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语音识别系统

随着AI快速发展的今天,语音识别也成为众多设备的标配,语音识别开始被越来越多人的关注,国外微软、苹果、谷歌,国内的科大讯飞、思必弛、云知声等厂商都在研发语音识别新策略新算法,似乎人类与语音的自然交互渐行渐近.语音识别

录音,上传,对比数据库,返回结果

语音识别系统的应用可以分为两个发展方向:一个方向是大词汇量连续语音识别系统,主要应用于计算机的听写机,以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统,这些系统都是在计算机平台上实现的.另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音产品的应用,如无线手机上的拨号、汽车设备的语音控制、智能玩具、家电遥控等方面的应用,这些应用系统大都使用专门的第三方软件来实现,特别是近几年来迅速发展的语音信号处理专用芯片(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)和语音识别片上系统(System on Chip,SOC)的出现.这就是语言识别系统

语音识别技术的应用可以分为两个发展方向:一个方向是大词汇量连续语音识别系统,主要应用于计算机的听写机,以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统,这些系统都是在计算机平台上实现的;另外一个重要的发展方向是小

微软语音识别系统 SpeechSDK 5.1 中文版 微软一强大力作,语音识别系统,不喜欢打字的朋友可以尝试下,原程序带的是英文引擎,外带中日文语言包,可支持中文和日文输入. 现在的语音输入有两大软件:1、IBM语音输入(版本:9.1)2

语音识别系统:原理请参考:http://www.zhihu.com/question/20398418 语音识别技术的应用可以分为两个发展方向:一个方向是大词汇量连续语音识别系统,主要应用于计算机的听写机,以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统

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

语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成,分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算.语音识别过程大致是:语音信号采集,语音信号量化,语音信号特征分析、特征库对比等,方法一般采用神经网络算法进行识别和训练.微软语音识别引擎就是利用神经网络算法

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