當(dāng)前位置:首頁(yè) > 物聯(lián)網(wǎng) > 智能應(yīng)用
[導(dǎo)讀]語(yǔ)音識(shí)別模塊是一種基于嵌入式技術(shù)的模塊,主要用于將人類語(yǔ)音中的詞語(yǔ)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可讀的格式,實(shí)現(xiàn)與主芯片的通訊。該模塊通常包括語(yǔ)音識(shí)別芯片和其他附屬電路,使得開(kāi)發(fā)者能夠方便地將其嵌入到各種智能化產(chǎn)品中,實(shí)現(xiàn)人機(jī)語(yǔ)音交互。

語(yǔ)音識(shí)別模塊是一種基于嵌入式技術(shù)的模塊,主要用于將人類語(yǔ)音中的詞語(yǔ)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可讀的格式,實(shí)現(xiàn)與主芯片的通訊。該模塊通常包括語(yǔ)音識(shí)別芯片和其他附屬電路,使得開(kāi)發(fā)者能夠方便地將其嵌入到各種智能化產(chǎn)品中,實(shí)現(xiàn)人機(jī)語(yǔ)音交互。

語(yǔ)音識(shí)別模塊的基本原理可以分為訓(xùn)練和識(shí)別兩個(gè)階段。在訓(xùn)練階段,系統(tǒng)需要大量的語(yǔ)音資料來(lái)收集和處理,通過(guò)特征提取得到語(yǔ)音參數(shù),并建立語(yǔ)音參考庫(kù)。而在識(shí)別階段,系統(tǒng)將輸入的語(yǔ)音參數(shù)與參考庫(kù)中的參考模型進(jìn)行相似性度量比較,將相似性最高的輸入特征矢量作為識(shí)別結(jié)果輸出,從而實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別的目的。

語(yǔ)音識(shí)別模塊的應(yīng)用廣泛,不僅限于智能助手、智能家居、車(chē)載系統(tǒng)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域,還逐漸滲透到金融、零售、公共服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,語(yǔ)音識(shí)別模塊在識(shí)別準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和智能化方面不斷提升,為人們的生活和工作帶來(lái)了極大的便利。

同時(shí),語(yǔ)音識(shí)別模塊也在不斷發(fā)展和創(chuàng)新。例如,現(xiàn)在的語(yǔ)音識(shí)別模塊可以采用非特定人識(shí)別技術(shù),使得系統(tǒng)能夠識(shí)別不同人的語(yǔ)音;也可以結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù),提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

語(yǔ)音識(shí)別前端處理,是語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),主要負(fù)責(zé)對(duì)原始語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換,以提取出對(duì)后續(xù)識(shí)別有用的特征信息。以下是前端處理的主要步驟及其目的:

1. 預(yù)加重:這是一種在發(fā)送端對(duì)輸入信號(hào)高頻分量進(jìn)行補(bǔ)償?shù)男盘?hào)處理方式。隨著信號(hào)速率的增加,信號(hào)在傳輸過(guò)程中受損很大,預(yù)加重技術(shù)的思想就是在傳輸線的始端增強(qiáng)信號(hào)的高頻成分,以補(bǔ)償高頻分量在傳輸過(guò)程中的過(guò)大衰減。這有助于提高輸出信噪比,使處理后的信號(hào)更均勻、平滑,為信號(hào)參數(shù)提取提供優(yōu)質(zhì)的參數(shù)。

2. 分幀:由于語(yǔ)音信號(hào)是時(shí)變的,為了使其具有短時(shí)平穩(wěn)性,通常將語(yǔ)音信號(hào)劃分為較短的幀進(jìn)行處理。這樣可以在每一幀內(nèi)認(rèn)為語(yǔ)音信號(hào)是平穩(wěn)的,從而簡(jiǎn)化處理過(guò)程。

