人工智能语音识别-经典
人工智能-语音识别技术PPT学习课件
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声学模型
声学模型是把语音转化为声学表示的输出，即找到给定的语音源于某个声学符号的概率。 对于声学符号，最直接的表达方式是词组，但是在训练数据量不充分的情况下，很难得到 一个好的模型。词组是由多个音素的连续发音构成，另外，音素不但有清晰的定义而且数 量有限。因而，在语音识别中，通常把声学模型转换成了一个语音序列到发音序列（音素） 的模型和一个发音序列到输出文字序列的字典。
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。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。3/5/2020来自 7语音识别的实现（4）
接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念： 音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内
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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。
由贝叶斯公式143162020展开可得po是对每个句子进行计算的而对每个句子来说po是不变的所以可以改写成如下其中pow称做观测最大释然由声学模型计算可得其中pw称做先验概率由语言模型模型计算可得综上所述语音识别就是解码decoding过程如下图所示
人工智能语音识别技术
人工智能语音识别技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机科学和技术模拟人类智能的理论、方法和技术系统。
语音识别是人工智能技术的一个重要领域之一，指的是通过机器理解和识别人类语言的能力。
随着科技的不断发展和人类对便捷交互方式的需求，人工智能语音识别技术在日常生活、商业应用和科学研究等多个领域发挥着重要作用。
一、人工智能语音识别技术的原理及应用人工智能语音识别技术基于计算机科学、信号处理和机器学习等领域的理论与技术，通过对语音信号进行分析和处理，实现将语音内容转化为可被计算机理解和处理的文字或命令。
其原理主要包括声学建模、语言建模和解码器三个环节。
声学建模是指将语音信号处理为数字信号，以便计算机进行后续分析和处理。
语音信号中包含了丰富的信息，如声音的频率、幅度和持续时间等，通过声学模型的训练和优化，可以准确地提取出语音信号中的特征。
语言建模是指基于大数据和自然语言处理的技术，分析和预测语音信号的语法、结构和语义等特征。
通过对语音信号进行语言模型的训练和优化，可以实现对语音内容的快速理解和准确识别。
解码器是指通过采用不同的算法和模型，将分析处理后的特征转换为可被计算机识别和处理的文字或命令。
解码器的选择和优化对于提高语音识别的准确率和响应速度至关重要。
人工智能语音识别技术在诸多领域中得到了广泛的应用。
首先，在日常生活中，语音助手如苹果的Siri、亚马逊的Alexa、谷歌的Google Assistant等已经成为人们日常生活中的得力助手，可以实现语音命令下达、智能问答、音乐播放等功能。
其次，在智能交通领域，语音识别技术可以应用于智能驾驶、车载语音助手等，提升驾驶体验和道路交通安全性。
再次，在商业应用中，语音识别技术可以用于电话客服、语音翻译、语音搜索等，提高服务效率和用户体验。
二、人工智能语音识别技术的优势与挑战人工智能语音识别技术具有以下几个优势。
首先，语音交互更自然便捷，可以实现“无触碰”与“无界面”的交互模式，提升用户使用体验。
人工智能语音识别课件
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
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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的原理与应用案例
人工智能语音识别技术的原理与应用案例人工智能（Artificial Intelligence，AI）语音识别技术是近年来快速发展的一项重要技术。
它能够通过分析和理解人类的语音信息，将其转化为可理解和操作的数据，进而实现自然语言和机器之间的交互。
本文将详细介绍人工智能语音识别技术的原理，并结合一些实际应用案例进行解析。
一、人工智能语音识别技术的原理人工智能语音识别技术的原理主要包括信号处理、特征提取、语音识别模型、语义理解和应用。
1. 信号处理：将输入的语音信号进行预处理，包括采样和量化。
采样是指以一定的频率获取声波形成数字信号，而量化则是将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
