《語音識別基礎》PPT課件這份課件是為了從基礎開始介紹語音識別技術以及如何應用它來解決實際問題而打造的。語音識別簡介1定義語音識別是將人類語音的聲學信息轉換為語音文本的過程，目的是將語音信號轉換為計算機可處理的形式。2應用語音識別廣泛應用于安全、通訊、游戲、智能家居等多個領域，與我們的日常生活息息相關。語音信號的基本組成聲音波形由氣壓變化產生，包含頻率和振幅信息。頻譜對聲音波形在頻域上的表示，頻譜中高頻率對應聲音的高音。聲譜圖是時間、頻率、能量三維信息的表達方式，展示了聲音波形的詳細信息。音素語音信號最小的有意義單位，不同語言的音素個數和屬性不同。聲波傳輸原理聲音的產生聲音波形是由聲源產生，在固體、液體和氣體中都可以傳播。聲音的傳輸聲波通過介質在空氣中迅速傳播，但如果在太空中，則聲音無法傳播。聲音的接收聲波被傳感器、麥克風或電話接收器轉換為模擬電流并通過電路傳輸到信號處理器中。語音識別的基本流程1語音信號的預處理對語音信號進行分段、預加重、分幀和加窗等處理，為下一步的特征提取做準備。2語音信號的特征提取提取語音信號中的關鍵特征，如短時能量、倒譜系數、線性預測系數等。3模型的訓練使用標注的語音樣本對模型進行訓練，不斷優化模型參數提高識別準確率。4語音識別的解碼通過預測語音信號的概率，選取最可能對應的文本輸出結果。語音信號的特征提取短時能量用于描述語音信號短時段內能量的大小。短時平均過零率用于衡量信號波形的變化率，將信號分為有端點和無端點兩種情況。線性預測編碼通過線性組合得到一組預測系數，從而將原始信號轉換成較低維度的線性預測系數向量。梅爾頻率倒譜系數基于人耳特性，將頻譜映射到更適合人耳聽覺特性的梅爾尺度。DFT在語音識別中的應用DFT是什么？DFT（離散傅里葉變換）是傅里葉變換在有限的時間間隔內的離散化。語音信號頻譜分析DFT可以將語音信號從時間域轉換到頻率域，用于提取語音信號的頻譜特征。頻域濾波通過對語音信號在頻域上加以濾波，來去除噪聲或突發的信號干擾，提高識別率。譜包絡提取譜包絡提取是一種DFT基礎上的語音信號特征提取方法，可用于特征降維。聲學模型的構建1高斯混合模型聲學模型常用高斯混合模型（GMM）來建模語音信號的音素。2HMM介紹隱馬爾科夫模型（HMM）用于描述不同狀態之間的轉移概率和輸出概率，用于模擬連續音素之間的轉移關系。3前向算法和后向算法前向算法用于計算當前時刻下觀察到某個狀態的概率，而后向算法則用于計算某個狀態在之后觀察到觀察樣本的條件下的概率。4Viterbi算法和Baum-Welch算法Viterbi算法用于查找概率最大的狀態路徑，而Baum-Welch算法則用于從未標注的樣本中學習模型參數。語音識別中的噪聲處理形態學濾波主要用于去除形態與語音相似的噪聲。譜減法通過計算語音信號和背景噪聲的差值，從頻域上減去背景噪聲的幅度，保留語音信號的幅度信息。小波變換方法其可以發現信號中的短時臨時性和長時趨勢信息，從而去噪效果較好。語音識別的性能評價準確率通過比較識別準確的語音個數與總的樣本個數計算得出。召回率反映正確識別的樣本數與標準樣本庫中對應樣本數的比值。F值綜合考慮準確率和召回率，通過對準確率和召回率加權平衡計算得出。語音識別技術的應用智能家居通過語音識別技術，用戶可以通過語音來控制家居設備的開關、溫度等。無人駕駛語音識別技術在無人駕駛中得到了廣泛應用，可以提供車內娛樂、導航、安全等服務。客服中心借助語音識別技術，在客服中心中可以通過自動語音應答等方式實現自動客服服務。醫療保健語音識別技術可以應用于醫療保健中，為醫生提供輔助診斷、快速記錄病歷等幫助。當前語音識別技術的發展趨勢大數據技術的應用隨著大數據技術的發展，越來越多的語音數據得到了收集和處理，為語音識別技術的精度提供了支持。深度學習技術的發展深度學習技術作為目前人工智能領域的前沿技術，被廣泛應用于語音識別領域。它可以處理更復雜的特征，提高語音識別技術的準確率。面向序列的語音識別技術當前的語音識別技術大多基于單個語音樣本的短