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文档简介
项目5：智能语音助理—语音处理语音识别原理语音识别技术定义与发展史基本定义：语音识别技术（AutomaticSpeechRecognition，ASR）就是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。语音识别技术定义与发展史发展史图片要顺序显示，先显示1950s，再1980s，在1993-2009，再2009以后语音识别技术定义与发展史发展史语音识别技术定义与发展史科大讯飞——带领中国声谷崛起语音识别技术度量标准度量标准：词错误率=准确率=语音识别技术影响因素应用限制与影响因素：环境影响：噪音、场地、麦克风、信道说话人影响：口音、方言、音量说话内容影响：中英混读、专业术语
一般场景下无法达到100%准确率语音识别技术原理语音识别系统一般包括四部分：音频信号数字化、特征提取、模型训练、解码器。本图按照--音频信号数字化、特征提取、模型训练、解码器、识别结果顺序显示语音识别技术原理语音信号的数字化一般包括语音信号采集、滤波、音频自动增益（ACG）、采样模/数转换、编码、存储/传输等步骤。语音信号采集滤波器音频自动增益模/数转换（A/D）编码存储/传输本图按照--箭头顺序显示语音识别技术原理特征提取模板比较法：直接比较波形好吗？-计算距离：，-距离小者为识别结果语音识别技术原理特征提取常用的语音特征提取技术就是梅尔倒谱系数(Mel-FrequencyCepstralCoefficients，简称MFCC)语音识别技术原理解码器声学模型：给定语言学单元（如音素），计算输入语音匹配的可能性，即特征=>音素。词典：声学模型分析出的语音单元转为单词，即音素=>词语言模型：计算各种不同文本序列搭配的可能性，即词=>句子。解码器：根据不同的可能性来得到最有可能的文本序列，即识别结果。识别结果词典解码器特征提取语音信号声学模型语言模型语音识别技术原理语音识别技术原理模型训练模型通常由声学模型和语言模
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