Python 人工智能实战：语音识别_python asr

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

概述

随着人工智能（AI）技术的不断发展，实现自动语音识别（ASR）功能成为可能，很多企业都希望能够在自己的产品或服务中嵌入ASR功能，从而提升产品的用户体验、降低成本、提高竞争力。基于这一需求，本文将向读者介绍语音识别（ASR）在实际应用中的基本原理和流程，并给出相应的代码示例，帮助读者了解语音识别在各行各业中的运用场景及价值。

ASR定义

语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR），即通过对人类声音的音频数据进行分析、处理、存储和再现的方式，将其转化为文本形式的语言输出，是目前人工智能领域的一项重要技术。它可以用于各种场景，如语音交互、语音助手、机器翻译、视频监控、语音合成等。

ASR原理

语音识别的原理主要由特征提取、语言模型和声学模型三个层面组成。如下图所示：

• 特征提取：首先，通过对音频信号的时域或频域特征进行分析和提取，获得一串向量作为输入。其中，时域特征包括声道分离、分帧、加窗等，频域特征包括滤波、短时傅里叶变换等。通常，特征提取后的数据可以直接送到下一步处理。

• 语言模型：第二步，根据语料库建立起来的统计模型对输入数据建模，得到概率分布。在建模过程中，还需要考虑语言模型的大小、词汇大小以及上下文关系等因素，构建出更精确的语言模型。

• 声学模型</