3. 加窗:加窗是為了減少語(yǔ)音幀兩端的不連續(xù)性,防止頻譜泄漏。通過(guò)選擇一個(gè)合適的窗函數(shù)(如漢明窗),可以平滑語(yǔ)音幀的邊緣,使頻譜分析更準(zhǔn)確。

4. 特征提取:在前端處理中,特征提取是一個(gè)關(guān)鍵步驟。通過(guò)提取語(yǔ)音信號(hào)中的關(guān)鍵特征,如能量、基頻、共振峰等,可以進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)維度,提高識(shí)別效率。同時(shí),消除噪聲和不同說(shuō)話人的發(fā)音差異帶來(lái)的影響,使處理后的信號(hào)能夠更完整地反映語(yǔ)音的本質(zhì)特征。

聲學(xué)模型是建立語(yǔ)音特征與發(fā)音單元(音素或音節(jié))之間的映射關(guān)系。傳統(tǒng)的隱馬爾可夫模型(HMM)是早期廣泛應(yīng)用的聲學(xué)模型框架,它假設(shè)語(yǔ)音信號(hào)可以由一系列不可觀測(cè)的狀態(tài)生成,而狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移遵循一定的概率規(guī)律。同時(shí),每個(gè)狀態(tài)會(huì)輸出可觀測(cè)的特征向量序列?,F(xiàn)代的聲學(xué)模型更多地利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN、CNN、LSTM)來(lái)直接建模語(yǔ)音特征到音素的概率分布,或者結(jié)合CTC(Connectionist Temporal Classification)損失函數(shù)訓(xùn)練端到端的系統(tǒng)。

語(yǔ)言模型旨在估計(jì)一組詞序列出現(xiàn)的可能性,反映了語(yǔ)言的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義連貫性。統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型如n-gram模型常用于傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別中,通過(guò)計(jì)算歷史上下文中單詞序列出現(xiàn)的概率來(lái)進(jìn)行文本預(yù)測(cè)。近年來(lái),隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,RNN(尤其是長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM)和Transformer架構(gòu)被廣泛應(yīng)用于構(gòu)建更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型,能夠更好地理解復(fù)雜語(yǔ)境并提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

解碼器的任務(wù)是在給定聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型的情況下,找到最可能的文本序列,即語(yǔ)音信號(hào)對(duì)應(yīng)的字詞序列。常用的解碼算法包括Viterbi算法(尋找最優(yōu)路徑,適用于HMM模型)、WFST(Weighted Finite-State Transducers)解碼和搜索空間受限的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法。對(duì)于基于深度學(xué)習(xí)的端到端語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),常常采用貪婪搜索、束搜索(Beam Search)或基于注意力機(jī)制的解碼策略。

聯(lián)合優(yōu)化通常涉及到聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型以及解碼器等多個(gè)組件的協(xié)同調(diào)整。這種優(yōu)化方法能夠充分利用各個(gè)組件之間的關(guān)聯(lián)性,通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練或參數(shù)調(diào)整,使得整個(gè)系統(tǒng)在識(shí)別準(zhǔn)確性、響應(yīng)速度等方面達(dá)到更好的性能。例如,聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型的聯(lián)合訓(xùn)練能夠使得系統(tǒng)更好地理解語(yǔ)音信號(hào)的聲學(xué)特性以及語(yǔ)言的上下文信息,從而提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。

后處理則是在語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果輸出后,對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的處理和修正。后處理的主要目的是減少識(shí)別錯(cuò)誤,提高識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性和流暢性。常用的后處理方法包括糾錯(cuò)系統(tǒng)、語(yǔ)法檢查和語(yǔ)義理解等。糾錯(cuò)系統(tǒng)可以識(shí)別并修正識(shí)別結(jié)果中的拼寫(xiě)錯(cuò)誤、語(yǔ)法錯(cuò)誤等,從而提高識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。語(yǔ)法檢查和語(yǔ)義理解則可以幫助系統(tǒng)更好地理解識(shí)別結(jié)果的含義,進(jìn)一步減少誤解和歧義。

