智能语音技术教案课件

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人工智能-语音识别技术PPT学习课件

人工智能-语音识别技术PPT学习课件
基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集,参见The CMU Pronouncing Dictionary。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音 素集,另外汉语识别还分有调无调,不详述。 状态:这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音 素划分成3个状态。 语音识别是怎么工作的呢?实际上一点都不神秘,无非是: 第一步,把帧识别成状态(难点); 第二步,把状态组合成音素; 第三步,把音素组合成单词。
3/5/2020
6
语音识别的实现(3)
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MFCC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,这一步有很多细节,声学特征也不 止有MFCC这一种,具体这里不讲。
但这样做有一个问题:每一帧都会得到一个状态号,最后整个语音就会得到一堆乱七八 糟的状态号,相邻两帧间的状态号基本都不相同。假设语音有1000帧,每帧对应1个状 态,每3个状态组合成一个音素,那么大概会组合成300个音素,但这段语音其实根本没 有这么多音素。如果真这么做,得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上,相邻 帧的状态应该大多数都是相同的才合理,因为每帧很短。
3/5/2020
3
两款语音机器人:
Siri
Cortana
3/5/2020
4
语音识别的实现(1)
首先,我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式,必 须转成非压缩的纯波形文件来处理,比如Windows PCM文件,也就是俗称的wav 文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外,就是声音波形的一个个点了。下图 是一个波形的示例。

“智能语音处理技术及应用”课件

“智能语音处理技术及应用”课件

语音特征提取的方法和技术
语音特征提取是将语音信号转化为可以用于识别和分析的特征向量的过程。常用的方法包括梅尔 频率倒谱系数和线性预测编码系数。
Hale Waihona Puke 语音信号增强的方法和技术语音信号增强是指通过信号处理技术提高语音信号的质量和清晰度。常用的 方法包括降噪、增益调整和声源定位。
声学模型的构建和应用
声学模型是语音识别和语音合成的核心组成部分。通过训练大量的语音数据,可以构建高效准确 的声学模型,并应用于不同的语音处理任务。
“智能语音处理技术及应 用”课件
什么是智能语音处理技术
智能语音处理技术是指利用计算机技术对语音进行分析、识别、合成和处理 的技术。它使得人机交互更加智能和自然。
语音识别的原理和流程
语音识别是将人的语音信息转化为文本或命令的技术。它的原理包括信号预 处理、特征提取、声学模型和语言模型等步骤。
常见的语音识别技术分类
常见的语音识别技术包括基于统计的方法、机器学习方法和深度学习方法。 每种方法都有其适用的场景和优缺点。
语音合成的原理和流程
语音合成是将文本转化为语音的技术。它的原理包括文本处理、声学模型生 成和波形合成等步骤。
常见的语音合成技术分类
常见的语音合成技术包括基于规则的方法、拼接合成方法和基于统计的方法。 不同的方法在合成语音的质量和自然度上有所差异。

Anypi智能语音交互解决方案课件

Anypi智能语音交互解决方案课件

功能详情
➢ 提供语音交互功能,用户通过提供简单指令,便可获取 信息,并且可以多轮交互。
➢ 通过语音交互实现查询天气状况、交通、提醒、打车、 外卖等生活服务。
➢ 对接大平台海量内容资源,语音点播音乐、新闻、FM调 频等海量节目内容。
➢ 翻译,语音百科,聊天,语音备忘录,计算等。 ➢ 语音控制智能家居家电
➢ 采用3个螺丝孔固定,排线连接,5V供电,带3.7V电池管 理,便于客户二次开发。
Anypi简介 核心技术 应用案例 关于我们
语 音 对 话 C10
01 语音对话—C10
Anypi简介 核核心心技技术术 应用案例 关于我们
产品简介
➢ 本模块是由AnyPi专为实现物联网和智能语音交互的用户与 设计者而研发的
03 智能家居网关—G10 应用场景
Anypi简介 核核心心技技术术 应用案例 关于我们
03 智能家居网关—G10
Anypi简介 核核心心技技术术 应用案例 关于我们
模块概述
➢ G10模块采用了580MHz MIPS® 24KEc™ CPU,1T1R 802.11n,150M 传输速率无线规格,符合IEEE 802.15.4协议
➢ 通过语音交互实现查询天气状况、交通、提醒、打车、 外卖等生活服务。
➢ 对接大平台海量内容资源,语音点播音乐、新闻、FM调 频等海量节目内容
➢ 翻译,语音百科,聊天,语音备忘录,计算等。语音控 制智能家居家电
01 语音对话—A30
Anypi简介 核核心心技技术术 应用案例 关于我们
应用场景
01 语音对话—A30
➢ 此模块成本低,功能丰富,操作方式多样(手机控制,语音 控制,实体按键等)
➢ 支持Alexa,DuerOS,科大讯飞等多种语音平台,可以实现 语音问答,语音被控制

