人工智能：语音识别技术介绍
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今天给大家介绍一下关于语音识别相关的知识，希望对大家有所帮助！
1、什么是语音语音指的是人类通过发声器官发出来具有一定意义、用来沟通交流的声音。计算机中语音存储：以波形文件的方式存储，通过波形反映语音的变化，从而可以获取音强、音长等参数信息。音域参数：傅利叶谱、梅尔频率到谱系数，主要用来提取语音内容以及音色的差别，用来更进一步辨别语音信息。
2、什么是语音识别语音识别简单来说就是把语音内容自动转换为文字的过程，是人与机器交互的一种技术。涉及领域：声学、人工智能、数字信号处理、心理学等方面。语音识别的输入：对一段声音文件进行播放的序列。语音识别的输出：输出的结果是一段文本序列。
3、语音识别的原理语音识别需要经过特征提取、声学模型、语音模型、语音解码和搜索算法四个部分。特征提取：把要分析的信号从最原始信号提取出来，这个阶段主要是对语音的幅度标准化、频响校正、分帧、加窗、始末端点检测等预处理操作，为声学模型提供需要特征向量。声学模型：依靠声学模型进行语音参数分析（语音共振峰频率、幅度等）和对语音的线性预测参数进行分析。语言模型：根据相关语言学理论，计算出声音片段可能词组序列的概率。语音解码和搜索算法：根据声学模型+发音词典+语音模型构建的搜索空间，找到最合适的路径。解码完成后最终输出文本。
4、语音识别系统的组成一个完整的语音识别系统包括：预处理、特征提取、声学模型训练、语言模型训练、语音解码器。
4.1预处理对输入的原始声音信号进行处理，过滤掉其中的背景噪音、非重要信息，还要对找到语音信号的开始和结束、语音分帧、提升高频部分的信号等操作。
4.2特征提取最常用的特征提取方法为梅尔顿到谱系数(MFCC),因为它拥有良好的抗噪性和健壮性。
4.3声学模型训练根据悬恋语音库的特征参数训练出声学模型参数，从而可以在识别时与声学模型进行匹配得到相应结果。目前主流语音识别系统一般都会采用HMM进行声学模型建模。
4.4语言模型训练用来预测哪个词序列正确的可能性更大。
4.5语音解码器解码器也就是语音识别技术中的识别过程，根据输入的语音信号，然后和训练好的HMM声学模型、语言模型、发音字典建立一个搜索空间，根据搜索算法找到最合适的路径。从而找到最合适的词串。5、语音识别的使用场景语音识别在日常生活中使用非常广泛主要分为封闭式和开放式应用。封闭式应用：主要指针对特定控制指令的应用。比如常见的有智能家居比如通过语音指令控制灯开关、热水器开关温度调节、打开空调等，大大丰富了我们日常的生活；开放式应用：开放式主要是厂商提供语音识别服务，一般会公有云或者私有云的方式部署提供对应的SDK，让使用服务的客户进行语音识别服务的调用。常见的场景有输入法、会议字幕实时输出、视频剪辑字幕配置等场景。
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简要介绍语音识别技术在各领域的应用
语音识别作为信息技术中一种人机接口的关键技术，具有重要的研究意义和广泛的应用价值。介绍了语音识别技术发展的历程，具体阐述了语音识别概念、基本原理、声学建模方法等基本知识，并对语音识别技术在各领域的应用作了简要介绍。
语言是人类相互交流最常用、最有效、最重要和最方便的通信形式，语音是语言的声学表现，与机器进行语音交流是人类一直以来的梦想。随着计算机技术的飞速发展，语音识别技术也取得突破性的成就，人与机器用自然语言进行对话的梦想逐步接近实现。语音识别技术的应用范围极为广泛，不仅涉及到日常生活的方方面面，在军事领域也发挥着极其重要的作用。它是信息社会朝着智能化和自动化发展的关键技术，使人们对信息的处理和获取更加便捷，从而提高人们的工作效率。
1语音识别技术的发展
语音识别技术起始于20世纪50年代。这一时期，语音识别的研究主要集中在对元音、辅音、数字以及孤立词的识别。
20世纪60年代，语音识别研究取得实质性进展。线性预测分析和动态规划的提出较好地解决了语音信号模型的产生和语音信号不等长两个问题，并通过语音信号的线性预测编码，有效地解决了语音信号的特征提取。
2O世纪70年代，语音识别技术取得突破性进展。基于动态规划的动态时间规整（DynamicTimeWarping，DTW）技术基本成熟，特别提出了矢量量化（VectorQuantization，VQ）和隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）理论。
20世纪80年代，语音识别任务开始从孤立词、连接词的识别转向大词汇量、非特定人、连续语音的识别，识别算法也从传统的基于标准模板匹配的方法转向基于统计模型的方法。在声学模型方面，由于HMM能够很好的描述语音时变性和平稳性，开始被广泛