简介:语音识别技术近年来得到了飞速的发展并且在越来越多的领域得到了广泛的应用。隐马尔可夫模型(HMM)语音识别技术是一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术,主要用于大量词汇的语音识别,而且具有良好的识别性能和抗噪性能。因此,一般的语音识别系统都采用基于HMM的识别方法作为其基本算法。本文列举了语音识别在教学中的应用示例来分析其基本算法。
简介:摘要:在当前的发展阶段下,产业升级转型正在不断推进,在此背景下,人工智能技术获得了很大的发展,人工智能技术作为信息技术高度发展的产物,能够在社会生产生活中发挥重要的作用。目前人工智能技术已经被广泛的应用于各个行业领域中,相关技术的应用在转变产业发展方式,提升生产效率方面发挥了重要的作用。目前来看,在人工智能领域,语音识别技术发展较快,且技术也较为成熟,已经进入到了商业应用阶段,基于语音识别技术的智能语音机器人也被实际投入应用,并在应用的过程中展示出了较为明显成本优势以及效率优势。基于以上认识,本文从语音识别技术的概念出发,结合现阶段语音识别的实现难点,探讨语音识别技术在智能语音机器人中的应用要点以及应用实践,希望该研究能够能够为语音识别技术的实际应用提供一定的参考。
简介:传统的语音识别方法,信噪比较低时识别率也较低。为了使语音识别更具有环境适应性、抗噪性,从非齐次隐马尔可夫模型(nonhomogeneousHiddenMarkovModel,HMM)出发,结合自适应函数链神经元网络,训练出适应环境变化的混合语音模型,并采用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适用于含噪语音的识别,特别是在低信噪情况下,可以相对提高识别率。
简介:摘要:智能语音识别技术可以使机器通过识别,理解声音信号并将其转换为适当的文本或命令来理解人类语言。作为人工智能应用最成熟的技术之一,智能语音技术在智能家居、智能汽车、智能可穿戴设备等领域发展迅速。“智能家居”是一个方便,高效,安全的管理系统,将家用电器的信息,设备自动化,网络通信和传感器集成到一个,实现了家用电器的远程控制。真正的智能家居应该是真正不敏感的,可以直接与它进行“对话”,实现对家用电器的控制,真正创造一个不敏感的智能家居系统。使用语音进行操作控制,可以在实际应用中减少人们手动控制的过程,提高操作的便利性,这种控制技术正在改变着人们日常生活的方方面面。
简介:;自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition)简称ASR是目前属于AI领域的一项十分重要的技术,伴随着人工智能的高速发展,智能化生活走向主流,ASR技术已经走进了人们的生活中的方方面面。先简要介绍了语音识别的发展、语音信号的接收,再重点阐述了ASR运行过程中相关的原理及方法和与ASR技术的基本算法使用语音信号的处理涉及的三大算法即朴素模式算法,KMP算法,及HMM算法。