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语音识别技术
什么是自动
语音识别
功能?
答:
自动语音识别功能ASR(Automatic Speech Recognition)即
语音识别技术
,是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的文字信息,从而识别说话人的语音指令以及文字内容的技术。如果用户在IVR语音流程中设置了产品查询,而用户的产品种类可能有十几种,如果只是设置按键确认的方式的话,来电者要听很久才知道...
语音识别技术
的目标是什么?
答:
是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入字符序列。
语音识别技术
的基本原理是让机器通过识别,把语音信号转变为文本,然后将理解转变为指令的技术。
语音识别
应用在哪些方面
答:
语音识别技术
在当今社会的应用非常广泛。以下是具体的应用领域:1. 智能家居控制:通过语音指令控制家里的灯光、电器、窗帘等设备,提高家居的便利性和智能化程度。2. 语音助手:例如Siri、Google Assistant等,它们能够理解并执行用户的语音命令,进行信息查询、日程管理、设置提醒等。3. 语音转文字:将会议...
语音识别
面临的问题包括
答:
语音识别面临的问题包括如下:
语音识别技术
面临的问题多种多样,以下是一些主要的问题和挑战:语音多样性:人类语音的多样性和变化性是语音识别系统面临的主要挑战之一。不同的说话者可能有不同的发音方式、口音、语速等,这增加了语音识别的难度。背景噪音:现实环境中的语音识别往往受到背景噪音的干扰,如其...
语音识别
与哪些领域有关?
答:
语音识别技术
涉及到多个领域,包括但不限于:1. 人工智能和机器学习:语音识别的核心是使用机器学习算法对声音进行分析和识别。这需要大量的数据训练和模型优化,因此与人工智能和机器学习领域密切相关。2. 信号处理:语音识别涉及到对声音信号的处理和分析,需要理解声音的频率、幅度和时域特征等,因此与信号...
语音识别
的
技术
框架阶段顺序是怎样的?
答:
语音识别
的
技术
框架阶段顺序是:信号预处理、特征提取、模型训练、解码搜索。以下是对这个答案的详细解释:信号预处理 语音识别的第一步是信号预处理。这个阶段的目标是对原始的音频信号进行处理,以减少噪音和干扰,同时标准化信号,使其更适合后续的处理。通常,预处理步骤包括标准化、降噪、分帧和加窗。
语音识别
的概念
答:
语音识别
是指将声音内容转换成文字的
技术
。语音识别是计算技术中的一种技术,通过该技术创建专用软件和系统以识别、区分和认证单个说话者的语音。语音识别评估个人的语音生物特征,例如他们的语音频率和流量以及他们的自然口音。语音识别也称为说话人识别。知识扩展:语音识别是一种通过计算机对人类语音进行识别...
什么是
语音识别技术
?
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...
什么是
语音识别技术
?
答:
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,也就是让机器听懂人类的语音。也就是说,如果电脑配置有“语音辨识”的程序组,那么当你的声音通过一个转换装置输入电脑内部、并以数位方式储存后,语音辨识程序便开始以你输入的声音样本与事先储存好的声音样本进行对比...
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