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ASR 语音识别 声学模型 如何实现?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享(图文详解1)

AIGC Micheal 10个月前 (12-26) 242次浏览 已收录 扫描二维码
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ASR 语音识别 声学模型 如何实现?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享(图文详解1)

语音识别 声学模型 如何实现?

ASR 语音识别 声学模型 如何实现?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享

语音识别声学模型的基本原理

语音识别声学模型是一种统计模型,用于将语音信号映射到一组音素或音素序列。它基于这样一个假设:语音信号可以被分解为一系列离散的音素,这些音素可以被建模为概率分布。

语音识别声学模型通常使用隐马尔可夫模型(HMM)来表示。HMM是一种概率图模型,它可以表示一个随机过程的动态行为。在语音识别中,HMM被用来表示语音信号的时间演变。

HMM由一系列状态组成,每个状态对应于一个音素。状态之间通过转移概率连接起来。转移概率表示从一个状态转移到另一个状态的概率。

HMM还由一系列发射概率组成。发射概率表示在给定状态下观察到一个特定声学特征的概率。声学特征通常是梅尔倒谱系数(MFCCs)或线性预测系数(LPCs)。

语音识别声学模型的优缺点

与传统智能技术相比,语音识别声学模型具有以下优点:

  • **鲁棒性强。**语音识别声学模型能够在各种噪声条件下工作,并且对说话者的口音和语速不敏感。
  • **准确性高。**语音识别声学模型能够以很高的准确度识别语音。
  • **实时性强。**语音识别声学模型能够实时处理语音信号,并且能够在很短的时间内给出识别结果。

然而,语音识别声学模型也存在一些缺点:

  • **计算量大。**语音识别声学模型的计算量很大,这使得它在嵌入式系统上很难实现。
  • **训练数据量大。**语音识别声学模型需要大量的训练数据才能达到较高的准确度。
  • **对环境敏感。**语音识别声学模型对环境很敏感,这使得它在嘈杂的环境中很难工作。
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