此外，还需要对语音信号进行降噪和去除回响等处理，以提高信号质量。
2. 特征提取：在信号处理之后，需要将语音信号进行特征提取。
常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
这些特征能够提取出语音信号中的频率、音高、能量等信息，并对不同语音进行区分。
3. 语音识别模型：在特征提取之后，需要建立语音识别模型。
传统的语音识别模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）。
随着深度学习的发展，神经网络被广泛应用于语音识别中，在语音识别模型中经常使用的包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
4. 语义理解：语义理解是将语音信号转化为可理解和操作的语义信息，包括词义的识别和语义的分析。
这一过程通常涉及到自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的技术，例如词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。
5. 应用：将语音识别的结果应用于具体的场景中，例如语音助手、语音输入、智能客服等。
人工智能语音识别工作原理
人工智能语音识别工作原理在当今数字化时代，人工智能技术正在以惊人的速度改变我们的生活，其中语音识别技术更是备受关注。
人工智能语音识别技术通过模拟人类的听觉系统，将人们的语音转化成可识别和理解的文本或命令。
本文将探讨人工智能语音识别的工作原理，并介绍其在不同领域的应用。
一、人工智能语音识别的基本原理人工智能语音识别系统主要由以下几个组成部分构成：1.语音输入设备：语音输入设备通常使用麦克风或其他录音设备来采集用户的语音输入。
它们将声音信号转换成数字信号，以便后续处理。
2.前端信号处理：在语音信号经过麦克风采集之后，语音信号会通过前端信号处理技术进行预处理。
这些技术包括降噪、增强语音信号等，以提高后续语音识别系统的性能。
3.特征提取：特征提取是语音识别的核心步骤。
通过数学算法，将语音信号转化为一种能够表示声音特征的数字信号。
常用的特征提取方法包括Mel频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）等。
4.声学模型训练：声学模型是语音识别的关键组成部分，它通过训练算法从大量带有标注的语音数据中学习声学特征与对应文本之间的关系。
常见的声学模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。
5.语言模型训练：语言模型用于对转写结果进行进一步的校正和优化。
语言模型可以根据语言的规则和概率进行文本的解码和编码，以提高语音识别的准确性。
常见的语言模型包括N-gram模型和循环神经网络语言模型（RNNLM）等。
6.识别解码：在识别解码阶段，系统会根据声学模型和语言模型对特征进行解码和综合分析。
通过比对不同可能的文本候选，系统选择最有可能的识别结果输出。
二、人工智能语音识别的应用领域1.智能助理：人工智能语音识别技术在智能助理中得到广泛应用。
用户可以通过简单的语音命令与助理进行互动，查询天气、播放音乐、发送短信等。
语音交互的便利性使得人们可以更加自然地与智能设备进行沟通。
2.智能家居：人工智能语音识别技术也可以应用于智能家居领域。
人工智能语音识别技术
人工智能语音识别技术人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项新技术，慢慢地渗透到了我们日常的生活中。
其中，人工智能语音识别技术更是在智能家居、智能助手以及语音翻译等领域得到广泛应用。
语音识别技术建立在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的基础上。
人工智能系统可以理解和分析人类语言的一系列语音信号，系统能够识别并转化为文本。
简单来说，人工智能语音识别就是让电脑像人一样能够听懂人类的语言并进行相应的处理。
人工智能语音识别技术有什么应用？1. 智能家居智能家居已经成为人们的生活趋势，人工智能语音识别技术使智能家居变得更加智能化。
人们可以仅仅通过语音来控制智能家居的开关、调节室内的温度等。
比如说当你在家里看电视时，你可以通过语音控制打开或关闭电视，搜索电影或电视节目，甚至是调节音量大小。
这些如果没有人工智能语音识别技术，是很难实现的。
2. 智能语音助手智能语音助手是一种人工智能的应用，用户可以通过语音指令和交互实现各种操作。
当前，市面上比较知名的智能助手有 Siri、Amazon Alexa 和 Google Assistant等。
这些智能助手带来了很多便捷性，它们可以帮助人们完成诸如定闹钟、查找信息、制定行程等各种操作。
人工智能语音识别技术使得智能助手可以准确地理解人们的意图，快速有效地作出回答和响应。
