强的打字天赋，将语音的内容通通的记录成文字。当然这对人的打字速度要求非常之高，于是语音识别技术就非常顺理成章地应用在了这个领域。有了这个技术，速记员只需要将已经被机器转化成的文字进行校对即可。

当然语音识别技术还有很多很多其他的更不太常见的应用，只要需要将语音转化成文字的地方都会用到。

有的人会问，为什么需要将语音转化成文字呢？因为在计算机领域，语音是一种模拟信号，既不利于保存，也不利于进行分析，尤其是不利于进行分析。如果能够将语音这种模拟信号转化成文字，那么利用已经非常成熟的大数据技术，就可以进行更深度的挖掘和分析，甚至于进行下一步的相关的人工智能应用，比如[_a***_]理解方面的应用。

最后再说一下，现在的语音识别技术已经发展到什么程度了。建议每一个人都使用自己手机上的语音输入法试一下，看看精度如何。作为人工智能领域最成功的商业化案例之一，语音识别技术正在被却来越多的应用在日常生活当中的方方面面。

如果还有其他的有关人工智能的问题，请关注我并私信留言。我将为大家一一解答。

语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是为了将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人，而不是其中所包含的词汇内容。

语音识别系统一般分训练和解码两阶段。训练，就是通过大量标注的语音数据训练声学模型；解码，就是通过声学模型和语言模型将训练集外的语音数据识别成文字，训练的声学模型好坏直接影响识别的精度。

语音识别技术已经发展了几十年，直到2009年，Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中，语音识别才取得了巨大突破。本质上是把传统的混合高斯模型（GMM）替换成了深度神经网络（DNN）模型，传统GMM提取语音特征（如下图一所示）经过多个过程，而DNN模型提取语音特征（如下图二所示）可以精简不少工作，不需要对语音数据分布进行***设，不需要切分成stream来分段拟合；DNN的输入可以将相邻语音帧拼接成包含时序结构信息的矢量，在帧层次利用更多的上下文信息，相对识别错误率一下降低20%多，这个改进幅度超过了过去很多年的总和。这里的关键是把原来模型中通过GMM建模的手工特征换成了通过DNN进行更加复杂的特征学习。

在此之后，在深度学习框架下，人们还在不断利用更好的模型，如RNN，LSTM和更多的训练数据进一步改进结果，深度学习使得语音识别的准确率能达到99%，足以在实验测试以外的实际场景中应用，并且被广泛商用。

目前所有的商用语音识别算法没有一个不是基于深度学习的，***用深度学习进行语音识别整个处理过程如下图所示。

你可以反过来做个简单的理解，电脑是不是可以将文字以声音的状态发声出来，那么逆向过来转换个原理是不是就可以将声音转换为文字内容呢！！！

==》 CreateObject("SAPI.SpVoice").Speak "朗读的内容"

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语音识别技术原理，语音识别是如何实现的？

语音助手主要解决听和说两个功能。其中听的话要依托自然语言处理技术，入声检测，回音消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强。语音识别的过程需要经历特征提取、模型自适应、声学模型、语言模型、动态解码等多个过程。 自然语言处理，语音识别的过程需要经历特征提取、模型自适应、声学模型、语言模型、动态解码等多个过程。

应用场景是获取语音信息-识别-过滤-合成-输出。

感谢您的提问。文中缺失公式，由于这里编辑不方便，后面补充完整回答截图。

语音识别，以目前的主流ASR-自动语音/语言识别技术为例，实现的功能是把音频波形（模拟信号）转换为文字（符号）。其原理可以理解为一个计算机系统，输入语音，并分解为词、字、音节等元素，通过与软件内部存储好的特征元素（模型）进行模式匹配，找到最可能接近的文字、词语或语句并输出。

ASR方法是建立在概率论与统计学科上。这与人类对话交流的过程有异同：区别在于人类对话时，声音是通过耳朵进入大脑直接处理，不需要转变成文字，否则文盲就不能与他人沟通，事实并非如此；相同点是都需要一个学习的过程，幼儿学说话是个反复强化记忆的过程，ASR的模型也需要语料的训练，得到一个合适参数的模型结构用来推理。

1.一种主流典型的ASR框架

特征提取：经典的MFCC梅尔频率倒谱系数法——对输入端的经过增强、去噪等预处理后的音频波形文件进行特征提取，主要是滤波、截断（分帧）、加窗、快速傅立叶变换FFT等信号处理操作，得到短时语音信号的功率谱，再经过三角窗滤波、log对数、离散预选DCT、谱加权、倒谱均值减CMS、一二阶差分等操作，得到特征矢量，即可观测的词条序列；

2.上述框架的完整识别过程：

声学模型输出条件概率序列标记为，输出语言模型输出先验概率，语音词典可能的词条序列，有了这三个数组，我们就可以得到语音识别结果。

根据***设独立性和搜索过程不变，上式简化为：

对于连续语音识别的过程，可以理解为：经过MFCC得到的特征序列进入声学模型；声学模型中，每个字词都有对应的HMM等参数，通过声学特征对字词进行搜素得到特征序列的待定字词；候选字词进入语言模型，通过词法规则和语言模型得到待定词句；再由句法等语言模型搜索得到完整的识别语句。

语音识别的本质是一种基于语音特征参数的模式识别，即通过学习，系统能够把输入的语音按一定模式进行分类，进而依据判定准则找出最佳匹配结果。

目前，模式匹配原理已经被应用于大多数语音识别系统中。一般的模式识别包括预处理，特征提取，模式匹配等基本模块。首先对输入语音进行预处理，其中预处理包括分帧，加窗，预加重等。其次是特征提取，因此选择合适的特征参数尤为重要。常用的特征参数包括：基音周期，共振峰，短时平均能量或幅度，线性预测系数（LPC），感知加权预测系数（PLP），短时平均过零率，线性预测倒谱系数（LPCC），自相关函数，梅尔倒谱系数（MFCC），小波变换系数，经验模态分解系数（EMD），伽马通滤波器系数（GFCC）等。在进行实际识别时，要对测试语音按训练过程产生模板，最后根据失真判决准则进行识别。

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到此，以上就是小编对于语音识别应用 人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于语音识别应用 人工智能的5点解答对大家有用。

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