嵌入式人工智能技术应用课件:语音合成与播报

嵌入式人工智能技术应用课件:语音合成与播报

2
获取音频设备ID
3
语音合成与播报
使用Shell命令查看系统音频设备信息 1
获取音频设备ID
使用aplay工具查看系统音频设备信息
2
使用subprocess模块在Python中 获取命令行输出信息
3
使用re模块提取声卡设备ID
4
将获取音频设备ID的代码封装为函数 5
1.使用Shell命令查看系统音频设备信息
语音合成
语音合成在很多方面与语音识别相反。 它涉及到让数据发出声音,通常是通过将文 本转换为语音来实现。 语音合成解决方案通 常需要以下信息: • 要朗读的文本。 • 用于读出语音的声音。
语音合成
若要合成语音,系统通常会对文本进行词汇切分,将其分解为单独的字词,并为每个 字词指定语声。 接着将语音听录分解为韵律单元(如短语、分句或句子),以创建将被转 换为音频格式的音素。 然后通过加上声音(这将确定音调和音色等参数)和生成可以输出 到扬声器或写入文件的音频波形,将这些音素合成音频。
将“能看到”、“看不到”的信息变成“可听”的信息。 将“非即时获得的信息”变成“即时可听”的信息。
语音合成
音频在各行各业都有广 泛使用,主要包括音频播放, 录音,以及现在广泛用在了 语音识别等人工智能方向, 我们越来越希望人工智能 (AI) 解决方案能够接受语音 命令并提供语音响应。
语音合成
越来越多的家居和汽车系统可以通过讲话来进行控制 - 发出诸如“关灯” 之类的命令,以及希望获得对“今天会下雨吗”之类的问题的口头回答。
4. 使用re模块提取声卡设备ID
re.findall(pattern, string, flags=0):对 string 返回一个不重复的 pattern 的匹配列表, string 从左到右进

《智能语音合成技术课件》

《智能语音合成技术课件》
智能语音合成技术课件
本课程旨在介绍智能语音合成技术,探讨其定义、应用领域以及发展历程。 通过课程内容的学习,您将深入了解智能语音合成技术的原理和应用案例, 并探讨其未来发展趋势。
智能语音合成的技术原理
概述
了解TTS技术的基本原理和工作流程。
基本流程
深入了解智能语音合成的基本流程和各个 环节的关联。
智能语音合成技术的挑战与未来发展趋势
1
语音合成的自然度和真实感
探讨提高智能语音合成自然度和真实感的技术挑战。
2
多语种和多音变调
讨论智能语音合成面临的多语种和多音变调的挑战探索个性化语音合成的需求,如定制化语音助手和个性化品牌形象。
结论与总结
通过本课程的学习,您深入了解了智能语音合成技术的定义、应用领域和发 展历程。同时,您了解了智能语音合成的技术原理和关键技术,并探讨了其 在语音助手、机器人交互和语音广告等方面的应用案例。最后,您还了解智 能语音合成技术面临的挑战以及未来发展趋势。
关键技术
探讨智能语音合成中的关键技术,如音素库、声音模型等。
智能语音合成的应用案例
语音助手
了解智能语音合成在语音助手中 的应用,如Siri和小冰。
机器人交互
探讨智能语音合成在机器人交互 中的应用,通过语音与机器人进 行自然对话。
语音广告
介绍智能语音合成在语音广告中 的创新应用,提升产品和品牌形 象。

