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语音识别原理
语音识别
的
原理
是什么
答:
语音识别的原理可以从两方面理解,
分别是数据库、算法与自学习
。1、数据库,其实语音识别的原理是非常好理解的,它是和指纹识别定位原理一样的,设备会把目标语音收集起来,接着对这些收集来的语音实施处理,然后会得到目标语音的一些信息,下面就会把这些特征信息和数据库中已经存在的数据进行相似度的搜索...
语音识别
的技术
原理
是什么?
答:
语音识别的技术原理是将一段语音信号转换成相对应的文本信息
,系统主要包含特征提取、声学模型,语言模型以及字典与解码四大部分,其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作,把要分析的信号从原始信号中提取出来。之后,特征提取工作将声音信号从时域转换到频域,为...
为什么
语音
可以
识别
字?
答:
语音识别技术的原理是将人的话音转换成声音信号,经过特殊处理,与计算机中已存储的已有声音信号进行比较,然后反馈出识别的结果
。其关键在于将人的话音转换成声音信号的准确性,以及与原有声音信号比较时的智能化程度。语音识别技术是人工智能的有机组成部分。目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模...
语音识别
技术的
原理
是什么?
答:
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技
。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。功能特点 1、多为中、小词汇量的语音识别系统,即只能够识别10~100词条。只有近一两年来,才有连续数码或连续字母语音识别专用芯片实现。2、一般仅...
语音识别
技术
原理
是什么是什么
答:
语音识别技术,又称语音识别,
是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的
。语音识别系统通常由以下几部分组成:语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。1.语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。2.特征提取器对采集的语音信号进行分析,提取有用...
语音识别
技术的
原理
是什么?
答:
向量量化的基本
原理
是将若干个标量数据组成一个向量(或者是从一帧语音数据中提取的特征向量)在多维空间给予整体量化,从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。
语音识别
1、模板(template)匹配法 在训练阶段,用户将词汇表中的每一个词依次说一遍,并且将其特征向量作为模板存入模板库。在识别阶段...
语音识别
的技术
原理
是什么
答:
语音识别
技术,目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。工作
原理
: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,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。运用隐马尔可夫模型的方法,频谱特征的统计变差得以测量。文本无关语音识别方法...
简述
语音识别原理
。
答:
语音识别
的基本过程 根据实际中的应用不同,语音识别系统可以分为:特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统,其基本
原理
和处理方法都大体类似。语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预...
语音识别
简述
答:
三、简单应用
原理
通常
语音识别
有两种工作模式,唤醒模式和识别模式。所谓唤醒模式,即应用处于待唤醒状态,此种状态引擎会一直在后台录音,用于判别是否有【唤醒词】,如果识别到唤醒词,即转为识别模式。所谓识别模式,是指我们说出的语音被转为文字以及带有特定格式的一段数据,即对于所识别到的语音进行...
语音识别
技术
原理
是什么及应用
答:
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。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术
。语音识别是一门交叉学科。近二十年来,...
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