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      當前位置: 首頁 人工智能 語音識別

      與機器進行語音交流,讓機器明白你說什么,這是人們長期以來夢寐以求的事情。中國物聯網校企聯盟形象得把語音識別 比做為“機器的聽覺系統”。語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高技術?!≌Z音識別技術主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。語音識別技術車聯網也得到了充分的引用,例如在翼卡車聯網中,只需按一鍵通客服人員口述即可設置目的地直接導航,安全、便捷。

      語音識別系統選擇識別基元的要求是,有準確的定義,能得到足夠數據進行訓練,具有一般性。英語通常采用上下文相關的音素建模,漢語的協同發音不如英語嚴重,可以采用音節建模。系統所需的訓練數據大小與模型復雜度有關。模型設計得過于復雜以至于超出了所提供的訓練數據的能力,會使得性能急劇下降。

      系統實現

              聽寫機:大詞匯量、非特定人、連續語音識別系統通常稱為聽寫機。其架構就是建立在前述聲學模型和語言模型基礎上的HMM拓撲結構。訓練時對每個基元用前向后向算法獲得模型參數,識別時,將基元串接成詞,詞間加上靜音模型并引入語言模型作為詞間轉移概率,形成循環結構,用Viterbi算法進行解碼。針對語言易于分割的特點,先進行分割再對每一段進行解碼,是用以提高效率的一個簡化方法。

              對話系統:用于實現人機口語對話的系統稱為對話系統。受目前技術所限,對話系統往往是面向一個狹窄領域、詞匯量有限的系統,其題材有旅游查詢、訂票、數據庫檢索等等。其前端是一個語音識別器,識別產生的N-best候選或詞候選網絡,由語法分析器進行分析獲取語義信息,再由對話管理器確定應答信息,由語音合成器輸出。由于目前的系統往往詞匯量有限,也可以用提取關鍵詞的方法來獲取語義信息。

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              近二十年來,語音識別技術取得顯著進步,開始從實驗室走向市場。人們預計,未來10年內,語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。

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