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手机语音识别并且转化为文字的技术原理是什么请简单说下?

归档日期:07-27       文本归类:语言识别      文章编辑:爱尚语录

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  启明星是为金融投资爱好者搭建的智能投顾平台,投顾将投资策略展示其上,供广大投资者选择,最终实现变智为金,投资者根据网站展示的策略产品进行产品的择优、择时、择机,实现财富与时间的自由。不管是微软家的Cortana、三星家的S-voice苹果家的Siri,还是国内一些独立做语音辨认的比方讯飞、Rokid,在原理在实质上没有几差别:就是语音输入后,停止特征提取,将提取的特征值放进模型库里,再不时地停止锻炼和匹配,最终解码得到结果。

  假如要细说的话就比拟复杂了,比方模型库中又分为声学模型和言语模型。其中言语模型是依据不同品种的言语,对词串停止统计建模,目前普遍采用的是基于(n-1)阶马尔可夫链统计的n元语法模型。

  这里细致说下声学建模吧。首先经过前端特征提取取得声学特征,再进一步对声学特征停止统计建模。建模运用到的贝叶斯统计建模框架,也就是最大后验概率决策原则。这里算法这种深奥的东西就不说了,除非深度开发,否则直接套用就行了,我本人也是博古通今,还是念书的时分学的。

  说说提取声学特征该如何完成:当语音输入之后,首先停止模电转换,将模仿信号转变为数字信号,再停止静音切除去掉无关噪音,然后停止分帧。将此时的信号分红一帧一帧之后(每一帧并不是独立存在的而是相互关联的),还要停止一系列的信号处置,包括预加重、加窗之后,再停止FFT变换之后,再经过Mel参数的滤波和取对数、离散余弦变换等一系列算法处置后,能够停止用梅尔频率倒谱系数(MFCC)停止特征提取,得到声学特征。

  觉得越说越复杂了……后面简单点说吧。前面说了言语模型,而声学模型就是将声学特征统计建模后得到的。得到了模型库之后就能够停止模型锻炼和形式匹配了。

  所谓模型锻炼就是指依照一定的原则,从大量已知语音形式中获取一个最具特征的模型参数。而形式匹配则相反,是依据一定原则,将未知语音形式与模型库中的某一个模型取得最佳匹配。

  最后的解码过程又能够分红动态解码网络和静态解码网络两种:动态网络会编译一个状态网络并构成搜索空间,把单词转换成一个个的音素后将其依照语序拆分红状态序列,再依据音素上下文分歧性准绳将状态序列停止衔接。

  而静态网络普通是针对一些特殊词(孤立词)的辨认网络,它的构造就简单多了:先将每条特殊词扩展成HMM状态序列,然后再计算得分,选择得分最大的作为辨认输出结果。由于静态网络是依据声学概率计算权重,不需求查询言语模型概率,因而解码速度很快。

  最后再说点题外话吧,语音辨认技术其实应用以及很普遍了,比方在北美很多企业的电话自动效劳都会用到,只需用户直接说出想要的命令,就能够自动查询到需求的效劳,不需求像过去那样按键。手机应用里运用语音辨认技术比方微信的声音锁,讯飞、搜狗语音输入等等很多就不说了,而个人最看好的是声控语音拨号系统、家用机器人、智能家电等范畴,以语音交流的方式取代过去的传统人机互动。国内在这个范畴的语音辨认尝试也是相当多的,比方Rokid这样能够语音辨认命令还具有深度学习才能的家用机器人,能够自动播放视频、音乐,以至以后能够语音对话机器人叫个饿了么外卖,叫个滴滴出行等等。我今年夏天去参观过他们的语音辨认开发部门,他们用的是本人独立开发的一套流程在跑,整个语音模型库也是依据中国人发音习气(连读、口音)做的。当时测试的产品辨认度挺冷艳的,有种真正在人机交互的觉得,等于经过这个机器人接入口来控制其他电子产品,令人耳目一新。

  将语音转换成文字的技术原理,是把语音里的文字信息转换成TXT文档文字,比如说下面的方法便可以帮助到你哦,楼主试一试哦!

  接着,打开文字识别,关闭上面的提示窗口,选择上面的语音识别,在左上角把需要识别的图片添加进去,点击开始识别。

  2019-01-24展开全部ocr文字识别软件中的语音识别转文字的原理很简单,比如说迅捷ocr文字识别动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频。通过交换字母顺序,他们用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术,倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换。

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