人工智能语音识别课件

人工智能语音识别课件
将语音信号转换为频域表 示,提取其频率特征。
梅尔频率倒谱系数
将频域特征转换为倒谱系 数,以突出语音的音调信 息。
线性预测编码
提取语音信号的线性预测 系数,用于描述语音信号 的动态特性。
声学模型与解码算法
声学模型
使用隐马尔可夫模型或深度神经网络 等模型描述语音信号的统计特性。
解码算法
根据声学模型和已知的语言知识,对 输入的语音信号进行解码,得到对应 的文字表示。
智能车载系统
在智能车载系统中,语音识别技 术可以实现安全、便捷的语音控 制,如导航、音乐播放等。
数据隐私与安全问题的关注与解决
数据加密与保护
01
对语音数据进行加密存储和传输,确保数据的安全性和隐私性

访问控制与权限管理
02
建立完善的访问控制和权限管理制度,限制对语音数据的非法
访问和使用。
安全审计与监控
语速与音调问题
总结词
语速和音调也是语音识别技术面临的挑战之一。
详细描述
不同人的语速和音调存在差异,这些因素可能影响语音识别系统的准确性。例如,语速过快可能导致语音识别系统无 法准确捕捉语音中的所有信息,而音调的变化也可能影响语音识别系统的判断。
解决方案
采用更加智能的语音识别算法,以适应不同的语速和音调。同时,可以通过提供用户自定义的语速和音 调设置,提高语音识别系统的适应性。
总结词:个性化服务
在此添加您的文本16字
详细描述:基于语音识别技术的智能客服系统,能够通过 用户语音信息进行个性化服务推荐,实现更精准的服务。
在此添加您的文本16字
总结词:多语种支持
在此添加您的文本16字
详细描述:智能客服系统支持多种语言,满足不同国家和 地区用户的需求,促进跨语言交流。

人工智能语音识别技术培训ppt

人工智能语音识别技术培训ppt
为了解决多语种支持问题,可以采用 多语言联合训练技术,将不同语言的 语音数据集进行联合训练,提高模型 对多语种的适应性。此外,还可以采 用迁移学习和微调技术,针对特定语 言对模型进行微调,提高模型在该语 言的识别性能。同时,加强多语种数 据集的收集和标注工作也是解决多语 种支持问题的关键之一。
07
动态时间规整算法通过在时间轴上对语音信号进行 拉伸或压缩,使其与参考模板相匹配,从而实现语 音识别。该算法能够适应不同说话人的语速和口音 差异,提高了语音识别的准确性和鲁棒性。
隐马尔可夫模型
总结词
隐马尔可夫模型是一种统计模型,用于描述语音信号的动态变化过程,从而识 别语音中的音素或单词。
详细描述
隐马尔可夫模型将语音信号视为一个隐藏的马尔可夫链的输出,通过估计状态 转移概率和观测概率,实现对语音的识别。该模型能够有效地处理语音信号的 连续性和不确定性,广泛应用于语音识别领域。
将收集到的电信号转换为数字信号, 以便后续处理。
语音预处理模块
降噪
去除语音信号中的背景噪音,提高语音质量。
增益控制
调整语音信号的音量,使其处于合适的范围。
特征提取模块
短时傅里叶变换
将语音信号从时域转换到频域,以便提取其特征。
梅尔滤波器组
将频域的语音信号分解为多个频带,以便进一步分析。
模式匹配模块
支持向量机算法
总结词
支持向量机算法是一种监督学习算法,用于分类和回归分析,也可以用于语音识 别。
详细描述
支持向量机算法通过找到能够将不同类别的语音信号最大化分隔的决策边界,实 现语音识别。该算法具有较好的泛化性能和鲁棒性,尤其适用于小样本和噪声环 境下的语音识别。
深度学习算法
总结词

