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语音识别方法

是指将人类语音转换为可理解的文本或命令的技术。以下是一些常见的语音识别方法:

  1. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM):HMM是一种统计模型,用于描述语音信号的生成过程。它将语音信号建模为一系列状态的转换,每个状态对应于语音信号的一个特征。HMM在语音识别中广泛应用,特别是在连续语音识别中。
  2. 深度神经网络(Deep Neural Network, DNN):DNN是一种人工神经网络,具有多个隐藏层。它可以通过训练大量的语音数据来学习语音信号的特征表示。DNN在语音识别中的应用已经取得了显著的进展,尤其是在大规模语音识别任务中。
  3. 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN):RNN是一种具有循环连接的神经网络,可以处理序列数据。在语音识别中,RNN可以捕捉语音信号的时序信息,并用于建模语音信号的上下文关系。
  4. 融合方法:融合方法将多种语音识别方法结合起来,以提高识别准确率。例如,可以将HMM和DNN相结合,利用HMM建模语音信号的时序特性,再利用DNN学习语音信号的特征表示。

语音识别方法在许多领域都有广泛的应用,包括语音助手、语音控制、语音翻译、语音搜索等。在云计算领域,语音识别方法可以用于构建语音交互系统、语音搜索引擎等应用。

腾讯云提供了一系列与语音识别相关的产品和服务,包括腾讯云语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)、腾讯云语音合成(Text-to-Speech, TTS)等。您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息。

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语音识别方法汇总与实例搭建

文章目录 语音识别 语音识别过程 预处理:语音信号预处理—提取语音MFCC特征 工具Kaldi DeepSpeech wav2letter 端到端语音识别 语音识别 自动语音识别技术(AUTOMATIC...SPEECH RECOGNITION, ASR)是一种将人的语音转换为文本 的技术。...语音识别作为一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处 理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。...语音识别近年来受关注度不断提升,相关技术广泛用于家用电器和电子设备,如智能音 箱、声控遥控器,移动应用上的各种声控操作、语音助手等;也可用于个人、呼叫中心, 以及电信级应用的信息查询与服务等领域。...典型的语音识别系统由5部分构成:特征提取、声学模型、发音词典、语言模型和解码搜索。 过程简介:

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