成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看

揭開神秘面紗:深入了解語音識別算法 原創(chuàng)

發(fā)布于 2024-8-19 08:04
瀏覽
0收藏

本文將探索使語音識別成為可能的機制,了解日益普及的用于應用人工智能的語音用戶界面(VUI)可能帶來的優(yōu)勢。

如今,似乎每一款商用設備都具備某種形式的語音識別功能,或者至少嘗試過實現(xiàn)這一功能。從跨平臺的語音助手到轉錄服務和輔助工具,再到最近成為大型語言模型(LLM)差異化的關鍵要素——語音輸入已成為日常的用戶界面。根據(jù)預測,語音用戶界面(VUI)的市場規(guī)模將從2023年至2028年以23.39%的復合年增長率增長,可以預見將有更多的科技公司采用這一技術。

以下從剖析和定義使語音識別成為可能的最常見技術開始。

一、語音識別的機制:它是如何工作的?

特征提取

在進行任何“識別”之前,機器必須將人們產(chǎn)生的聲波轉換成它們能理解的格式。這個過程稱為預處理和特征提取。梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)和感知線性預測(PLP)系數(shù)是兩種最常見的特征提取技術。

(1)梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)

梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)捕捉音頻信號的功率譜,從本質(zhì)上識別每個聲音的獨特之處。這項技術首先通過放大高頻來平衡信號使其更清晰。然后,信號被分成短幀或聲音片段,持續(xù)時間在200毫秒到40毫秒之間。然后對這些幀進行分析以了解它們的頻率成分。通過應用一系列模擬人耳如何感知音頻的濾波器,梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)捕捕捉語音信號的關鍵、可識別的特征。最后一步是將這些特征轉換成聲學模型可以使用的數(shù)據(jù)格式。

(2)感知線性預測(PLP)系數(shù)

感知線性預測(PLP)系數(shù)旨在盡可能地模擬人類聽覺系統(tǒng)的反應。與梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)類似,感知線性預測系數(shù)(PLP)過濾聲音頻率以模擬人耳。在經(jīng)過過濾之后,動態(tài)范圍(樣本的“響度”范圍)被壓縮,以反映人們的聽覺對不同音量的不同反應。在最后一步,感知線性預測(PLP)估計“頻譜包絡線”,這是一種捕捉語音信號最基本特征的方法。這個過程提高了語音識別系統(tǒng)的可靠性,特別是在嘈雜的環(huán)境中。

(3)聲學建模

聲學建模是語音識別系統(tǒng)的核心,它形成了語音信號(聲音)和語音單位(構成語言的不同聲音)之間的統(tǒng)計關系。最廣泛使用的技術包括隱馬爾可夫模型(HMM)和最近的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)。

(4)隱馬爾可夫模型(HMM)

自從20世紀60年代末以來,隱馬爾可夫模型(HMM)一直是模式識別工程的基石。它們對語音處理特別有效,因為它們將口語分解成更小、更易于管理的部分——音素。每個提取的音素都與隱馬爾可夫模型(HMM)中的一個狀態(tài)相關聯(lián),該模型將計算從一個狀態(tài)到另一個狀態(tài)轉換的概率。這種概率方法允許系統(tǒng)從聲音信號中推斷出單詞,即使在存在噪聲和不同個體的語音差異的情況下也是如此。

(5)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)

近年來,與人工智能和機器學習的發(fā)展和興趣密切相關,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)已經(jīng)成為自然語言處理(NLP)的首選。與依賴于預定義狀態(tài)和轉換的隱馬爾可夫模型(HMM)不同,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)直接從數(shù)據(jù)中學習。它們由多層相互連接的神經(jīng)元組成,這些神經(jīng)元逐步提取數(shù)據(jù)的高級表示。

