TDNN 用于语音识别分为两种情况,第一种情况下:只有TDNN,很难用于大词汇量连续性语音识别(LVCSR),原因在于可变长度的表述(utterance)与可变长度的语境信息是两回事,在 LVCSR 中需要处理可变长度表述问题,而 TDNN 只能处理可变长度语境信息;第二种情况:TDNN-HMM 混合模型,由于HMM能够处理可变长度表述问题,因而该模型能够...
MoCha 是一个窗口可变的语音识别模型,和 Neural Transducer 最大的区别是MoCha每次得到的窗口大小可以动态变化,每次的窗口大小是模型学习的一个参数;同时因为MoCha的窗口动态可变,因此MoCha的decoder端每次只输出一个token,MoCha模型结构如下图所示: 3.5 几种seq2seq语音识别模型的区别 下一篇文章将介绍 HMM+GMM 语音识...
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术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。人们预计,未来10年内,语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的...
随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术在各个领域得到了广泛应用,如智能家居、智能客服、语音助手等。本文将对语音识别技术进行综述。 二、语音识别技术分类 1.基于模板匹配的语音识别技术 该方法是通过预先录制一系列标准的语音样本,然后将输入的语音与这些样本进行匹配,从而获得相应的文本或命令。但是该方法需要大量...
1语音识其余原理 语音辨别系统本质是一种模式辨别系统,包含特色提取、模式般配、参照模式库等三个基本单位元。未知语音经过话筒变换成电信号后加载识 别系统的输入端,第一经过预办理, 再依据人的语音特色成立语音模型, 对输入的语音信号进行剖析,并抽取所需特色, 在此基础上成立语音辨别所需的模板。 计算机在辨别过程...
随着时代的不断进步, 语音 识别技术已经发展成一门综合人类智能各项研究的独立学科, 现在正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。 关键词:语音识别 中图分类号:TN912 1 应用领域 如今,一些语音识别的应用已经应用到实际生活中,如 IBM 的 Viavoice、Microsoft 的 Speech SDK、Dragon 公司的 Dragon Dictate 系统等...
语音识别技术综述.pdf,语音识别技术综述 WORD 格式--可编辑--专业资料 语音识别技术综述 电子信息工程 2010 级 1 班 郭珊珊 【摘要】 随着计算机处理能力的迅速提高,语音识别技术得到了飞速发展,该技术的发展和应 用改变了人们的生产和生活方式,正逐步成为计算机处理技术
1、噪音环境下的语音识别1.引言随着社会的不断进步和科技的飞速发展,计算机对人们的帮助越来越大,成为了人们不可缺少的好助手,但是一直以来人们都是通过键盘、鼠标等和它进行通信,这限制了人与计算机之间的交流,更限制了消费人群。为了能让多数人甚至是残疾人都能使用计算机,让计算机能听懂人的语言,理解人们的意图,...
语音识别综述 语音识别算法综述 语音识别的分类 一、从识别单位分为以下几类1.孤立词语音识别。识别的单词间有停顿。2.连接词语音识别。在连续语音中识别出其包含的几个或某几个词。3.连续语音识别。识别的单词之间没有停顿。4.语音理解。在语音识别的基础上，用语言学知识推断出语音的含义。二、从识别的词汇量...
语音识别发展到如今,无论是基于传统声学模型的语音识别系统还是基于深度学习的识别系统,语音识别的各个模块都是分开优化的。但是语音识别本质上是一个序列识别问题,如果模型中的所有组件都能够联合优化,很可能会获取更好的识别准确度,因而端到端的自动语音识别是未来语音识别的一个最重要的发展方向。