语音识别(ASR)应用场景全介绍

作者:科技黑 1112文章阅读时间:3分钟

文章摘要:语音识别的本质是一种基于语音特征参数的模式识别,即通过学习,系统能够把输入的语音按一定模式进行分类,进而依据判定准则找出最佳匹配结果。

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语音识别的本质是一种基于语音特征参数的模式识别,即通过学习,系统能够把输入的语音按一定模式进行分类,进而依据判定准则找出最佳匹配结果。

目前,模式匹配原理已经被应用于大多数语音识别系统中。一般的模式识别包括预处理,特征提取,模式匹配等基本模块。首先对输入语音进行预处理,其中预处理包括分帧,加窗,预加重等。其次是特征提取,因此选择合适的特征参数尤为重要。

常用的特征参数包括:基音周期,共振峰,短时平均能量或幅度,线性预测系数(LPC),感知加权预测系数(PLP),短时平均过零率,线性预测倒谱系数(LPCC),自相关函数,梅尔倒谱系数(MFCC),小波变换系数,经验模态分解系数(EMD),伽马通滤波器系数(GFCC)等。在进行实际识别时,要对测试语音按训练过程产生模板,最后根据失真判决准则进行识别。

目前,语音识别(ASR)已经在众多领域得到了广泛的应用,如下所述:

智能客服:随着人工智能技术的发展,越来越多的企业开始将智能客服系统应用于其业务中。因为语音技术可以实现自然语言交互,能帮助用户更快地得到回答。智能客服系统采用语音识别技术可以通过声音识别用户的问题,然后交由系统进行计算和分析,最终给出相应的回答。

语音搜索:在语音搜索应用中,用户可以直接使用他们的声音,而不必进行复杂的文本搜索。语音识别技术可以把用户的说话转换成计算机可理解的指令,并搜索相应的信息,这使得用户无需手动输入关键词,更加方便和高效。

语音控制:语音控制应用可以允许用户通过语音命令来操纵移动设备进行操作,例如,可以通过语音指令打开应用、发送短信、订阅视频等。同时,语音控制技术可以大大降低使用智能设备的门槛,使得智能设备更适用于普通用户。

语音翻译:随着全球跨国交流的不断增加,语音翻译技术成为大众需要的一种工具。语音识别技术可以将人类语音转换成计算机可处理的文本形式,自然语言处理技术进一步对文本进行分析,最终生成另一种语言的结果。这大大提高了人们在跨语言沟通中的效率和精准度。

录音转写:录音转写是指通过语音识别技术将人类语音转换成可读的文字格式,在很多行业中有广泛应用。例如,在医疗行业中,语音识别技术可以将医生的口述转换成文字记录,这可以大大缩短病历记录的时间,提高数据的准确性和精度。

安防监控:语音识别技术还可以被应用于安防监控领域。安防监控是指对于某些场所或物品的监控和保护,语音识别技术可以被应用于对涉及情况的声音、语言的检测和分析中。通过语音识别技术监控环境中的声音,可以更快地发现异常情况和事件。

总体来说,语音识别技术在众多领域中得到广泛应用,它可以为人们带来许多便利和高效的体验。未来,随着技术的不断进步和应用场景的扩大,语音识别技术的应用前景将更加广阔。

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ASR语音识别录音自动识别成文字语音识别技术的应用场景

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