通過關注場景以及某些單詞和聲音之間的關系,深度神經(jīng)網(wǎng)絡可以捕獲語音中更復雜的模式。這使得它們在準確性和魯棒性方面與隱馬爾可夫模型(HMM)相比表現(xiàn)得更好,并且需要額外的訓練來適應口音、方言和說話風格——這在日益多語言的世界中是一個巨大的優(yōu)勢。

展望未來:挑戰(zhàn)與創(chuàng)新

語音識別技術已經(jīng)取得了很大的進步,但是,正如用戶認識到的那樣,它還遠遠不夠完美。背景噪音、多人同時講話、口音以及延遲是尚未解決的挑戰(zhàn)。隨著工程師們逐漸認識到網(wǎng)絡模型的潛力,一個頗具前景的創(chuàng)新是利用隱馬爾可夫模型(HMM)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)的優(yōu)勢,使用混合解決方案。擴大人工智能研究的另一個好處是跨領域的深度學習應用,傳統(tǒng)上用于圖像分析的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)在語音處理方面顯示出有前景的結果。另一項激動人心的發(fā)展是遷移學習的使用,在大數(shù)據(jù)集上訓練的模型可以通過相對較小的配套數(shù)據(jù)集對特定任務和語言進行微調(diào)。這減少了為新應用程序開發(fā)高性能語音識別所需的時間和資源,允許采用更環(huán)保的方法來重復模型部署。

二、整合一切:現(xiàn)實世界的應用

揭開神秘面紗:深入了解語音識別算法-AI.x社區(qū)

綜上所述,特征提取和聲學建模協(xié)同工作,形成了所謂的語音識別系統(tǒng)。這個過程從使用預處理和特征識別將聲波轉換成可管理的數(shù)據(jù)開始。然后將這些數(shù)據(jù)點或特征輸入聲學模型,由聲學模型進行解釋并將輸入轉換為文本。從那里,其他應用程序可以很容易地與語音輸入進行交互。

從最嘈雜、最耗時的環(huán)境(如汽車界面)到個人設備上的無障礙替代方案,人們越來越信任這項技術,并將其用于更關鍵的功能。對于致力改進這項技術的人來說,理解這些機制不僅僅是學術上的需要,還激勵技術人員欣賞這些工具及其在提高無障礙性、可用性和用戶體驗效率方面的潛力。隨著語音用戶界面(VUI)越來越與大型語言模型(LLM)相關聯(lián),工程師和設計師應該熟悉生成式人工智能在現(xiàn)實世界應用中最常見的界面。

原文標題:Demystifying the Magic: A Look Inside the Algorithms of Speech Recognition,作者:Manoj bopathi Raj

?著作權歸作者所有,如需轉載,請注明出處,否則將追究法律責任
已于2024-8-19 08:04:48修改
收藏
回復
舉報
回復
相關推薦
主站蜘蛛池模板: 黄色大全免费看 | 国产精品久久久久久久久久久免费看 | 久草www| 91在线观看网址 | 国产精品久久久久久婷婷天堂 | 亚洲综合视频 | 欧美一级一区 | 精品日本久久久久久久久久 | 伊人久久在线 | 国产乱码精品一区二区三区av | 精品视频一区二区 | 国产免费又黄又爽又刺激蜜月al | 亚洲精品一区二区三区蜜桃久 | 狠狠干天天干 | 超碰电影 | 国产精品视频在线播放 | 精品国产乱码久久久久久图片 | 99这里只有精品 | 黄色大片在线视频 | 精品中文在线 | 欧美1级 | 影音先锋成人资源 | 999免费网站| 亚洲精品1区 | 欧美在线观看一区 | 国产一区二区在线播放 | 国产精品久久免费观看 | 中国美女一级黄色片 | 国产成人自拍av | 欧美一区二区综合 | 国产婷婷 | 欧美激情一区 | h在线看| xxxcom在线观看 | 日日碰狠狠躁久久躁96avv | 国产男女视频网站 | 精品一区二区三区四区在线 | 久久久入口| 国产精品综合一区二区 | 亚洲精品一区二区三区蜜桃久 | 亚洲最大av网站 |