首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

语音芯片识别技术存在怎样的难点该怎么解决

语音芯片的语音识别系统应用的地方更加智能化和现代化,因为人机交互本身就存在很多需要改进的地方,语音识别技术为了更好地适应不断发展和创新的各类科技,要达到其实用要求本身就比较困难。

语音芯片识别技术存在怎样的难点该怎么解决

  一、自适应不成熟

语音识别系统的自适应性差体现在对环境条件的依赖性强。现有倒谱归一化技术、相对谱(RASTA)技术、LINLOG RASTA 技术等自适应训练方法。

  二、噪声环境使用障碍比较大

语音识别系统在噪声环境下使用,讲话人产生情绪或心里上的变化 ,导致发音失真、发音速度和音调改变 ,产生Lombard/Loud 效应。常用的抑制噪声的方法有谱减法、环境规正技术、不修正语音信号而是修正识别器模型使之适合噪声、建立噪声模型。

  三、基元选取和端点检测

欲识别的词汇量越多,所用基元应越小越好,语音信号的端点检测是语音识别的关键第一步,提高端点检测技术的关键在于寻找稳定的语音参数。

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20230403A051ZZ00?refer=cp_1026
  • 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

私享最新 技术干货

扫码加入开发者社群
领券