这减少了为新应用程序开发高性能语音识别所需的时间和资源，允许采用更环保的方法来重复模型部署。二、整合一切：现实世界的应用 综上所述，特征提取和声学建模协同工作，形成了所谓的语音识别系统。这个过程从使用预处理和特征识别将声波转换成可管理的数据开始。然后将这些数据点或特征输入声学模型，由声学模型进行解释...
1. 能将语音信号转换为计算机能够处理的语音特征向量 2. 能够符合或类似人耳的听觉感知特性 3. 在一定程度上能够增强语音信号、抑制非语音信号 常用特征提取方法有如下几种: (1)线性预测分析(LinearPredicTIonCoefficients,LPC) 拟人类的发声原理,通过分析声道短管级联的模型得到的。假设系统的传递函数跟全极点的数字滤...
波形拼接法(Concatenative Synthesis),也被称为拼接合成或单元选择合成,是一种在语音合成中广泛使用的技术。这种方法的核心思想是从一个大型的预先录制的语音数据库中提取出小的语音片段(或称为单元),然后根据特定的规则和算法将这些片段拼接起来,以合成出完整的语句或短语。 以下是波形拼接法的基本步骤: 语音数据库建...
1、基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别算法 HMM是一种统计模型,它可以用来描述一个序列的生成过程。在语音识别中,HMM被用来描述语音信号的产生过程。它通过对输入信号的分析,推断出最有可能的词语序列。 2、基于高斯混合模型(GMM)的语音识别算法 GMM是一种用于建模概率密度函数的方法。在语音识别中,GMM被用来建模每个...
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一、语音识别的概念 语音识别是将人类语言转化为计算机可读的文本信息的过程。通常包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型和解码器等步骤。语音识别技术可以应用于语音识别、语音合成、自然语言处理等领域,是人工智能技术的重要分支之一。 常见的语音识别算法 ...
Pattern类:矢量量化(VQ)、字典学习类算法(DL、SNMF和SCMF以及PLCA类) 测试:一般将混合信号带入到训练得到的参数模型构建的干净语音的可能组合所建立的距离目标凼数中,利用优化算法求解最优参数选择,然后利用得到的参数构建滤波器; 上述模型和HMM结合产生的更好描述信号Temporal性质的算法: ...