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遼寧語音識別庫

發(fā)布時(shí)間:2024-12-28 11:21:04   來源:南通瑞萊克斯電液技術(shù)有限公司   閱覽次數(shù):43次   

主流方向是更深更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合端到端技術(shù)。2018年,科大訊飛提出深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DFCNN),DFCNN使用大量的卷積直接對整句語音信號進(jìn)行建模,主要借鑒了圖像識別的網(wǎng)絡(luò)配置,每個(gè)卷積層使用小卷積核,并在多個(gè)卷積層之后再加上池化層,通過累積非常多卷積池化層對,從而可以看到更多的歷史信息。2018年,阿里提出LFR-DFSMN(LowerFrameRate-DeepFeedforwardSequentialMemoryNetworks)。該模型將低幀率算法和DFSMN算法進(jìn)行融合,語音識別錯(cuò)誤率相比上一代技術(shù)降低20%,解碼速度提升3倍。FSMN通過在FNN的隱層添加一些可學(xué)習(xí)的記憶模塊,從而可以有效的對語音的長時(shí)相關(guān)性進(jìn)行建模。而DFSMN是通過跳轉(zhuǎn)避免深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題,可以訓(xùn)練出更深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。2019年,百度提出了流式多級的截?cái)嘧⒁饬δP蚐MLTA,該模型是在LSTM和CTC的基礎(chǔ)上引入了注意力機(jī)制來獲取更大范圍和更有層次的上下文信息。其中流式表示可以直接對語音進(jìn)行一個(gè)小片段一個(gè)小片段的增量解碼;多級表示堆疊多層注意力模型;截?cái)鄤t表示利用CTC模型的尖峰信息,把語音切割成一個(gè)一個(gè)小片段,注意力模型和解碼可以在這些小片段上展開。在線語音識別率上。聲音從本質(zhì)是一種波,也就是聲波,這種波可以作為一種信號來進(jìn)行處理。遼寧語音識別庫

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2)初始化離線引擎:初始化訊飛離線語音庫,根據(jù)本地生成的語法文檔,構(gòu)建語法網(wǎng)絡(luò),輸入語音識別器中;(3)初始化聲音驅(qū)動:根據(jù)離線引擎的要求,初始化ALSA庫;(4)啟動數(shù)據(jù)采集:如果有用戶有語音識別請求,語音控制模塊啟動實(shí)時(shí)語音采集程序;(5)靜音切除:在語音數(shù)據(jù)的前端,可能存在部分靜音數(shù)據(jù),ALSA庫開啟靜音檢測功能,將靜音數(shù)據(jù)切除后傳送至語音識別引擎;(6)語音識別狀態(tài)檢測:語音控制模塊定時(shí)檢測引擎系統(tǒng)的語音識別狀態(tài),當(dāng)離線引擎有結(jié)果輸出時(shí),提取語音識別結(jié)果;(7)結(jié)束語音采集:語音控制模塊通知ALSA,終止實(shí)時(shí)語音數(shù)據(jù)的采集;(8)語義解析:語音控制模塊根據(jù)語音識別的結(jié)果,完成語義解析,根據(jù)和的內(nèi)容,確定用戶需求,根據(jù)的內(nèi)容,確認(rèn)用戶信息;(9)語音識別結(jié)束:語音控制模塊將語義解析的結(jié)果上傳至用戶模塊,同時(shí)結(jié)束本次語音識別。根據(jù)項(xiàng)目需求,分別在中等、低等噪音的辦公室環(huán)境中,對語音撥號軟件功能進(jìn)行科學(xué)的測試驗(yàn)證。廣州新一代語音識別介紹從技術(shù)來看,整個(gè)語音交互鏈條有五項(xiàng)單點(diǎn)技術(shù):喚醒、麥克風(fēng)陣列、語音識別、自然語言處理、語音合成。

