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语音识别与AI大模型:如何实现高精度语音转文字_语音转文字 大模型

语音转文字 大模型

1.背景介绍

语音识别(Speech Recognition)是一种自然语言处理技术,它可以将人类的语音信号转换为文本。随着人工智能技术的发展,语音识别已经成为日常生活中不可或缺的技术,如智能手机助手、智能家居设备等。在这篇文章中,我们将深入探讨语音识别技术的核心概念、算法原理以及实际应用。

2.核心概念与联系

语音识别技术主要包括以下几个核心概念:

  1. 语音信号处理:语音信号是人类发声过程中产生的波形信号,它由声波传播在空气中产生。语音信号处理的主要目标是从语音信号中提取有意义的特征,以便于后续的识别和理解。

  2. 语音特征提取:语音特征提取是将语音信号处理后的结果转换为数字信号的过程。常见的语音特征包括:

    • 波形特征:如平均能量、峰值能量、零交叉震荡等。
    • 时域特征:如均值、方差、skewness、kurtosis等。
    • 频域特征:如 Mel 频谱、常规频谱、波形比特率等。
  3. 语音模型:语音模型是用于描述语音信号特征的数学模型。常见的语音模型包括:

    • 隐马尔科夫模型(HMM):一种用于描述连续随机过程的概率模型,常用于语音识别的基础模型。
    • 深度神经网络:如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LS
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