语音识别的功能与实现

语音输入系统

• 提取有效声音信息
• 从有效信息中识别身份
• 将声音信号转换为电信号

语音控制系统

• 匹配语音信息与实际内容

智能对话系统

• 理解用户需求

实现过程

转换语音信号

• 语音预处理：包括采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异及由设备和环境引起的噪声影响等步骤。
• 声波转电信号再转为二进制：语音识别系统会找到与说话者发音最相似的音节。在判断相似度时，需要设定标准读音。
• 比较特征向量：将随时间变化的一组特征矢量序列与预先通过学习存储在机器中的样本序列进行比较。计算两个向量的夹角，夹角越小，向量越相似，从而找到最接近个人发音的音节。（使用模板匹配法、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)）

机器学习过程

• 训练：首先，人为地将不同的声波匹配成不同的特征向量，并输入到语音识别系统内部的计算机中，形成初步的词汇库。然后，以词汇库为基础，建立分类模型。
• 学习：通过识别出的词汇数据来完善数据库。

语音分析

• 分词断句：应用贝叶斯原理进行分词断句。

采样与量化

• 模拟信号转换为数字信号：通过采样将音频波形分为多个部分，再通过量化反映声波电压值的大小。在量化过程中需要处理失真问题，通常通过增加采样频率和量化精度来解决。

上下文表示

• 平稳过渡：在识别过程中，使帧与帧之间的语音信号从模拟信号转换为数字信号时保持平稳过渡，并维持连续性。采用交叉识别堆叠的方式进行分帧处理。

端点检测

• 确定语音的起点和终点：通过时域处理和频域分析确定。

总结

本文介绍了语音识别的基本概念及其关键技术。语音识别涉及从提取有效声音信息到最终完成识别的全过程，涵盖了语音信号的预处理、特征提取、模式匹配等多个环节。希望这篇介绍能够帮助读者更好地理解和掌握语音识别的基础知识。