语音识别：原理与应用
课程名称：语音识别
主讲人：洪青阳
1.语音识别概论.pdf
2.语音信号基础.pdf
3.语音特征提取.pdf
4.隐马尔可夫模型（HMM）.pdf
5.GMM-HMM.pdf
6.基于HMM的语音识别.pdf
7.DNN-HMM.pdf
8.语言模型.pdf
9.WFST解码器.pdf
10.序列区分性训练.pdf
11.端到端语音识别.pdf
12.Kaldi实践.pdf
13.Espnet实践.pdf
14.WeNet实践.pdf
15.工业应用实践.pdf
打包下载：
语音课件pdf_202305.rar
语音课件ppt_202305.rar
第2版教材课后作业参考答案_202306.rar
《语音识别：原理与应用》（第2版）现已上架，可点击链接购买：https://item.jd.com/13785236.html
第2版视频介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1od4y1n7vM
相关公开课回放视频链接：语音识别初探：基础理论与关键技术 https://appQTULvsIE4217.h5.xeknow.com/st/0rb43QK0W （可配套《1.语音识别概论.pdf》观看）
语音识别之WFST解码器：基于WFST的Viterbi解码过程 https://appQTULvsIE4217.h5.xeknow.com/st/7VsRnmQRj （可配套《9.WFSF解码器.pdf》观看）
端到端和实践部分（课堂录音）：https://box.xmu.edu.cn/share/9d9865a7587821253f26911980（配套第11、12、14、15章）
《语音识别：原理与应用》（第1版）一书的勘误如下
书稿勘误0928-v2.docx
书稿勘误-v3.docx
《语音识别：原理与应用》（第2版）一书的勘误如下
第2版勘误-v1.docx
语音识别的过程是什么 语音识别的技术原理是什么
语音识别是指将人类语音转换成电脑可读的文字或命令的技术，通常包括声学模型、语言模型和搜索算法。
1.语音识别的过程是什么在语音识别过程中，说话者的语音被录制下来，并被分割成小段。这些小段被转换成数字信号，然后经过声学模型处理成音素序列。接着，由语言模型将音素序列转换成词，最后通过搜索算法得到最可能的输出结果。
2.语音识别的技术原理是什么语音识别的技术原理包括声学模型、语言模型和搜索算法。声学模型使用大量的数据对不同发音的声音进行训练，用于将声音转换成基本的单位音素。语言模型则使用大量文本数据对词汇和语言结构进行建模，用于将音素序列转换成句子。搜索算法则是将音素转化为单词的过程，并在单词搜索空间中找出最优解。
语音识别的原理与应用
2、噪声控制及有效语音检测；
3、特征提取；
4、声音建模；
5、识别匹配。
通过巨大数量的语音数据，经过神经网络监督训练得到“声学模型”。通过声学模型里的参数，就可以知道帧和状态对应的概率。
这样由状态组合成音素，再组合成单词，就完成了语音识别的过程。
神经网络不仅编码最近的几个词，还可以把前文中的所有词（称作“历史”）中的各种信息都作为输入特征。由于历史是一个序列，可以采用递归神经网络来建立声学模型。
语音识别技术的应用：
1、拨号；
2、语音导航；
3、室内设备控制等。
语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更复杂的应用，例如同声传译。
目前比较成熟的应用，包括语音输入法。通过语音识别输入文字，最高速度能够达到1分钟400字，比普通键盘输入更加高效。还包括个人语音助理：智能语音助手和搜索引擎是相辅相成的，更聪明的搜索逻辑能够更快的帮助用户找到答案。
家居场景中，智能电视、智能冰箱甚至智能镜子等设备都可搭载语音助手，实现语音控制，串联起从厨房、客厅到起居室、卫生间的智慧家居物联网。
因为传统家电硬件的语音交互改造成本较高，入局的互联网企业普遍推出家用智能音箱作为核心硬件，试图将这一全新品类打造成家居场景的语音控制枢纽。
随着语音识别、自然语音理解等技术的发展，在车内场景中通过语音交互控制车载导航、娱乐、空调等系统成为可能。语音控制系统将驾驶者的注意力从屏幕和按钮中解放出来，一定程度上增强了行车安全性。由于车内场景具有一定的私密性，这种交互方式自然容易被接受。
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