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与机器进行语音交流,让机器明白你说什么,这是人们长期以来梦寐以求的事情。中国物联网校企联盟形象得把语音识别 比做为“机器的听觉系统”。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术!∮镆羰侗鸺际踔饕ㄌ卣魈崛〖际、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用,例如在翼卡车联网中,只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航,安全、便捷。

语音识别系统选择识别基元的要求是,有准确的定义,能得到足够数据进行训练,具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模,汉语的协同发音不如英语严重,可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力,会使得性能急剧下降。

系统实现

        听写机:大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数,识别时,将基元串接成词,词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率,形成循环结构,用Viterbi算法进行解码。针对语言易于分割的特点,先进行分割再对每一段进行解码,是用以提高效率的一个简化方法。

        对话系统:用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限,对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统,其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器,识别产生的N-best候选或词候选网络,由语法分析器进行分析获取语义信息,再由对话管理器确定应答信息,由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限,也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。

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        近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。人们预计,未来10年内,语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。

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