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包括語法詞典的構(gòu)建、語音識別引擎的初始化配置、音頻數(shù)據(jù)的采集控制和基本語義的解析等;應(yīng)用數(shù)據(jù)庫是用戶的數(shù)據(jù)中心,作為語音識別數(shù)據(jù)的源頭,語音控制模塊從中提取用戶關(guān)鍵數(shù)據(jù),并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建本地語法詞典;語音識別離線引擎是語音轉(zhuǎn)換為文字的關(guān)鍵模塊,支持在離線的情況下,根據(jù)本地構(gòu)建的語法網(wǎng)絡(luò),完成非特定人連續(xù)語音識別功能,同時(shí)具備語音數(shù)據(jù)前、后端點(diǎn)檢測、聲音除噪處理、識別門限設(shè)置等基本功能;音頻采集在本方案中屬于輔助模塊,具備靈活、便捷的語音控制接口,支持在不同采樣要求和采樣環(huán)境中,對實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù)的采集。(2)關(guān)鍵要素分析本方案工作于離線的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,語音數(shù)據(jù)的采集、識別和語義的解析等功能都在終端完成,因此設(shè)備性能的優(yōu)化和語音識別的準(zhǔn)度尤為重要。在具體的實(shí)現(xiàn)過程中,存在以下要素需要重點(diǎn)關(guān)注。(1)用戶構(gòu)建的語法文檔在引擎系統(tǒng)初始化時(shí),編譯成語法網(wǎng)絡(luò)送往語音識別器,語音識別器根據(jù)語音數(shù)據(jù)的特征信息,在識別網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行路徑匹配,識別并提取用戶語音數(shù)據(jù)的真實(shí)信息,因此語法文檔的語法結(jié)構(gòu)是否合理,直接關(guān)系到識別準(zhǔn)確率的高低;(2)應(yīng)用數(shù)據(jù)庫是作為語音識別數(shù)據(jù)的源頭,其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)如果有變化。

取距離近的樣本所對應(yīng)的詞標(biāo)注為該語音信號的發(fā)音。該方法對解決孤立詞識別是有效的,但對于大詞匯量、非特定人連續(xù)語音識別就無能為力。因此,進(jìn)入80年代后,研究思路發(fā)生了重大變化,從傳統(tǒng)的基于模板匹配的技術(shù)思路開始轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計(jì)模型(HMM)的技術(shù)思路。HMM的理論基礎(chǔ)在1970年前后就已經(jīng)由Baum等人建立起來,隨后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人將其應(yīng)用到語音識別當(dāng)中。HMM模型假定一個(gè)音素含有3到5個(gè)狀態(tài),同一狀態(tài)的發(fā)音相對穩(wěn)定,不同狀態(tài)間是可以按照一定概率進(jìn)行跳轉(zhuǎn);某一狀態(tài)的特征分布可以用概率模型來描述,使用的模型是GMM。因此GMM-HMM框架中,HMM描述的是語音的短時(shí)平穩(wěn)的動態(tài)性,GMM用來描述HMM每一狀態(tài)內(nèi)部的發(fā)音特征?;贕MM-HMM框架,研究者提出各種改進(jìn)方法,如結(jié)合上下文信息的動態(tài)貝葉斯方法、區(qū)分性訓(xùn)練方法、自適應(yīng)訓(xùn)練方法、HMM/NN混合模型方法等。這些方法都對語音識別研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響,并為下一代語音識別技術(shù)的產(chǎn)生做好了準(zhǔn)備。自上世紀(jì)90年代語音識別聲學(xué)模型的區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則和模型自適應(yīng)方法被提出以后,在很長一段內(nèi)語音識別的發(fā)展比較緩慢,語音識別錯(cuò)誤率那條線一直沒有明顯下降。DNN-HMM時(shí)代2006年。意味著具備了與人類相仿的語言識別能力。