3. 语音翻译语音翻译也是应用人工智能语音识别技术的一种应用场景。
像谷歌翻译和百度翻译等平台，都已经具备语音翻译的功能。
当你在旅游或者外出公干时，不会说当地语言可能会造成很多困难，但如果只是进行简短的语言沟通，使用这些智能翻译工具可以轻松解决。
挑战与展望当前，人工智能语音识别技术仍面临着很多挑战。
例如，语音输入的环境噪声和脏音的影响，以及语音干扰和方言差异等问题，都会对语音识别结果造成不小的影响。
除此之外，涉及到隐私和数据安全等问题也是人工智能技术面临的难题。
人工智能语音识别技术
人工智能语音识别技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今世界最炙手可热的前沿技术之一，已经在各个领域展现出强大的应用潜力。
其中，人工智能语音识别技术（Artificial Intelligence Speech Recognition，简称ASR）更是备受关注。
本文将探讨人工智能语音识别技术的基本原理、应用场景以及其对社会的影响。
一、人工智能语音识别技术的原理人工智能语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行自动识别和解析的技术。
其基本原理是将语音信号转换为对应的文本或指令，然后再进行后续的分析和处理。
这一技术基于大规模的语音数据集和深度学习算法，通过对声波频率和语音特征的提取，实现对语音信号的识别和理解。
二、人工智能语音识别技术的应用场景1. 语音助手：人工智能语音识别技术被广泛应用于智能助手领域，如Apple的Siri、Amazon的Alexa、Google的Google Assistant等。
这些智能助手通过语音识别技术实现了人机交互，用户只需通过语音指令就可以完成各种操作，提高了用户的使用便捷性和效率。
2. 语音输入：人工智能语音识别技术也广泛应用于语音输入领域，如语音转文字软件、语音搜索、语音翻译等。
这些应用能够将人们的语音转化为文本，大大提升了输入速度和便利性。
3. 电话客服：人工智能语音识别技术在电话客服领域大显身手。
通过语音识别技术，语音客服系统能够快速准确地识别客户的语音指令，提供个性化的服务，实现自动化处理，极大地提高了客户满意度。
4. 智能交通：人工智能语音识别技术在智能交通领域也有广泛运用。
例如，在车载导航系统中，驾驶员可以通过语音识别系统进行语音导航、音乐播放等操作，避免分散注意力带来的安全隐患。
5. 医疗护理：人工智能语音识别技术被应用于医疗护理领域，协助医生进行病历录入、辅助诊断等工作。
这一技术的应用大大提高了工作效率，减少了医疗事故的发生。
人工智能语音识别ppt课件
语音识别涉及领域
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语音识别的类型
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语音识别原理框图
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DTW算法
模板匹配方法的语音识别算法需要解决的一个关 键问题是说话人对同一个词的两次发音不可能完 全相同。设参考模板有M帧矢量{R(1)，R(2)， …R(m)，…，R(M)}，R(m)为第m帧的语音特征 矢量，测试模板有N帧矢量{T(1)，T(2)，…T(n)， …，T(N)}，T(n)是第n帧的语音特征矢量。 d(T(in),R(im))表示T中第in帧特征与R中im帧特征之 间的距离，通常用欧几里德距离表示。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小，人
机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA 上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的 方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语 音将成为PDA主要的人机交互界面。
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调的原理图如图把测试模板的各个帧 号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出 ，把参考模板的各帧m=1~M在纵轴上标出，通过 这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形 成一个网格，网格中的每一个交叉点(ti,rj)表示测 试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇。 DTW算法分两步进行，一是计算两个模式各帧之 间的距离，即求出帧匹配距离矩阵，二是在帧匹 配距离矩阵中找出一条最佳路径。
精选课件
Thank you!
