本日给大家先容一下关于语音识别干系的知识，希望对大家有所帮助！
语音指的是人类通过发声器官发出来具有一定意义、用来沟通互换的声音。
打算机中语音存储：以波形文件的办法存储，通过波形反响语音的变革，从而可以获取音强、音长等参数信息。
音域参数：傅利叶谱、梅尔频率到谱系数，紧张用来提取语音内容以及音色的差别，用来更进一步辨别语音信息。
语音识别大略来说便是把语音内容自动转换为笔墨的过程，是人与机器交互的一种技能。
涉及领域：声学、人工智能、数字旗子暗记处理、生理学等方面。
语音识别的输入：对一段声音文件进行播放的序列。
语音识别的输出：输出的结果是一段文本序列。
3、语音识别的事理语音识别须要经由特色提取、声学模型、语音模型、语音解码和搜索算法四个部分。
特色提取：把要剖析的旗子暗记从最原始旗子暗记提取出来，这个阶段紧张是对语音的幅度标准化、频响校正、分帧、加窗、始末端点检测等预处理操作，为声学模型供应须要特色向量。
声学模型：依赖声学模型进行语音参数剖析（语音共振峰频率、幅度等）和对语音的线性预测参数进行剖析。
措辞模型：根据干系措辞学理论，打算出声音片段可能词组序列的概率。
语音解码和搜索算法：根据声学模型+发音词典+语音模型构建的搜索空间，找到最得当的路径。解码完成后终极输出文本。
4、语音识别系统的组成一个完全的语音识别系统包括：预处理、特色提取、声学模型演习、措辞模型演习、语音解码器。
4.1 预处理对输入的原始声音旗子暗记进行处理，过滤掉个中的背景噪音、非主要信息，还要对找到语音旗子暗记的开始和结束、语音分帧、提升高频部分的旗子暗记等操作。
4.2 特色提取最常用的特色提取方法为梅尔顿到谱系数(MFCC),由于它拥有良好的抗噪性和健壮性。
4.3 声学模型演习根据悬念语音库的特色参数演习出声学模型参数，从而可以在识别时与声学模型进行匹配得到相应结果。目前主流语音识别系统一样平常都会采取HMM进行声学模型建模。
4.4 措辞模型演习用来预测哪个词序列精确的可能性更大。
4.5 语音解码器解码器也便是语音识别技能中的识别过程，根据输入的语音旗子暗记，然后和演习好的HMM声学模型、措辞模型、发音字典建立一个搜索空间，根据搜索算法找到最得当的路径。从而找到最得当的词串。
5、语音识别的利用场景
语音识别在日常生活中利用非常广泛紧张分为封闭式和开放式运用。
封闭式运用：紧张指针对特定掌握指令的运用。
比如常见的有智能家居比如通过语音指令掌握灯开关、热水器开关温度调节、打开空调等，大大丰富了我们日常的生活；
开放式运用：开放式紧张是厂商供应语音识别做事，一样平常会公有云或者私有云的办法支配供应对应的SDK，让利用做事的客户进行语音识别做事的调用。
常见的场景有输入法、会议字幕实时输出、视频剪辑字幕配置等场景。