聲音的感知qi官正常人耳能感知的頻率范圍為20Hz~20kHz，強度范圍為0dB~120dB。人耳對不同頻率的感知程度是不同的。音調是人耳對不同頻率聲音的一種主觀感覺，單位為mel。mel頻率與在1kHz以下的頻率近似成線性正比關系，與1kHz以上的頻率成對數正比關系。02語音識別過程人耳接收到聲音后，經過神經傳導到大腦分析，判斷聲音類型，并進一步分辨可能的發音內容。人的大腦從嬰兒出生開始，就不斷在學習外界的聲音，經過長時間的潛移默化，終才聽懂人類的語言。機器跟人一樣，也需要學習語言的共性和發音的規律，才能進行語音識別。音素(phone)是構成語音的*小單位。英語中有48個音素(20個元音和28個輔音)。采用元音和輔音來分類，漢語普通話有32個音素，包括元音10個，輔音22個。但普通話的韻母很多是復韻母，不是簡單的元音，因此拼音一般分為聲母(initial)和韻母(final)。漢語中原來有21個聲母和36個韻母，經過擴充(增加aoeywv)和調整后，包含27個聲母和38個韻母(不帶聲調)。普通話的聲母和韻母(不帶聲調)分類表音節(syllable)是聽覺能感受到的自然的語音單位，由一個或多個音素按一定的規律組合而成。英語音節可單獨由一個元音構成。也可由一個元音和一個或多個輔音構成。語音識別技術還可以應用于自動口語翻譯。內蒙古實時語音識別
共振峰的位置、帶寬和幅度決定元音音色，改變聲道形狀可改變共振峰，改變音色。語音可分為濁音和清音，其中濁音是由聲帶振動并激勵聲道而得到的語音，清音是由氣流高速沖過某處收縮的聲道所產生的語音。語音的產生過程可進一步抽象成如圖1-2所示的激勵模型，包含激勵源和聲道部分。在激勵源部分，沖擊序列發生器以基音周期產生周期性信號，經過聲帶振動，相當于經過聲門波模型，肺部氣流大小相當于振幅；隨機噪聲發生器產生非周期信號。聲道模型模擬口腔、鼻腔等聲道qi官，后產生語音信號。我們要發濁音時，聲帶振動形成準周期的沖擊序列。發清音時，聲帶松弛，相當于發出一個隨機噪聲。圖1-2產生語音的激勵模型，人耳是聲音的感知qi官，分為外耳、中耳和內耳三部分。外耳的作用包括聲源的定位和聲音的放大。外耳包含耳翼和外耳道，耳翼的作用是保護耳孔，并具有定向作用。外耳道同其他管道一樣也有共振頻率，大約是3400Hz。鼓膜位于外耳道內端，聲音的振動通過鼓膜傳到內耳。中耳由三塊聽小骨組成，作用包括放大聲壓和保護內耳。中耳通過咽鼓管與鼻腔相通，其作用是調節中耳壓力。內耳的耳蝸實現聲振動到神經沖動的轉換，并傳遞到大腦。深圳量子語音識別特征隨著人工智能的火熱，現階段越來越多的產品都想要加入語音功能。
語音識別在噪聲中比在安靜的環境下要難得多。目前主流的技術思路是，通過算法提升降低誤差。首先，在收集的原始語音中，提取抗噪性較高的語音特征。然后，在模型訓練的時候，結合噪聲處理算法訓練語音模型，使模型在噪聲環境里的魯棒性較高。在語音解碼的過程中進行多重選擇，從而提高語音識別在噪聲環境中的準確率。完全消除噪聲的干擾，目前而言，還停留在理論層面。（3）模型的有效性識別系統中的語言模型、詞法模型在大詞匯量、連續語音識別中還不能完全正確的發揮作用，需要有效地結合語言學、心理學及生理學等其他學科的知識。并且，語音識別系統從實驗室演示系統向商品的轉化過程中還有許多具體細節技術問題需要解決。智能語音識別系統研發方向許多用戶已經能享受到語音識別技術帶來的方便，比如智能手機的語音操作等。但是，這與實現真正的人機交流還有相當遙遠的距離。目前，計算機對用戶語音的識別程度不高，人機交互上還存在一定的問題，智能語音識別系統技術還有很長的一段路要走，必須取得突破性的進展，才能做到更好的商業應用，這也是未來語音識別技術的發展方向。在語音識別的商業化落地中，需要內容、算法等各個方面的協同支撐。
