人工知能: 音声認識技術

今日は音声認識に関する知識をご紹介します。お役に立てれば幸いです。

1.音声とは

音声とは、人間が発声器官を通じて発する、何らかの意味を持ち、コミュニケーションのために使用される音を指します。

音声をコンピュータに保存：波形ファイルの形式で保存され、音声の変化が波形に反映され、音の強さや音の長さなどのパラメータ情報が得られます。

音声範囲パラメータ: フーリエ スペクトル、メル周波数からスペクトル係数まで。主に音声内容と音色の違いを抽出して音声情報をさらに識別するために使用されます。

2. 音声認識とは

音声認識とは、音声内容を自動的にテキストに変換するプロセスであり、人間と機械の対話のための技術です。

対象分野: 音響学、人工知能、デジタル信号処理、心理学など。

音声認識の入力: サウンド ファイルを再生するシーケンス。

音声認識の出力: 出力結果はテキスト列です。

3. 音声認識の原理

音声認識には、特徴抽出、音響モデル、音声モデル、音声デコード、検索アルゴリズムの 4 つの部分が必要です。

特徴抽出: 元の信号から分析対象の信号を抽出します。この段階には主に、音声振幅の標準化、周波数応答補正、フレーミング、ウィンドウ処理、開始点と終了点の検出などの前処理操作が含まれます。音響モデルは必要な特徴ベクトルを提供します。

音響モデル: 音響モデルを利用して音声パラメータ (音声フォルマント周波数、振幅など) を分析し、音声の線形予測パラメータを分析します。

言語モデル: 関連する言語理論に基づいて、サウンド クリップの考えられるフレーズ シーケンスの確率を計算します。

音声デコードおよび検索アルゴリズム: 音響モデル、発音辞書、および音声モデルによって構築された検索空間に基づいて、最適なパスを見つけます。デコードが完了すると、最終的にテキストが出力されます。

4. 音声認識システムの構成

完全な音声認識システムには、前処理、特徴抽出、音響モデル トレーニング、言語モデル トレーニング、および音声デコーダが含まれます。

4.1 前処理

入力された元の音声信号を処理し、背景ノイズと重要でない情報をフィルタリングして除去し、音声信号の始まりと終わりも見つけます。信号の終了、音声フレーミング、信号の高周波部分の改善などの操作。

4.2 特徴抽出

最も一般的に使用される特徴抽出方法は、ノイズ耐性と堅牢性に優れているため、メルトン スペクトル係数 (MFCC) です。

4.3 音響モデルのトレーニング

音響モデルのパラメーターは、Xuanlian 音声ライブラリの特徴的なパラメーターに従ってトレーニングされるため、学習中に音響モデルと一致させることができます。対応する結果を得るために認識されます。現在、主流の音声認識システムは一般に音響モデルのモデリングに HMM を使用します。

4.4 言語モデルのトレーニング

は、どの単語シーケンスが正しい可能性が高いかを予測するために使用されます。

4.5 音声デコーダ

デコーダは音声認識技術における認識プロセスであり、入力音声信号に基づいて、学習済みの HMM 音響モデルおよび言語と結合されます。モデルと発音辞書は検索空間を確立し、検索アルゴリズムに従って最適なパスを見つけます。最適な単語列を見つけるため。

5. 音声認識の使用シナリオ

音声認識は日常生活で広く使用されており、主にクローズド アプリケーションとオープン アプリケーションに分けられます。

クローズド アプリケーション: 主に、特定の制御命令のアプリケーションを指します。

たとえば、音声コマンドで照明のスイッチや給湯器のスイッチ、温度調整、エアコンのオンなどを制御するスマートホームが一般的であり、私たちの日常生活を非常に豊かにします。

オープン アプリケーション: オープン メイン メーカーは音声認識サービスを提供します。通常、このサービスはパブリック クラウドまたはプライベート クラウドに展開されて対応する SDK を提供し、サービスを使用する顧客が音声認識サービスを呼び出すことができます。

一般的なシナリオには、入力メソッド、会議字幕のリアルタイム出力、ビデオ編集字幕構成などが含まれます。

以上が人工知能: 音声認識技術の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。