Technologie de reconnaissance vocale en C++

La technologie de reconnaissance vocale est une technologie qui peut convertir le langage humain en informations textuelles reconnaissables par ordinateur. Avec le développement de la science et de la technologie, notamment la maturité croissante de la technologie de l’intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance vocale est de plus en plus utilisée dans la vie quotidienne. C++ est un langage de programmation populaire et C++ peut également être utilisé pour développer des systèmes de reconnaissance vocale. Cet article présentera la technologie de reconnaissance vocale en C++.

1. La base de la reconnaissance vocale

La technologie de reconnaissance vocale se compose généralement des éléments suivants :

1. Prétraitement du signal : convertir le signal audio en une forme plus facile à analyser après le prétraitement, les méthodes de traitement courantes incluent : la réduction du bruit , segmentation de la parole, normalisation du volume, etc.

2. Extraction de caractéristiques : extrayez les caractéristiques du signal audio pour faciliter la classification et l'identification ultérieures. Les caractéristiques communes incluent : le coefficient cepstral de fréquence Mel (MFCC), le codage prédictif linéaire (LPC), etc.

3. Modèles de reconnaissance vocale : Les modèles de reconnaissance vocale sont principalement divisés en deux catégories : les modèles basés sur les statistiques et les modèles basés sur les réseaux neuronaux. Les méthodes courantes basées sur les statistiques sont les modèles de Markov cachés (HMM), tandis que les méthodes basées sur les réseaux neuronaux incluent les réseaux neuronaux profonds (DNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN).

4. Formation du modèle : utilisez des ensembles de données audio déjà étiquetés pour la formation afin d'améliorer la précision du modèle de reconnaissance vocale.

2. Reconnaissance vocale en C++

En tant que langage de programmation efficace, le C++ est largement utilisé dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel. En termes de reconnaissance vocale, C++ dispose également d'excellentes bibliothèques et boîtes à outils. La segmentation de mots Jieba est une bibliothèque de segmentation de mots chinois très célèbre.

Ce qui suit présentera les bibliothèques et boîtes à outils de reconnaissance vocale couramment utilisées en C++ :

1. CMU Sphinx

CMU Sphinx est une boîte à outils de reconnaissance vocale open source développée par l'Université Carnegie Mellon. Elle comprend plusieurs sous-projets, tels que PocketSphinx, SphinxTrain, Sphinx4, etc., parmi lesquels PocketSphinx est l'un des sous-projets les plus couramment utilisés. Il est rapide, précis et flexible, peut fonctionner sur des appareils embarqués et convient aux applications de reconnaissance vocale embarquées. SphinxTrain est une boîte à outils permettant de former et d'optimiser les modèles de reconnaissance vocale, tandis que Sphinx4 fournit une bibliothèque de reconnaissance vocale Java qui peut être facilement utilisée dans les applications Java.

2. Kaldi

Kaldi est une boîte à outils de reconnaissance vocale open source développée par l'Université Johns Hopkins. Elle comprend une variété de technologies de reconnaissance vocale, notamment HMM, DNN et RNN, etc., et prend également en charge plusieurs langues, telles que le chinois et le chinois. Arabe, anglais, etc. Kaldi fournit également des scripts et des modèles de formation pour faciliter la formation et l’optimisation des utilisateurs.

3. HTK

HTK (Hidden Markov Model Toolkit) est une boîte à outils de reconnaissance vocale couramment utilisée développée par l'Université de Cambridge. Elle est basée sur le modèle HMM et est largement utilisée dans le domaine de la reconnaissance vocale. HTK fournit une variété d'outils de traitement front-end et back-end, tels que l'extraction de caractéristiques, le calcul de la distance euclidienne, le décodage de Viterbi, etc.

3. Application de la reconnaissance vocale

La technologie de reconnaissance vocale a été largement utilisée, comme les maisons intelligentes, les transports intelligents, la médecine, la finance, l'éducation et d'autres domaines. Deux scénarios d'application de la technologie de reconnaissance vocale seront présentés ci-dessous :

1. Assistant vocal

Les assistants vocaux sont devenus un élément indispensable de la vie quotidienne des gens, comme Siri d'Apple, Cortana de Microsoft, DuerOS de Baidu, etc., ils peuvent être utilisés. via les commandes vocales, effectuez certaines opérations, telles que la lecture de musique, l'envoi de messages, la vérification de la météo, la recherche d'informations, etc. La réalisation d’assistants vocaux est indissociable de la technologie de reconnaissance vocale et de la technologie de traitement du langage naturel.

2. Traduction vocale

La technologie de traduction vocale peut convertir la parole dans une langue en texte dans une autre langue. Google Translate, par exemple, utilise la technologie de reconnaissance vocale pour convertir une langue parlée en texte et la technologie de traduction automatique pour la traduire dans une autre langue. La technologie de traduction vocale peut améliorer l’efficacité et la commodité de la communication multilingue et offre de larges perspectives d’application.

Conclusion

La technologie de reconnaissance vocale est une technologie importante et en constante évolution, et C++, en tant que langage de programmation populaire, est également largement utilisé dans les applications de reconnaissance vocale. En introduisant des bibliothèques et des boîtes à outils de reconnaissance vocale couramment utilisées en C++, nous pouvons constater la diversité et l'étendue de la technologie de reconnaissance vocale. À l’avenir, à mesure que la technologie de l’IA continue de se développer, la technologie de reconnaissance vocale sera également plus largement utilisée.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!