聯(lián)合優(yōu)化與后處理在語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用。它們能夠相互補(bǔ)充、相互促進(jìn),使得整個(gè)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中更加可靠、高效。隨著深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的不斷發(fā)展,聯(lián)合優(yōu)化與后處理的方法也在不斷創(chuàng)新和完善,為語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能提升提供了更多的可能性。


聲明:該篇文章為本站原創(chuàng),未經(jīng)授權(quán)不予轉(zhuǎn)載,侵權(quán)必究。
換一批
延伸閱讀

9月2日消息,不造車(chē)的華為或?qū)⒋呱龈蟮莫?dú)角獸公司,隨著阿維塔和賽力斯的入局,華為引望愈發(fā)顯得引人矚目。

關(guān)鍵字: 阿維塔 塞力斯 華為

倫敦2024年8月29日 /美通社/ -- 英國(guó)汽車(chē)技術(shù)公司SODA.Auto推出其旗艦產(chǎn)品SODA V,這是全球首款涵蓋汽車(chē)工程師從創(chuàng)意到認(rèn)證的所有需求的工具,可用于創(chuàng)建軟件定義汽車(chē)。 SODA V工具的開(kāi)發(fā)耗時(shí)1.5...

關(guān)鍵字: 汽車(chē) 人工智能 智能驅(qū)動(dòng) BSP

北京2024年8月28日 /美通社/ -- 越來(lái)越多用戶希望企業(yè)業(yè)務(wù)能7×24不間斷運(yùn)行,同時(shí)企業(yè)卻面臨越來(lái)越多業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn),如企業(yè)系統(tǒng)復(fù)雜性的增加,頻繁的功能更新和發(fā)布等。如何確保業(yè)務(wù)連續(xù)性,提升韌性,成...

關(guān)鍵字: 亞馬遜 解密 控制平面 BSP

8月30日消息,據(jù)媒體報(bào)道,騰訊和網(wǎng)易近期正在縮減他們對(duì)日本游戲市場(chǎng)的投資。

關(guān)鍵字: 騰訊 編碼器 CPU

8月28日消息,今天上午,2024中國(guó)國(guó)際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)開(kāi)幕式在貴陽(yáng)舉行,華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文發(fā)表了演講。

關(guān)鍵字: 華為 12nm EDA 半導(dǎo)體

8月28日消息,在2024中國(guó)國(guó)際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)上,華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安發(fā)表演講稱,數(shù)字世界的話語(yǔ)權(quán)最終是由生態(tài)的繁榮決定的。

關(guān)鍵字: 華為 12nm 手機(jī) 衛(wèi)星通信

要點(diǎn): 有效應(yīng)對(duì)環(huán)境變化,經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)穩(wěn)中有升 落實(shí)提質(zhì)增效舉措,毛利潤(rùn)率延續(xù)升勢(shì) 戰(zhàn)略布局成效顯著,戰(zhàn)新業(yè)務(wù)引領(lǐng)增長(zhǎng) 以科技創(chuàng)新為引領(lǐng),提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力 堅(jiān)持高質(zhì)量發(fā)展策略,塑強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)...

關(guān)鍵字: 通信 BSP 電信運(yùn)營(yíng)商 數(shù)字經(jīng)濟(jì)

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 8月21日,由中央廣播電視總臺(tái)與中國(guó)電影電視技術(shù)學(xué)會(huì)聯(lián)合牽頭組建的NVI技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟在BIRTV2024超高清全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展研討會(huì)上宣布正式成立。 活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng) NVI技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)...

關(guān)鍵字: VI 傳輸協(xié)議 音頻 BSP

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 在8月23日舉辦的2024年長(zhǎng)三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)聯(lián)合招商會(huì)上,軟通動(dòng)力信息技術(shù)(集團(tuán))股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱"軟通動(dòng)力")與長(zhǎng)三角投資(上海)有限...

關(guān)鍵字: BSP 信息技術(shù)
關(guān)閉