语音识别技术涵盖多种学科,包括语音学、计算机学、心理学、声学等。作为人工智能领域较成熟、落地较快的技术,语音识别技术改变了互联网交互方式,其发展速度已经达到了一个新的高度。
什么是语音识别技术?语音识别技术是以语音为研究对象,通过对语音信号处理和模式匹配识别,让机器自动识别并理解人类的语言。它可以将语音转为文字、理解语音的语义信息、文字转语音、应用场景沟通等,方便了人与人之间的交流,同时促进了人机交流。
完整的语音识别技术包含以下五大步骤:
1、信号处理:对语音信号进行分析处理,通过静音处理、噪音处理、语音增强等方法,外部环境对语音的影响,去除多余信息。
2、声学特征提取:接收信号处理后等到的有效信号,对波形进行声学特征提取,提取关键信息和表达语言含义的特征信息。
3、声学模型处理:声学模型是语音识别技术中较关键的部分,它可以提取语音特征矢量序列,计算发音模板的距离,生成声学模型分数。
4、语音模型:语音模型对语音识别技术也非常的重要,通常采用的是统计语法的语音模型、语义和语法结构命令语言模型为主,对语法和语义进行分析,减少搜索空间,提高系统识别率。
5、解码完成识别:解码模块对经过处理的数据进行解码,利用声学模型、语音模型等构建搜索空间,在搜索空间内得到较优的识别路径,输出识别,识别完成。
语音识别技术有着很强的可变性,也存在着一些挑战,比如说话的口音、风格问题、文字表达的复杂度难度大、大量的词汇堆积、语法、适用性差噪音干扰性大、信道问题、声学环境中麦克风和传输空间的距离变化,以及一些具有挑战性的应用场景,比如多语种交流,这都是语音识别技术需要解决的问题,沐渥相信随着科技水平的发展这些问题都会迎刃而解。