语音识别的技术原理

今天，小编将在这篇文章中为大家带来语音识别的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对语音识别具备清晰的认识，主要内容如下。

一、语音识别的技术原理是什么

语音识别主要基于深度学习的技术，其整个过程可以大致划分为声音信号处理、特征提取、声音模型训练、语言模型训练和识别这几个关键步骤。

首先，声音信号处理。因为我们发出的声音是连续的声音波，为了方便后续处理，我们需要对这些连续信号进行分段处理，这就是语音信号的预处理工作。要把连续的声音切分成一小段一小段的，每一小段也叫一帧。

然后，进行特征提取。这是提取出每一帧声音的特征值，如频率、能量等等。当我们有了这些特征值，我们就可以把他们送到神经网络中去训练，然后用模型来进行预测。

随后是声音模型训练，这是为了获取发音的规律。通过大量的语音数据，用深度神经网络进行训练，得到一个模型，这个模型能够根据语音的特征，预测出这段语音最可能的发音。

在声音模型训练之后，就是语言模型训练。语言模型主要是为了获取语言的规律，比如哪些词经常会在一起出现，哪些词后面会跟哪些词等等。通过大量的文本数据进行训练，得到一个能够预测语句合理性的模型。

最后，识别就是根据声音模型和语言模型，对输入的语音进行解码，得出最可能的文字结果。

这个过程就好比我们学习一门新的语言。首先我们会把这种语言拆解成单词，逐个学习并理解其意思。然后通过对该语言的熟练掌握，我们能够理解并使用这门语言进行沟通。语音识别无非就是让机器做同样的事情，只不过机器学习的方式是训练数据模型和神经网络。

二、语音识别应用场景有哪些

1、语音输入

摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。略带口音的普通话、粤语四川话方言、英文，均可有效识别，并可根据句意自动纠错、自动断句添加标点，让输入更快捷，沟通交流更顺畅。

2、 语音搜索

搜索内容直接以语音的方式输入，应用于网页搜索、车载搜索、手机搜索等各种搜索场景，解放双手让搜索更加高效，适用于视频网站、智能硬件、手机厂商等多个行业。

3、 语音指令

无需手动操作，可以通过语音直接对设备或者软件发布指令，控制操作，适用于智能硬件、车载系统、机器人、手机APP、游戏等多个领域。

4、 社交聊天

社交聊天时直接用语音输入的方式转成文字，让输入更加便捷;或者在收到语音消息不适合播放时可以转为文字进行查看，满足更多的聊天场景。

5、 游戏娱乐

游戏中聊天必不可少，双手无法打字，语音输入可以将语音聊天转为文字，让用户在操作的同时也可直观看到聊天内容，多样化满足用户聊天需求。

6、智能家居产品

随着人们生活水平的提高，传统家电产品也开始贴上智能化的标签，而其中语音技术的应用最为常见，比如智能音箱、智能门锁、智能电视等产品，都离不开语音技术加持。就拿当前备受追捧的智能音箱来说，除了音乐播放功能之外，还具备着独特的语音交互功能，互动性、娱乐性大大提升，这都归功于其智能语音技术。

7、可穿戴设备

携带语音助手的可穿戴设备，实际上可以理解为某种智能音箱产品，在功能方面具有相似性、重合性。不过相比家用的智能音箱，可穿戴设备在携带方面更加便捷，也应证了“可穿戴设备”其名。

上述所有信息便是小编这次为大家推荐的有关语音识别的内容，希望大家能够喜欢，想了解更多有关它的信息或者其它内容，请关注我们网站哦。