《語(yǔ)音識(shí)別基礎(chǔ)》課件

《語(yǔ)音識(shí)別基礎(chǔ)》PPT課件這份課件是為了從基礎(chǔ)開始介紹語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)以及如何應(yīng)用它來解決實(shí)際問題而打造的。語(yǔ)音識(shí)別簡(jiǎn)介1定義語(yǔ)音識(shí)別是將人類語(yǔ)音的聲學(xué)信息轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音文本的過程，目的是將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可處理的形式。2應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別廣泛應(yīng)用于安全、通訊、游戲、智能家居等多個(gè)領(lǐng)域，與我們的日常生活息息相關(guān)。語(yǔ)音信號(hào)的基本組成聲音波形由氣壓變化產(chǎn)生，包含頻率和振幅信息。頻譜對(duì)聲音波形在頻域上的表示，頻譜中高頻率對(duì)應(yīng)聲音的高音。聲譜圖是時(shí)間、頻率、能量三維信息的表達(dá)方式，展示了聲音波形的詳細(xì)信息。音素語(yǔ)音信號(hào)最小的有意義單位，不同語(yǔ)言的音素個(gè)數(shù)和屬性不同。聲波傳輸原理聲音的產(chǎn)生聲音波形是由聲源產(chǎn)生，在固體、液體和氣體中都可以傳播。聲音的傳輸聲波通過介質(zhì)在空氣中迅速傳播，但如果在太空中，則聲音無法傳播。聲音的接收聲波被傳感器、麥克風(fēng)或電話接收器轉(zhuǎn)換為模擬電流并通過電路傳輸?shù)叫盘?hào)處理器中。語(yǔ)音識(shí)別的基本流程1語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分段、預(yù)加重、分幀和加窗等處理，為下一步的特征提取做準(zhǔn)備。2語(yǔ)音信號(hào)的特征提取提取語(yǔ)音信號(hào)中的關(guān)鍵特征，如短時(shí)能量、倒譜系數(shù)、線性預(yù)測(cè)系數(shù)等。3模型的訓(xùn)練使用標(biāo)注的語(yǔ)音樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，不斷優(yōu)化模型參數(shù)提高識(shí)別準(zhǔn)確率。4語(yǔ)音識(shí)別的解碼通過預(yù)測(cè)語(yǔ)音信號(hào)的概率，選取最可能對(duì)應(yīng)的文本輸出結(jié)果。語(yǔ)音信號(hào)的特征提取短時(shí)能量用于描述語(yǔ)音信號(hào)短時(shí)段內(nèi)能量的大小。短時(shí)平均過零率用于衡量信號(hào)波形的變化率，將信號(hào)分為有端點(diǎn)和無端點(diǎn)兩種情況。線性預(yù)測(cè)編碼通過線性組合得到一組預(yù)測(cè)系數(shù)，從而將原始信號(hào)轉(zhuǎn)換成較低維度的線性預(yù)測(cè)系數(shù)向量。梅爾頻率倒譜系數(shù)基于人耳特性，將頻譜映射到更適合人耳聽覺特性的梅爾尺度。DFT在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用DFT是什么？DFT（離散傅里葉變換）是傅里葉變換在有限的時(shí)間間隔內(nèi)的離散化。語(yǔ)音信號(hào)頻譜分析DFT可以將語(yǔ)音信號(hào)從時(shí)間域轉(zhuǎn)換到頻率域，用于提取語(yǔ)音信號(hào)的頻譜特征。頻域?yàn)V波通過對(duì)語(yǔ)音信號(hào)在頻域上加以濾波，來去除噪聲或突發(fā)的信號(hào)干擾，提高識(shí)別率。譜包絡(luò)提取譜包絡(luò)提取是一種DFT基礎(chǔ)上的語(yǔ)音信號(hào)特征提取方法，可用于特征降維。聲學(xué)模型的構(gòu)建1高斯混合模型聲學(xué)模型常用高斯混合模型（GMM）來建模語(yǔ)音信號(hào)的音素。2HMM介紹隱馬爾科夫模型（HMM）用于描述不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率和輸出概率，用于模擬連續(xù)音素之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系。3前向算法和后向算法前向算法用于計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻下觀察到某個(gè)狀態(tài)的概率，而后向算法則用于計(jì)算某個(gè)狀態(tài)在之后觀察到觀察樣本的條件下的概率。4Viterbi算法和Baum-Welch算法Viterbi算法用于查找概率最大的狀態(tài)路徑，而Baum-Welch算法則用于從未標(biāo)注的樣本中學(xué)習(xí)模型參數(shù)。語(yǔ)音識(shí)別中的噪聲處理形態(tài)學(xué)濾波主要用于去除形態(tài)與語(yǔ)音相似的噪聲。譜減法通過計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)和背景噪聲的差值，從頻域上減去背景噪聲的幅度，保留語(yǔ)音信號(hào)的幅度信息。小波變換方法其可以發(fā)現(xiàn)信號(hào)中的短時(shí)臨時(shí)性和長(zhǎng)時(shí)趨勢(shì)信息，從而去噪效果較好。語(yǔ)音識(shí)別的性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)確率通過比較識(shí)別準(zhǔn)確的語(yǔ)音個(gè)數(shù)與總的樣本個(gè)數(shù)計(jì)算得出。召回率反映正確識(shí)別的樣本數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)中對(duì)應(yīng)樣本數(shù)的比值。F值綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率，通過對(duì)準(zhǔn)確率和召回率加權(quán)平衡計(jì)算得出。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用智能家居通過語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，用戶可以通過語(yǔ)音來控制家居設(shè)備的開關(guān)、溫度等。無人駕駛語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在無人駕駛中得到了廣泛應(yīng)用，可以提供車內(nèi)娛樂、導(dǎo)航、安全等服務(wù)。客服中心借助語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，在客服中心中可以通過自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答等方式實(shí)現(xiàn)自動(dòng)客服服務(wù)。醫(yī)療保健語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于醫(yī)療保健中，為醫(yī)生提供輔助診斷、快速記錄病歷等幫助。當(dāng)前語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的語(yǔ)音數(shù)據(jù)得到了收集和處理，為語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的精度提供了支持。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為目前人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域。它可以處理更復(fù)雜的特征，提高語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率。面向序列的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)當(dāng)前的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)大多基于單個(gè)語(yǔ)音樣本的短