第1个回答 2014-04-11
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。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求:
(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性; (2)各阶参数之间有良好的独立性;
(3)特征参数要计算方便,最好有高效的算法,以保证语音识别的实时实现。
在训练阶段,将特征参数进行一定的处理后,为每个词条建立一个模型,保存为模板库。在识别阶段,语音信号经过相同的通道得到语音特征参数,生成测试模板,与参考模板进行匹配,将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时,还可以在很多先验知识的帮助下,提高识别的准确率。
第2个回答 2023-11-02
语音识别实现原理:数据库 概括的说,语音识别的原理其实并不难理解,原理上和指纹识别的原理相同:设备收集目标语音,然后对收集到的语音进行一系列处理,得到目标语音的特征信息,然后让特征信息与数据库中已存数据进行识别。
第3个回答 2020-07-16
语音识别实现原理:数据库 概括的说,语音识别的原理其实并不难理解,原理上和指纹识别的原理相同:设备收集目标语音,然后对收集到的语音进行一系列处理,得到目标语音的特征信息,然后让特征信息与数据库中已存数据进行识别。像NRK2201这款语音识别芯片一般的功能就可以实现
第4个回答 2020-06-02
语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR),其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,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
NRK10语音识别芯片为广州九芯电子自主研发的一款高性能、低成本的离线语音识别芯片,具有语音识别及播报功能,需要外挂 SPI-Flash,存储词条或者语音播内容。他具有识别率高,工业级性能、简单易用,更新词条方便等优势。广泛应用在智能家居、AI人工智能、玩具等多种领域。