它的发展可以追溯到20世纪50年代,当时的研究主要集中在语音识别和语音合成方面。随着计算机算力的提升和深度学习技术的出现,语音语言处理技术逐渐发展成为语音识别、语义分析、自然语言生成等多个领域的综合技术。 二、语音语言处理技术的应用领域 1.语音识别技术在智能语音助理、智能家居、电话客服等领域广泛应用。比如苹果...
智能语音识别和自然语言处理技术还可以用于智能公交站台的交互系统、智能交通信号灯控制系统等,提高城市交通的安全性和效率,改善出行体验。 结语 人工智能语音识别和自然语言处理技术的应用场景正在不断扩展和深化,它们将继续在各个领域发挥重要作用。未来,随着技术的不断进步和创新,这些应用场景也将更加丰富多样,为人们的...
③语音合成与转换:语音合成(文语转换text to speech)技术,能将任意文字信息转换为标准流畅的语音并朗读出来,其研究目的是制造会说话的机器,使一些以其他方式表达或者储存的信息能转换为语音。语音合成的应用领域十分广泛,例如自动报时、报警、公共汽车、语音咨询、文本校对、语音阅读等等。 语音合成根据参数特征合成语音,...
处理语音信号时，先进行短时加窗处理，使语音信号的统计特性在短时间内保持不变，然后对信号进行分帧加窗，便于进一步处理。常见的语音信号处理应用有语音增强、编码、合成与转换、隐藏、识别和声源定位，以及情感识别。这些应用涵盖了从改善语音质量到实现智能交互的广泛领域，体现了语音信号处理在现代技术中...
语音识别：解锁语音输入，广泛应用于语音搜索、指令处理等领域。说话人识别：区分不同说话者，侧重个性特征而非文字内容。声源定位：精确确定声波来源，用于军事、安全监控等场景。情感识别：理解说话者的情绪，增强人机交互的亲密度，如在互动电影中应用。语音信号处理，无疑为我们的生活和科技提供了强大的...
2、语音前处理在会议中的应用 如图所示为音频引擎的大致流程图。下半部分(蓝线)是uplink链路,麦克风采集信号后通过高通滤波去除工频干扰噪声。大部分采集到的声音是48khz或44.1khz,频率很高,但对于正常语音处理来说频率在16khz以下即可,所以我们会先对语音做分频带处理,回音消除、噪声抑制的工作主要在低频带进行,并将...
智能语音识别在生活中的应用有哪些方面 智能语音识别与处理,1.语音信号基础1.1语音信号处理的目的语音信号处理是一门新兴的边缘科学,它是语音学与数字信号处理两个学科相结合的产物。它和认知科学、心理学、语音学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科有着紧密的联系。
1.语音信号的数字化:将模拟语音信号转换为数字形式,通常使用采样和量化技术。 2.语音信号的预处理:对于中断、噪声等干扰,可以利用滤波、去噪、增强等方法进行预处理。 3.语音信号的特征提取:通过对语音信号进行分析,提取出特定的特征参数,如短时能量、频率轮廓、基频、共振峰等。 4.语音信号的模型建立:通过统计模型...
深入了解:NLP在语音识别中的应用与挑战 1. 引言 随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。语音识别是一项重要的技术,可以将人类语音转换为文本,为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用,探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。