问：如何解释语音识别的技术原理？
- 答：语音识别，是人工智能的重要入口，越来越火。从京东科大讯飞合作的叮咚，亚马逊的明星产品Echo，到最近一个月谷歌Master和百度小度掀起的人机大战，赚够了眼球。但语音只是个入口，内容空孙或者说引导用户做决策乃至消费，才是王道。.语音识别系统，分训练和解码两阶段。训练，即通过大量标注的册谨语音数据训练声学模型，包括GMM-HMM、DNN-HMM和RNN+CTC等；解码，即通过声学模型和语言模型将训练集外的语音数据识别成文字。目前常用的开源工具有HTK Speech Recognition Toolkit，Kaldi ASR以及基于Tensorflow()实现端到端系统。我以古老而又经典的HTK为例，来阐述语音识别领域涉及到的概念及其原理。HTK提供了丰富的语音数据处理，以及训练和解码的工具。语州亏基音识别，分为孤立词和连续词语音识别系统。早期，1952年贝尔实验室和1962年IBM实现的都是孤立词（特定人的数字及个别英文单词）识别系统。连续词识别，因为不同人在不同的场景下会有不同的语气和停顿，很难确定词边界，切分的帧数也未必相同；而且识别结果，需要语言模型来进行打分后处理，得到合乎逻辑的结果。
- 答：首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形头以外，就是声音波形的一个个点了。在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，祥备降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。要对声音进行分析，需要对声音分帧，也就是把声音切开成一小段一小段，每小段称为一帧。分帧操作一般不是简单的切开，而是使用移动窗函数来实现，这里不详述。帧与帧之间一般是有交叠的，图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取特征，根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一衫宴轿步有很多细节，声学特征也不止有这一种，具体这里不讲。至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观察序列，这里N为总帧数或肆。观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。
- 答：语音识别的第一个特点是要识别的语音的内容（比声韵母等）是不定长时序，也就是说，在识别以前你不可能知道当前的声韵母有多长，这样在构建统计模型输入语音特征的时候无法简单判定到底该输入0.0到0.5秒还是0.2到0.8秒进行识别，同时多数常见的模型都不方便处理维度不确定的输入特征（注意在一次处理的时候，时间长度转化成了当前的特征维度）。一种简单的解决思路是对语音进行分帧，每一帧占有比较短固定的时长（比如25ms），再假设说这样的一帧既足够长（可以蕴含足以判断它属于哪个声韵母的信息），又很平稳（方便进行短时傅里叶分析），这样将每一帧转换为一个特征向量，（依次）分别识别它们属于哪个声韵母，就可以解决问题。识别的结果可以是比如第100到第105帧是声母c，而第106帧到115帧是韵母eng等。这种思路有点类似微积分中的『以直代曲』。另外在实际的分帧过程中，还有很多常用技巧，比如相邻两帧之间有所重叠，或引入与临近帧之间的差者漏分作为额外特征，乃至直接堆叠许多语音帧等等，这些都可以让前述的两个假设更可靠。近年来，研究种也出现了一些更新颖的处理方式，扒嫌肢比如用.wav文件的采样点取代分帧并处理后的语音帧，但这样的方法在处理速度及性能上暂春世时还没有优势。
问：语音识别的原理是什么？
- 答：原理是什么，那就要看是什么样的语音识别软件了，比如说迅捷ocr文字识别动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频。通过交换液罩昌字母顺序，他们用一个含义广泛的词闹扒汇定义了一个新的信号处理技术，倒频谱的计算通常闷悄使用快速傅立叶变换。
希望上面的叙述可以帮助到您！
建议还是自己亲自试用一下，才能明白！ - 答：语音识别实现原理:数据库 概括的说,语音识别的原理其实并不难理解,原理上和指纹识别的原理相同:设备收集目标语液森携音,然后对收集到的语闹伏音进行一系列处理,得到目标语音春早的特征信息,然后让特征信息与数据库中已存数据进行识别。像NRK2201这款语音识别芯片一般的功能就可以实现
- 答：模式匹配，是就是声波的模式匹配
就颤春亮是获取的声森迟波和已知的茄宽或者说保存着的比较一下近似程度 - 答：语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理方法都大体类似。
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹卜物昌配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求：
(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区分性； (2)各阶参数之间有良好的独立性；
(3)特征参数要计算方便，最好有高效的算法，以保证语音识别的实时实现。
在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶型扒段，语音信蚂胡号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时，还可以在很多先验知识的帮助下，提高识别的准确率。 - 答：语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
NRK10语音识别芯片为广州九芯电子自主研发的一款高性能、低成本的离线语音识别芯片，具有语音识别及播报功能，需要外挂 SPI-Flash，存储词条或者语音播内容。他具有识别率高，工业级性能、简单易用，更新词条大念方便等优势。广泛应用在智滚厅困能家居、AI人伏梁工智能、玩具等多种领域。 - 答：语慎薯灶音识别是什么宽扮原理？为啥知道我们手逗说的是什么？
问：语音识别的技术原理是什么?
- 答：的技术原理是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来。
之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到，为声学模型提供合适的；声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信念孝升号对应可能慎弯词组序列的概率；最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示。
作为语音识别的前提与基础，语音信号的预处理过程至关重要。在最终进行模板匹配的时候，是将输入语音信号的特征参仔老数同模板库中的特征参数进行对比，因此，只有在预处理阶段得到能够表征语音信号本质特征的特征参数，才能够将这些特征参数进行匹配进行识别率高的语音识别。
