語音識(shí)別系統(tǒng)可以將我們的語言轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的命令傳遞給智能機(jī)器人，隨之完成相應(yīng)的動(dòng)作，它對(duì)人工智能有著至關(guān)重要的作用，那么語音識(shí)別系統(tǒng)的原理是什么呢?小編在下文中為大家簡(jiǎn)單介紹一下。

語音識(shí)別系統(tǒng)本質(zhì)上是一種模式識(shí)別系統(tǒng)，包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等三個(gè)基本單元。未知語音經(jīng)過話筒變換成電信號(hào)后加在識(shí)別系統(tǒng)的輸入端，首先經(jīng)過預(yù)處理，再根據(jù)人的語音特點(diǎn)建立語音模型，對(duì)輸入的語音信號(hào)進(jìn)行分析，并抽取所需的特征，在此基礎(chǔ)上建立語音識(shí)別所需的模板。而計(jì)算機(jī)在識(shí)別過程中要根據(jù)語音識(shí)別的模型，將計(jì)算機(jī)中存放的語音模板與輸入的語音信號(hào)的特征進(jìn)行比較，根據(jù)一定的搜索和匹配策略，找出一系列最優(yōu)的與輸入語音匹配的模板。然后根據(jù)此模板的定義，通過查表就可以給出計(jì)算機(jī)的識(shí)別結(jié)果。顯然，這種最優(yōu)的結(jié)果與特征的選擇、語音模型的好壞、模板是否準(zhǔn)確都有直接的關(guān)系。

語音識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建過程整體上包括兩大部分：訓(xùn)練和識(shí)別。訓(xùn)練通常是離線完成的，對(duì)預(yù)先收集好的海量語音、語言數(shù)據(jù)庫進(jìn)行信號(hào)處理和知識(shí)挖掘，獲取語音識(shí)別系統(tǒng)所需要的“聲學(xué)模型”和“語言模型”;而識(shí)別過程通常是在線完成的，對(duì)用戶實(shí)時(shí)的語音進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。識(shí)別過程通常又可以分為“前端”和“后端”兩大模塊：“前端”模塊主要的作用是進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)(去除多余的靜音和非說話聲)、降噪、特征提取等;“后端”模塊的作用是利用訓(xùn)練好的“聲學(xué)模型”和“語言模型”對(duì)用戶說話的特征向量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別(又稱“解碼”)，得到其包含的文字信息，此外，后端模塊還存在一個(gè)“自適應(yīng)”的反饋模塊，可以對(duì)用戶的語音進(jìn)行自學(xué)習(xí)，從而對(duì)“聲學(xué)模型”和“語音模型”進(jìn)行必要的“校正”，進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。

語音識(shí)別是模式識(shí)別的一個(gè)分支，又從屬于信號(hào)處理科學(xué)領(lǐng)域，同時(shí)與語音學(xué)、語言學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)及神經(jīng)生物學(xué)等學(xué)科有非常密切的關(guān)系。語音識(shí)別的目的就是讓機(jī)器“聽懂”人類口述的語言，包括了兩方面的含義：其一是逐字逐句聽懂非轉(zhuǎn)化成書面語言文字;其二是對(duì)口述語言中所包含的要求或詢問加以理解，做出正確響應(yīng)，而不拘泥于所有詞的正確轉(zhuǎn)換。

自動(dòng)語音識(shí)別技術(shù)有三個(gè)基本原理：首先語音信號(hào)中的語言信息是按照短時(shí)幅度譜的時(shí)間變化模式來編碼;其次語音是可以閱讀的，即它的聲學(xué)信號(hào)可以在不考慮說話人試圖傳達(dá)的信息內(nèi)容的情況下用數(shù)十個(gè)具有區(qū)別性的、離散的符號(hào)來表示;第三語音交互是一個(gè)認(rèn)知過程，因而不能與語言的語法、語義和語用結(jié)構(gòu)割裂開來。

以上內(nèi)容就是語音識(shí)別技術(shù)原理，目前我國(guó)的語音識(shí)別技術(shù)有了很大的進(jìn)步，識(shí)別的準(zhǔn)確率在逐步的提高，對(duì)于不太重的方言也能夠識(shí)別。我們常用到的語音識(shí)別可能就是Siri或者智能音箱，由于智能家居系統(tǒng)在我國(guó)的普及程度還不是很高，所以這方面技術(shù)的應(yīng)用還有很大的發(fā)展空間。

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