精选课件
D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
精选课件
语音识别系统应用领域
• 电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上
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精
1
目录
• 语音识别的定义 • 语音识别涉及领域 • 语音识别的类型 • 语音识别原理框图 • DTW算法 • 语音识别系统应用领域 • 语音识别技术的应用发展方向
精
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语音识别的定义
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把
人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术 ，属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴。 它是语音信号处理学科的一个分支。语音识别系 统的本质就是一种模式识别系统。
常见的语音识别方法有动态时间归整技术(DTW) 、矢量量化技术(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)、 基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型 (DDBHMM)和人工神经元网络(ANN)
精
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语音识别涉及领域
信号处理
物理学 （声学）
模式匹配
通信及信 息理论
语言语音 学
生理学
计算机科 学
心理学
精
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语音识别的类型
精
7
三种匹配模式的对比精 Nhomakorabea8
DTW算法
DTW是把时间规整和距离测度计算结合起 来的一种非线性规整技术，它寻找一个规 整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线 性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该 函数满足：
D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。
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DTW算法
通常规整函数必须满足如下的约束条件： 边界限制
、窗帘的操作，而且一个遥控器就可以把家中的电器 皆用语音控起来。
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语音识别技术的应用发展方向
• 一个方向是大词汇量连续语音识别系统，主要应 用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网 相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是 在计算机平台上实现的；
• 另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音 产品的应用，如无线手机上的拨号、汽车设备的 语音控制、智能玩具、家电遥控等方面的应用， 这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现，特 别是近几年来迅速发展的语音信号处理专用芯片 和语音识别片上系统的出现。
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Thank you!
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D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
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语音识别系统应用领域
• 电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上
，现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯 片的价格降低，普通电话上也将具备语音拨号的功 能。
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语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小
，人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语音将成为PDA主要的人机交互界面。
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调、电扇
精
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DTW算法
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DTW算法
搜索从(1,1)点出发，对于局部路径约束如 图5-3，点(in,im)可达到的前一个格点只可能 是(in-1,im)、(in-1,im-l)和(in-1,im-2)。那么 (in,im)一定选择这三个距离中的最小者所对 应的点作为其前续格点，这时此路径的累 积距离为：
• 汽车的语音控制 对汽车的卫星导航定位系统（GPS
）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的 操作，同样也可以由语音来方便的控制。
• 工业控制及医疗领域 当操作人员的眼或手已经被占
用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增 加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令 ，机器用语音做出应答。
精
按识别器的类 型
• 孤立单词识别 • 连续语音识别 • 连续单词识别 • 连续言语识别与理解
按识别器对使 用者的适应情
况
• 特定人语音识别 • 非特定人语音识别
按语音词汇表 • 有限词汇识别
的大小
• 无限词汇识别（全音节识别）
精
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语音识别原理框图
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6
DTW算法
模板匹配方法的语音识别算法需要解决的一个关 键问题是说话人对同一个词的两次发音不可能完 全相同。设参考模板有M帧矢量{R(1)，R(2)， …R(m)，…，R(M)}，R(m)为第m帧的语音特征 矢量，测试模板有N帧矢量{T(1)，T(2)，…T(n)， …，T(N)}，T(n)是第n帧的语音特征矢量。 d(T(in),R(im))表示T中第in帧特征与R中im帧特征之 间的距离，通常用欧几里德距离表示。
单调性限制
连续性限制
精
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DTW算法
DTW算法的原理图如图把测试模板的各个帧 号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出 ，把参考模板的各帧m=1~M在纵轴上标出，通过 这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形 成一个网格，网格中的每一个交叉点(ti,rj)表示测 试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇。 DTW算法分两步进行，一是计算两个模式各帧之 间的距离，即求出帧匹配距离矩阵，二是在帧匹 配距离矩阵中找出一条最佳路径。