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AI产品�l�理需了解的技术知识：(x��)语音识别技�?PDF 下蝲

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相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

AI �?/strong>�?/strong>�l?/strong>理需了解的技�?/strong>�?/strong>�?/strong>�Q?/strong>�?/strong>�?/strong>识别技�?/strong>

�Q?/strong>1�Q?/strong>

本文章主要介�l�了语音识别技术语的发展、基本原理、语音特征，目的是帮�?PM 了解�?/span>

��x��术方面的知识�Q�有助于语音�cȝ��关��品的设计�?/span>

一�?/strong>�?/strong>�?/strong>识别�?/strong>�?/strong>�?/strong>

20 世纪 50 �q�代�Q�语韌��别的研究工作开始，�q�时主要探烦和研�I�声韛_��语音学的基本�?/span>

念和原理�?/span>

20 世纪 60 �q�代�Q�可以解决不�{�长语音匚w��问题�?/span>

20 世纪 70 �q�代�Q�随着 NLP 技术和微电(sh��)子技术的深入发展�Q�语韌��别领域的�U�性预��分�?/span>

技术得到广泛应用，HMM �{�技术基本成熟�?/span>

20 世纪 80 �q�代�Q�语音研�I�其显著特征�?HMM 和�h工神�l�网�l�（ANN�Q��?/span>

从发展可以看出：(x��)语音识别技术最早依靠匹配，��L��单个韌��、单个词和标准语��x��板的

最大相似度�q�行匚w��。后来伴随着�l�计学被引入到语韌��别中�Q�将该技术逐步从模板匹�?/span>

技术�{向基于统计模型技术�?/span>

二�?/strong>�?/strong>�?/strong>识别的基本原�?/strong>

对于不同的语韌��别过�E�，��Z��采用的识别方法和技术不同，但所用的原理大致相同�Q�即

��经�q�降噪处理后的语音送入特征提取模块�Q�然后对语音信号特征处理后输��别结果�?/span>

在这个过�E�中�Q�特征提取是构徏语音�pȝ��的关键，对识别结果�v��C��重要作用�Q�原理见�?/span>

图：(x��)

特征提取�Q�提取语音特征参敎ͼ�形成特征矢量序列�?/span>

三�?/strong>�?/strong>音信��L(f��ng)��?/strong>

实现语音识别�Q�就需要语韛_��数来�ȝ��语音信息。语韛_��本具有短时特性，所以描�q�语�?/span>

的单位用帧（一般�ؓ(f��) 10-40ms�Q�，在音频��上提取的短时音频特征�Q�叫音频帧特征。相�?/span>

音频帧较长的旉��间隔成�ؓ(f��)音频�D�，在音频段上提取的特征叫音频段特征�?/span>

下面列�D一些常用的音频特征和音频段特征�Q?/span>

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