语音识别基本原理介绍

语音识别是一种计算机科学技术，它允许计算机理解并转录人类语音。 以下是如何实现语音识别的基本原理：
1. 声音采集：
使用麦克风或传感器捕获语音信号。
将模拟信号数字化为一系列离散值。
2. 特征提取：
从数字化语音信号中提取特征，如 Mel 频率倒谱系数 (MFCC) 和线性预测编码 (LPC)。
这些特征可代表语音信号的重要声学特性。
3. 声学模型：
使用隐藏马尔可夫模型 (HMM) 或神经网络等统计模型来表示语音信号的时间演变。
这些模型有助于识别语音中的模式和音素序列。
4. 语言模型：
表示单词和句子如何概率性地排列。
考虑语法和语义规则，以消除语音识别中的歧义。
5. 搜索算法：
使用前向-后向算法或维特比算法等算法在声学和语言模型的范围内搜索最可能的语音转录。
该搜索过程基于动态规划技术，考虑所有可能的转录路径及其概率。
6. 转录生成：
输出机器认为最可能的语音转录。
还可以包括语音识别系统的置信度分数。
深度学习在语音识别中的应用：
近年来，深度神经网络（DNN）在语音识别中取得了重大进展。 DNN 可以学习复杂的声学和语言特征，从而提高准确性和鲁棒性。
语音识别应用：
语音识别技术广泛用于各种应用程序，包括：
数字助理（如 Siri 和 Alexa）
智能家居设备
电话客服中心
医疗转录
自动驾驶