Künstliche Intelligenz: Spracherkennungstechnologie

Heute werde ich Ihnen einige Kenntnisse im Zusammenhang mit der Spracherkennung vorstellen. Ich hoffe, dass es Ihnen hilfreich sein wird!

1. Was ist Sprache?

Sprache bezeichnet die Laute, die der Mensch über seine Stimmorgane aussendet, die eine bestimmte Bedeutung haben und der Kommunikation dienen.

Sprachspeicherung im Computer: Sie wird in Form von Wellenformdateien gespeichert. Die Änderungen der Stimme werden durch die Wellenform widergespiegelt, sodass Parameterinformationen wie Schallintensität und Schalllänge abgerufen werden können.

Stimmbereichsparameter: Fourier-Spektrum, Mel-Frequenz zu Spektralkoeffizienten, werden hauptsächlich zum Extrahieren von Sprachinhalten und Klangfarbenunterschieden verwendet, um Sprachinformationen weiter zu identifizieren.

2. Was ist Spracherkennung?

Spracherkennung ist einfach der Prozess der automatischen Umwandlung von Sprachinhalten in Text.

Beteiligte Bereiche: Akustik, künstliche Intelligenz, digitale Signalverarbeitung, Psychologie usw.

Eingabe für die Spracherkennung: eine Abspielsequenz einer Tondatei.

Ausgabe der Spracherkennung: Das Ausgabeergebnis ist eine Textsequenz.

3. Prinzip der Spracherkennung

Die Spracherkennung erfordert vier Teile: Merkmalsextraktion, akustisches Modell, Sprachmodell, Sprachdekodierung und Suchalgorithmus.

Merkmalsextraktion: Extrahieren Sie das zu analysierende Signal aus dem Originalsignal. Diese Phase umfasst hauptsächlich Vorverarbeitungsvorgänge wie Sprachamplitudenstandardisierung, Frequenzgangkorrektur, Framing, Fensterung sowie Start- und Endpunkterkennung, um die Anforderungen zu erfüllen akustisches Modell.

Akustisches Modell: Verlassen Sie sich auf das akustische Modell, um Sprachparameter (Frequenz, Amplitude usw. des Sprachformanten) und die linearen Vorhersageparameter der Sprache zu analysieren.

Sprachmodell: Berechnen Sie basierend auf relevanten Sprachtheorien die Wahrscheinlichkeit möglicher Phrasenfolgen von Soundclips.

Sprachdekodierungs- und Suchalgorithmus: Finden Sie den am besten geeigneten Pfad basierend auf dem Suchraum, der durch das akustische Modell + Aussprachewörterbuch + Sprachmodell erstellt wird. Nach Abschluss der Dekodierung wird der Text endgültig ausgegeben.

4. Aufbau des Spracherkennungssystems

Ein vollständiges Spracherkennungssystem umfasst: Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion, akustisches Modelltraining, Sprachmodelltraining und Sprachdecoder.

4.1 Vorverarbeitung

Verarbeiten Sie das eingegebene Originaltonsignal, filtern Sie Hintergrundgeräusche und unwichtige Informationen heraus, finden Sie den Anfang und das Ende des Sprachsignals, rahmen Sie die Sprache ein und verbessern Sie den hochfrequenten Teil des Signals Warten Sie auf Operationen.

4.2 Merkmalsextraktion

Die am häufigsten verwendete Methode zur Merkmalsextraktion ist der Melton Spectral Coefficient (MFCC), da er eine gute Störfestigkeit und Robustheit aufweist.

4.3 Akustisches Modelltraining

Akustische Modellparameter werden basierend auf den charakteristischen Parametern der Xuanlian-Sprachbibliothek trainiert, sodass sie während der Erkennung mit dem akustischen Modell abgeglichen werden können, um entsprechende Ergebnisse zu erhalten. Derzeit verwenden gängige Spracherkennungssysteme im Allgemeinen HMM für die Modellierung akustischer Modelle.

4.4 Sprachmodelltraining

wird verwendet, um vorherzusagen, welche Wortfolge mit größerer Wahrscheinlichkeit korrekt ist.

4.5 Sprachdecoder

Der Decoder ist der Erkennungsprozess in der Spracherkennungstechnologie, bei dem ein Suchraum mit dem trainierten HMM-Akustikmodell, dem Sprachmodell und dem Aussprachewörterbuch erstellt wird Algorithmus Finden Sie den am besten geeigneten Pfad. Um die am besten geeignete Wortfolge zu finden.

5. Einsatzszenarien der Spracherkennung

Spracherkennung ist im täglichen Leben weit verbreitet und wird hauptsächlich in geschlossene und offene Anwendungen unterteilt.

Geschlossene Anwendungen: Beziehen Sie sich hauptsächlich auf Anwendungen für spezifische Steueranweisungen.

Smart Homes sind beispielsweise weit verbreitet und steuern beispielsweise Lichtschalter, Warmwasserbereiter, Temperatureinstellungen, das Einschalten von Klimaanlagen usw. über Sprachbefehle, was unser tägliches Leben erheblich bereichert.

Offene Anwendungen: Offene Anwendungen bieten hauptsächlich Hersteller von Spracherkennungsdiensten werden im Allgemeinen in einer öffentlichen oder privaten Cloud bereitgestellt und stellen das entsprechende SDK bereit, damit Kunden, die den Dienst nutzen, Spracherkennungsdienste aufrufen können.

Übliche Szenarien umfassen Eingabemethoden, Echtzeitausgabe von Konferenzuntertiteln, Konfiguration von Videobearbeitungsuntertiteln usw.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz: Spracherkennungstechnologie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!