Spracherkennungstechnologie ist eine Technologie, die menschliche Sprache in Textinformationen umwandeln kann, die von Computern erkannt werden können. Mit der Entwicklung von Wissenschaft und Technologie, insbesondere der zunehmenden Reife der Technologie der künstlichen Intelligenz, wird die Spracherkennungstechnologie zunehmend im täglichen Leben eingesetzt. C++ ist eine beliebte Programmiersprache und C++ kann auch zur Entwicklung von Spracherkennungssystemen verwendet werden. In diesem Artikel wird die Spracherkennungstechnologie in C++ vorgestellt.
1. Die Grundlage der Spracherkennung
Spracherkennungstechnologie besteht normalerweise aus den folgenden Teilen:
1. Signalvorverarbeitung: Konvertieren Sie das Audiosignal in eine Form, die nach der Vorverarbeitung einfacher zu analysieren ist. Zu den gängigen Verarbeitungsmethoden gehören: Rauschunterdrückung , Sprachsegmentierung, Lautstärkenormalisierung usw.
2. Merkmalsextraktion: Extrahieren Sie Merkmale aus dem Audiosignal, um die anschließende Klassifizierung und Identifizierung zu erleichtern. Zu den gemeinsamen Merkmalen gehören: Mel-Frequenz-Cepstral-Koeffizient (MFCC), lineare prädiktive Codierung (LPC) usw.
3. Spracherkennungsmodelle: Spracherkennungsmodelle werden hauptsächlich in zwei Kategorien unterteilt: statistische Modelle und auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle. Gängige statistikbasierte Methoden sind Hidden-Markov-Modelle (HMM), während auf neuronalen Netzwerken basierende Methoden Deep Neural Networks (DNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) umfassen.
4. Modelltraining: Verwenden Sie bereits gekennzeichnete Audiodatensätze zum Training, um die Genauigkeit des Spracherkennungsmodells zu verbessern.
2. Spracherkennung in C++
Als effiziente Programmiersprache wird C++ häufig in den Bereichen Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt. In Bezug auf die Spracherkennung verfügt C++ auch über hervorragende Bibliotheken und Toolkits, eine sehr bekannte chinesische Wortsegmentierungsbibliothek.
Im Folgenden werden häufig verwendete Spracherkennungsbibliotheken und Toolkits in C++ vorgestellt:
- CMU Sphinx
CMU Sphinx ist ein Open-Source-Spracherkennungs-Toolkit, das von der Carnegie Mellon University entwickelt wurde. Es umfasst mehrere Teilprojekte, wie PocketSphinx, SphinxTrain, Sphinx4 usw., darunter PocketSphinx, sind eines der am häufigsten verwendeten Unterprojekte. Es ist schnell, genau und flexibel, kann auf eingebetteten Geräten ausgeführt werden und eignet sich für eingebettete Spracherkennungsanwendungen. SphinxTrain ist ein Toolkit zum Trainieren und Optimieren von Spracherkennungsmodellen, während Sphinx4 eine Java-Spracherkennungsbibliothek bereitstellt, die problemlos in Java-Anwendungen verwendet werden kann.
- Kaldi
Kaldi ist ein Open-Source-Spracherkennungs-Toolkit, das von der Johns Hopkins University entwickelt wurde. Es umfasst eine Vielzahl von Spracherkennungstechnologien, darunter HMM, DNN und RNN usw., und unterstützt auch mehrere Sprachen, wie z. B. Chinesisch und Arabisch, Englisch usw. Kaldi stellt außerdem einige Trainingsskripte und -modelle bereit, um die Benutzerschulung und -optimierung zu erleichtern.
- HTK
HTK (Hidden Markov Model Toolkit) ist ein häufig verwendetes Spracherkennungs-Toolkit, das von der Universität Cambridge entwickelt wurde. Es basiert auf dem HMM-Modell und wird häufig im Bereich der Spracherkennung verwendet. HTK bietet eine Vielzahl von Front-End- und Back-End-Verarbeitungstools, z. B. Merkmalsextraktion, Berechnung der euklidischen Distanz, Viterbi-Dekodierung usw.
3. Anwendung der Spracherkennung
Spracherkennungstechnologie ist weit verbreitet, beispielsweise in Smart Homes, Smart Transportation, Medizin, Finanzen, Bildung und anderen Bereichen. Im Folgenden werden zwei Anwendungsszenarien der Spracherkennungstechnologie vorgestellt:
1. Sprachassistenten
Sprachassistenten sind aus dem täglichen Leben der Menschen nicht mehr wegzudenken, wie zum Beispiel Apples Siri, Microsofts Cortana, Baidus DuerOS usw., sie können verwendet werden Durch Sprachbefehle werden einige Vorgänge ausgeführt, z. B. Musik abspielen, Nachrichten senden, das Wetter überprüfen, Informationen abfragen usw. Die Realisierung von Sprachassistenten ist untrennbar mit der Spracherkennungstechnologie und der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache verbunden.
2. Sprachübersetzung
Sprachübersetzungstechnologie kann Sprache in einer Sprache in Text in einer anderen Sprache umwandeln. Google Translate verwendet beispielsweise Spracherkennungstechnologie, um eine gesprochene Sprache in Text umzuwandeln, und maschinelle Übersetzungstechnologie, um sie in eine andere Sprache zu übersetzen. Sprachübersetzungstechnologie kann die Effizienz und den Komfort der sprachübergreifenden Kommunikation verbessern und bietet breite Anwendungsaussichten.
Fazit
Spracherkennungstechnologie ist eine wichtige und sich ständig weiterentwickelnde Technologie, und C++ wird als beliebte Programmiersprache auch häufig in Spracherkennungsanwendungen verwendet. Durch die Einführung häufig verwendeter Spracherkennungsbibliotheken und Toolkits in C++ können wir die Vielfalt und Breite der Spracherkennungstechnologie erkennen. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie wird in Zukunft auch die Spracherkennungstechnologie stärker zum Einsatz kommen.
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