在医疗领域,语音识别技术可以为医护人员提供快速准确的医疗记录和诊断支持,提高医疗效率和诊断准确率。总结语音识别技术是人工智能领域的重要分支之一,它在各个领域的应用不断拓展和深化。本文介绍了语音识别的基础知识、模型和方法,以及它们在各个领域中的应用场景。随着科技的不断发展,语音识别技术将会在更多领域发挥更...
一种改进的声学特征提取方法是时域特征提取。时域特征提取方法直接利用语音信号的时域波形进行分析,在声学特征提取的过程中考虑了时序信息。常用的时域特征提取方法包括短时能量、短时过零率和短时自相关函数等。这些时域特征能够有效地捕捉语音信号的瞬时特性和周期性,从而提高语音识别的准确性和稳定性。 另一种改进的声...
基于特征参数归一化的鲁棒语音识别方法综述
摘要 用于语音识别(SR)的深度神经网络在提供强大的语言计算和分析能力的同时,极易受到对抗性攻击影响,在人为不可察觉的情况下,造成语音转录错误,甚至是执行特定非法控制命令.本研究聚焦语音识别对抗攻击,首先,从攻击模型的角度,以...展开更多 The deep neural network provides powerful language computing and analysis...
原标题:自动语音识别(ASR)自监督方法研究综述 ©作者 |蔡杰 单位 |北京大学硕士生 研究方向 |QA 语音 AI 作为人工智能的应用技术之一,近年来正逐渐从实验室研究,越来越多地走向实际应用和价值创造的新阶段。其中的 ASR(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术, 该技术可以使工具变得更加...
语音预训练和 NLP 中的预训练最大的区别在于 NLP 中的预训练的输入可以是离散的 token,而语音预训练的输入则是连续的音频。但是可以看出 ASR 领域的输入形式和 NLP 类似,初期通常借助 CNN 将连续的变量离散化(CPC、wav2vec),逐渐演变成使用更加显示的离散化方法(vq-wav2vec)。此外,ASR 通常使用 seq2seq 的...