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语音算法笔记(1)——基于深度学习的语音算法综述_wolfgang von语音机

wolfgang von语音机

声明:本专栏文章为深蓝学院《语音算法:前沿与应用》课程个人学习笔记,更多学习资源请咨询深蓝学院相关课程。

发展历史

机器阶段

Wolfgang von Kempelen‘s speaking machine 发声机器(语音合成 Mama Papa Haha)

Thomas Edison's 留声机

Radio Rex玩具 用户喊Rex,小狗从房子里出来 (语音唤醒,工作原理:电磁铁对500hz频率敏感,Rex词接近500hz)

模型阶段——更加科学、系统

Audrey 数字语音识别器(贝尔实验室,1952)模板匹配:训练集特征提取,存入模板集,测试集特征提取,和模板集比对

1970年代:逐渐使用统计学模型而不是语音学模型

1980年代:HMM模型,神经网络(神经网络输出因子序列,再输入HMM模型)

2010年代:算力和数据的提高,神经网络效果提升

2014年:端到端模型大规模应用在语音算法上

应用阶段

1990年代:Dragon Dictate,第一款语音识别商用软件,售价很高,不能很好分词,用户需要说完每个词之后有停顿

1997年:Dragon NaturallySpeaking,售价下降,不需要用户停顿,需要用户提供45min音频训练

2000年代:

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