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2019-06-16   来源:人民日报   参与互动参与互动
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人民的名义演员表介绍从更长远来看,研究者将会关注如何教计算机不只是转录来自人类嘴巴的声音信号,而是回到20世纪50年代到70年代语音识别领域专家的最初设想:让计算机理解自然语言,用电脑模拟人脑。让机器可以根据自己被告知的内容回答问题或采取行动。20世纪80年代以后,语音识别研究的重点则逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。20世纪90年代以后,在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破,直到大数据与深度神经网络时代的到来。在人工智能快速发展的今天,语音识别开始成为很多设备的标配,语音识别开始被越来越多的人关注,国外微软、谷歌、Facebook,国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法,今天小编就将为你做语音识别技术的简单介绍,并谈谈它的发展历程和未来可能的发展方向。如下图所示:

悠悠谷语音识别系统构建过程整体上包括两大部分:训练和识别。训练通常是离线完成的,海量未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端,首先经过预处理,再根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板;而识别过程通常是在线完成的,对用户实时的语音进行自动识别。识别过程通常又可以分为前端和后端两大模块:前端模块主要的作用是进行端点检测(去除多余的静音和非说话声)、降噪、特征提取等;后端模块的作用是利用训练好的声学模型和语言模型对用户说话的特征向量进行统计模式识别(又称解码),得到其包含的文字信息。在这里,安防巨头厂商海康、大华、宇视将阐述安防产品AI创新;CV新秀商汤、旷视、依图、云从、云天励飞将介绍创企如何抢占市场建立壁垒;投资机构真格、明势、IDG、高榕将共谈最受资本青睐的公司当具有哪些特质;还有中科院权威专家,将带来AI以及各种生物识别的最前沿科技。要对声音进行分析,就需要对声音分帧。也就是把声音切开成一小段一小段,每一小段称为一帧,如上图25ms为一帧。从更长远来看,研究者将会关注如何教计算机不只是转录来自人类嘴巴的声音信号,而是回到20世纪50年代到70年代语音识别领域专家的最初设想:让计算机理解自然语言,用电脑模拟人脑。让机器可以根据自己被告知的内容回答问题或采取行动。

日常生活常识在电影《钢铁侠》中,智能助理贾维斯的出色表现让大家充满了对智能语音助手的期待。语音识别技术就是为了让机器人听明白你在说什么,它就好比机器的听觉系统,该技术让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。20世纪80年代以后,语音识别研究的重点则逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。20世纪90年代以后,在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破,直到大数据与深度神经网络时代的到来。5月25日,相约北京千禧酒店,与安防行业大咖共话安防AI创新!呈献一场安防行业千人盛宴。20世纪80年代以后,语音识别研究的重点则逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。20世纪90年代以后,在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破,直到大数据与深度神经网络时代的到来。

中国农行股票5月25日,相约北京千禧酒店,与安防行业大咖共话安防AI创新!呈献一场安防行业千人盛宴。在人工智能快速发展的今天,语音识别开始成为很多设备的标配,语音识别开始被越来越多的人关注,国外微软、谷歌、Facebook,国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法,今天小编就将为你做语音识别技术的简单介绍,并谈谈它的发展历程和未来可能的发展方向。其中,前观察概率和转移概率从声学模型中获取,最后一种概率从语言模型中获取。语言模型是使用大量的文本训练出来的,可以利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别正确率。这样基本上语音识别过程就完成了,这就是语音识别技术的原理。如上图,每个小竖条代表一帧,若干帧语音对应一个状态(如S1029),每三个状态组合成一个音素(如ay),若干个音素组合成一个单词。也就是说,只要知道每帧语音对应哪个状态了,语音识别的结果也就出来了。这个对应过程就需要用到统计语言学。比如每帧音素对应哪个状态呢?有个容易的办法:看某帧对应哪个状态的概率最大,那这帧就属于哪个状态;这也就是观察概率。此外,还包括:转移概率(每个状态转移到自身或转移到下个状态的概率),语言概率(根据语言统计规律得到的概率)。

【责任编辑:韩辉】
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