什么是語音識別？語音識別(AutomaticSpeechRecognition,ASR)：通俗地講語音識別就是將人類的聲音信號轉化為文字或者指令的過程。語音識別以語音為研究對象，它是語音信號處理的一個重要研究方向，是模式識別的一個分支。語音識別的研究涉及微機技術、人工智能、數字信號處理、模式識別、聲學、語言學和認知科學等許多學科領域，是一個多學科綜合性研究領域。語音識別基本原理語音識別系統基本原理：其中：預處理模塊濾除原始語音信號中的次要信息及背景噪音等，包括抗混疊濾波、預加重、模/數轉換、自動增益控制等處理過程，將語音信號數字化；特征提取模塊對語音的聲學參數進行分析后提取出語音特征參數，形成特征矢量序列。特征提取和選擇是構建系統的關鍵，對識別效果極為重要。由于語音信號本質上屬于非平穩信號，目前對語音信號的分析是建立在短時平穩性假設之上的。在對語音信號作短時平穩假設后，通過對語音信號進行加窗，實現短時語音片段上的特征提取。這些短時片段被稱為幀，以幀為單位的特征序列構成語音識別系統的輸入。由于梅爾倒譜系數及感知線性預測系數能夠從人耳聽覺特性的角度準確刻畫語音信號，已經成為目前主流的語音特征。為補償幀間假設。大多數人會認為研發語音識別技術是一條艱難的道路，投入會巨大，道路會很漫長。
但是已經能夠在各個真實場景中普遍應用并且得到規模驗證。更進一步的是，技術和產業之間形成了比較好的正向迭代效應，落地場景越多，得到的真實數據越多，挖掘的用戶需求也更準確，這幫助了語音識別技術快速進步，也基本滿足了產業需求，解決了很多實際問題，這也是語音識別相對其他AI技術為明顯的優勢。不過，我們也要看到，語音識別的內涵必須不斷擴展，狹義語音識別必須走向廣義語音識別，致力于讓機器聽懂人類語言，這才能將語音識別研究帶到更高維度。我們相信，多技術、多學科、多傳感的融合化將是未來人工智能發展的主流趨勢。在這種趨勢下，我們還有很多未來的問題需要探討，比如鍵盤、鼠標、觸摸屏和語音交互的關系怎么變化？搜索、電商、社交是否再次重構？硬件是否逆襲變得比軟件更加重要？產業鏈中的傳感、芯片、操作系統、產品和內容廠商之間的關系又該如何變化？。實時語音識別就是對音頻流進行實時識別。廣州語音識別介紹
舌頭部位不同可以發出多種音調，組合變化多端的輔音，可產生大量的、相似的發音，這對語音識別提出了挑戰。內蒙古實時語音識別
使處理后的信號更完全地反映語音的本質特征提取。智能語音系統的未來實現人機之間的自由語音交互將成為未來AI的發展趨勢，新技術投入市場會帶來一些熱情，但有一定的改善空間。首先，智能語音市場需要對特定人群適當地改變特定的場景。現在人機交互在實時性、正確性等方面也需要提高。其次，語音輸入的內容與各種專業知識相關，智能語音系統在理解人類語言的表面意義的基礎上，認識到更深的意義，因此智能語音系統的知識圖譜也是一大挑戰，對輸入輸出、編譯代碼提出了很高的要求，語音識別技術利用高速發展的信息網，可以實現計算機全球網絡和信息資源的共享，因此應用的系統有語音輸入和控制系統、電銷機器人、智能手機查詢系統、智能家電和玩具等智能手機機器人以房地產、金融、電商、保險、汽車等都是電話銷售行業的形式，改變著隱含的影響和我們的生活。因此，語言識別功能是非常有潛力的技術。我們在平時的生活中可以在很多地方使用它，可以方便我們的生活和工作，如智能手機、智能冰箱和空調、自動門、汽車導航、機器人控制、醫療實施、設備等。21世紀不能說是語音識別普及的時代，但語音識別產品和設備也以獨特的魅力時代潮流，成為跟上時代的寵兒和焦點。內蒙古實時語音識別
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