第二单元 第5课 语音识别技术—— 人工智能语音识别 课件 浙教版(2023)初中信息技术八年级下册

第二单元 第5课 语音识别技术—— 人工智能语音识别 课件 浙教版(2023)初中信息技术八年级下册

声学 模型
语言 模型
结果输出
走进生活
技术的学习应该应用于生 活中。
我们怎么使用语 音识别给我们的 学习和生活带来 帮助呢2.声学模型 3.语言模型 4.影响声音识别的因素
语音处理系统过程
语音输入
声音数 字化
信号预 处理
特征 提取
模式 匹配
音素序列
语言 处理
识别结果
语音识别
语音识别技术(Automatic Speech Recognition)就是让设备能听懂人 类语音的一项技术。
人类
听懂
机器
收集声音
理解 处理声音
回答 显示结果
外界语音
分帧
特征提取
声学模型
发音字典
语音模型
语音识别的过程:就是找到在声音 x 下出现概率最高的w。 X表示声音的特征,W表示一个词。
声学模型
表示一个单词发出某段语音 信号的概率. 最终得到的并不是文字。
两个共同构成
语音模型
统计一个词出现的概率, 概率越高,就是我们想 要的那个词
语音识别系统
深度学习下的语音识别
语音(中/英)
神经网络
文本(中/英)
体验语音识别
siri
vivo手机助手
微信语音
转文字
识别正确率的影响因素
1.对自然语言的识别与理解。 2.语音信息量太大。 3.语音的模糊性。 4.单个字母或者词、字的语音特性。受上下文的影响,以致改变重音、音调、 音量和发音速度等。 5.环境噪声和干扰对语音识别有严重影响,致使识别率低。
语音识别(Automatic Speech Recognition)
01
通过人机对比,了解机器语 音识别的基本原理
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

智能语音技术教案课件
教案标题:智能语音技术教案课件
教学目标:
1. 了解智能语音技术的基本概念和原理。

2. 掌握智能语音技术在不同领域的应用。

3. 培养学生对智能语音技术的兴趣和创新思维。

教学重点:
1. 智能语音技术的基本原理和应用领域。

2. 智能语音技术对人们生活和工作的影响。

3. 学生对智能语音技术的创新应用和思考。

教学准备:
1. 电脑、投影仪等教学设备。

2. 智能语音技术相关的教材、视频和案例。

3. 学生小组讨论和展示的准备材料。

教学过程:
一、导入(5分钟)
1. 利用一个有趣的视频或图片引起学生对智能语音技术的兴趣。

2. 提出问题,激发学生对智能语音技术的思考,如“你们是否使用过智能语音助手?它们是如何工作的?”
二、知识讲解(15分钟)
1. 介绍智能语音技术的基本概念和原理,包括语音识别、语音合成和自然语言处理等。

2. 分析智能语音技术在不同领域的应用,如智能音箱、智能手机等。

3. 引导学生思考智能语音技术对人们生活和工作的影响,如提高工作效率、改善用户体验等。

三、案例分析(20分钟)
1. 提供一些智能语音技术的成功案例,如智能客服、智能翻译等。

2. 小组讨论,学生根据所提供的案例,分析其实现原理和应用场景,并展示他们的分析结果。

四、创新思考(15分钟)
1. 引导学生思考智能语音技术的创新应用,如智能语音助手在医疗领域的应用等。

2. 学生小组讨论,提出自己的创新应用方案,并展示他们的创意。

五、总结与评价(5分钟)
1. 总结智能语音技术的基本概念和应用领域。

2. 评价学生的讨论和创新思考,给予积极的反馈和鼓励。

教学延伸:
1. 鼓励学生自主学习智能语音技术的相关知识和最新进展。

2. 布置相关作业,如写一篇关于智能语音技术的短文或制作一个智能语音技术的小项目。

教学评估:
1. 学生小组讨论和展示的表现。

2. 学生对智能语音技术的理解和创新思考的质量。

3. 课堂参与度和积极性。

教学反思:
1. 教学过程中是否能够激发学生的兴趣和思考能力。

2. 是否能够引导学生进行创新思考和提出创新应用方案。

3. 是否能够充分利用案例和小组讨论的形式,促进学生的合作和交流。

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