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一篇文章让你看懂词典笔语音识别技术原理!


智能词典笔的语音识别技术原理涉及多个步骤和技术领域。下面是一个简要的概述,尽量不涉及到晦涩难懂的技术语言:

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这是实现的基本原理图:



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(点击查看大图)


一、声音采集

用户说话时,智能词典笔内置的麦克风会将声音信号转化为电信号。这些声音信号是基于声音波形的模拟信号。


二、模数转换(ADC)

采集到的模拟声音信号需要被转换为数字信号,这一步骤称为模数转换。模数转换器(ADC)将连续的模拟信号离散化成数字格式,以便后续的数字处理。


三、前端信号处理

数字信号可能会受到环境噪音、干扰等影响,比如风扇、空调噪音。在进行语音识别之前,通常需要进行前端信号处理,如噪声消除,以提高识别的准确性。


四、特征提取

语音信号本身是一个时间序列,但直接使用原始波形并不适合用于机器学习和模式识别。因此,需要从语音信号中提取出有用的特征,如梅尔频率倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC),是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数,Mel标度描述了人耳频率的非线性特性。这些特征能够更好地表示声音的语音学特性。具体提取哪些特征,这要看模型要识别哪些内容,一般只是语音转文字的话,主要是提取音素;但是想要识别语音中的情绪,可能就需要提取响度、音高等参数。


五、声学模型训练

在语音识别技术中,声学模型是一个重要的组成部分。声学模型可以是隐马尔可夫模型(HMM)或深度学习模型(如卷积神经网络、循环神经网络等)。声学模型通过对大量标注的语音数据进行训练,学习如何将输入的语音特征与对应的文字标签关联起来。有点像把声音转成拼音的感觉,所以优化声学模型需要音频数据。


六、语音识别

训练好的声学模型用于语音识别。输入的语音特征经过声学模型处理,模型会给出对应的文字标签或音素序列。


七、后处理和解码

识别的结果可能需要进行后处理和解码,以得到最终的文字输出。这可能涉及到语言模型,用于根据上下文和语法规则来选择最合适的文本。比如我们使用的智能输入法,当我们输入“nihao”,输入法候选词会出现“你好”,而不是“尼豪”。


八、输出

最终,智能词典笔将识别结果输出到屏幕上显示给用户,用户可以看到自己所说的文字。

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一个连续语音识别系统包含了特征提取、声学模型、语言模型和解码器这四个主要部分。总的来说,语音识别就是把声学信号转化成文本信息的一个过程,中间最核心的算法是声学模型和语言模型,其中声学模型负责找到对应的拼音,语言模型负责找到对应的句子。这需要多个技术领域的知识和算法的配合,以实现准确、快速的语音识别。


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