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語音識別包括兩個(gè)階段:訓(xùn)練和識別。不管是訓(xùn)練還是識別,都必須對輸入語音預(yù)處理和特征提取。訓(xùn)練階段所做的具體工作是收集大量的語音語料,經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后得到特征矢量參數(shù),通過特征建模達(dá)到建立訓(xùn)練語音的參考模型庫的目的。而識別階段所做的主要工作是將輸入語音的特征矢量參數(shù)和參考模型庫中的參考模型進(jìn)行相似性度量比較,然后把相似性高的輸入特征矢量作為識別結(jié)果輸出。這樣,終就達(dá)到了語音識別的目的。語音識別的基本原理是現(xiàn)有的識別技術(shù)按照識別對象可以分為特定人識別和非特定人識別。特定人識別是指識別對象為專門的人,非特定人識別是指識別對象是針對大多數(shù)用戶,一般需要采集多個(gè)人的語音進(jìn)行錄音和訓(xùn)練,經(jīng)過學(xué)習(xí),達(dá)到較高的識別率?;诂F(xiàn)有技術(shù)開發(fā)嵌入式語音交互系統(tǒng),目前主要有兩種方式:一種是直接在嵌入式處理器中調(diào)用語音開發(fā)包;另一種是嵌入式處理器外擴(kuò)展語音芯片。第一種方法程序量大,計(jì)算復(fù)雜,需要占用大量的處理器資源,開發(fā)周期長;第二種方法相對簡單,只需要關(guān)注語音芯片的接口部分與微處理器相連,結(jié)構(gòu)簡單,搭建方便,微處理器的計(jì)算負(fù)擔(dān)降低,增強(qiáng)了可靠性,縮短了開發(fā)周期。本文的語音識別模塊是以嵌入式微處理器為說明。它融合了語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和電氣工程領(lǐng)域的知識和研究。青海語音識別在線

語音識別應(yīng)用包括語音用戶界面,例如語音撥號、呼叫路由、多用戶設(shè)備控制、搜索、簡單的數(shù)據(jù)輸入等。遼寧語音識別庫

Siri、Alexa等虛擬助手的出現(xiàn),讓自動語音識別系統(tǒng)得到了更廣的運(yùn)用與發(fā)展。自動語音識別(ASR)是一種將口語轉(zhuǎn)換為文本的過程。該技術(shù)正在不斷應(yīng)用于即時(shí)通訊應(yīng)用程序、搜索引擎、車載系統(tǒng)和家庭自動化中。盡管所有這些系統(tǒng)都依賴于略有不同的技術(shù)流程,但這些所有系統(tǒng)的第一步都是相同的:捕獲語音數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀的文本。但ASR系統(tǒng)如何工作?它如何學(xué)會辨別語音?本文將簡要介紹自動語音識別。我們將研究語音轉(zhuǎn)換成文本的過程、如何構(gòu)建ASR系統(tǒng)以及未來對ASR技術(shù)的期望。那么,我們開始吧!ASR系統(tǒng):它們?nèi)绾芜\(yùn)作?因此,從基礎(chǔ)層面來看,我們知道自動語音識別看起來如下:音頻數(shù)據(jù)輸入,文本數(shù)據(jù)輸出。但是,從輸入到輸出,音頻數(shù)據(jù)需要變成機(jī)器可讀的數(shù)據(jù)。這意味著數(shù)據(jù)通過聲學(xué)模型和語言模型進(jìn)行發(fā)送。這兩個(gè)過程是這樣的:聲學(xué)模型確定了語言中音頻信號和語音單位之間的關(guān)系,而語言模型將聲音與單詞及單詞序列進(jìn)行匹配。這兩個(gè)模型允許ASR系統(tǒng)對音頻輸入進(jìn)行概率檢查,以預(yù)測其中的單詞和句子。然后,系統(tǒng)會選出具有**高置信度等級的預(yù)測。**有時(shí)語言模型可以優(yōu)先考慮某些因其他因素而被認(rèn)為更有可能的預(yù)測。因此,如果通過ASR系統(tǒng)運(yùn)行短語。遼寧語音識別庫

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