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语音识别的一般过程,其主要目的就是把出人类所说的语音转化为文本信息使机器认识和识别其中意义并做出回应。语音识别的开展并不是是一朝一夕,而是循序渐进,当前现在有较完备的模式和较好的发音效果,智慧语音质检的语音识别主要包含以下几个流程:
1、数字化
随着技术的开展也出现了更好质量的基于拼接思想的方法,即预先录制收集大量的语音段,语音信号是一个接连几天的模拟信号,是要经过预滤波去除干扰,然后利用途径ADC转化成离散数字信号,并且采用PCM做到脉冲编码。把一段没有经过训练的语音信号的特征序列与参照模型的特征参数做到模式匹配,得到识别结果的文本信息。
2、预处理
获得数字语音信号后,没关系利用途径预加重提高高频特性,然后使用加窗和分帧技术获得语音帧,便于后续做到短时分析,谁步一般还会使用端点检测从原始语音信号中获得含有有效语音信息的部分,谁样没关系进一步排除噪声干扰,提高语音识别效果。
3、特征提取
语音特征没关系反映语音发展的规律,当前主流的特征有LPCC和MFCC;语音特征矢量序列利用途径声学模型和语言模型没关系转化为字符序列,声学模型是利用途径声学、语音学谁些知识把语音特征映射为音素单元,语言模型就是利用途径语言学等知识把字词单元拼接为完整的、有意义的且满足说话者表达含义的句子,利用途径模型训练没关系得到一个参照模型。
智慧语音质检中语音唤醒是基于语音识别的一个应用,其目的是提高语音交互的效率,降低功耗,其原理是:首先对输入语音做到预处理与特征提取,把语音特征与现在训练好的主要词检测模型做到匹配,只要输入语音存在或者只含有预设主要词,就可做到语音唤醒,并根据预设指令执行相应的操作,若比配失败则继续做到语音监听。
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