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電話機(jī)器人智能(實(shí)現(xiàn)原理、語(yǔ)音識(shí)別步驟)

原創(chuàng)

2023/09/27 13:54:42

來(lái)源：天潤(rùn)融通

作者：Tian

圖標(biāo) 1430

本文摘要

電話機(jī)器人智能是一款語(yǔ)音識(shí)別軟件，軟件基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)，采用基于語(yǔ)義的人機(jī)交互方式，為用戶提供語(yǔ)音識(shí)別、合成、語(yǔ)義理解等功能，支持文本、圖片、視頻等多種多媒體數(shù)據(jù)類(lèi)型

電話機(jī)器人智能是一款語(yǔ)音識(shí)別軟件，軟件基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)，采用基于語(yǔ)義的人機(jī)交互方式，為用戶提供語(yǔ)音識(shí)別、合成、語(yǔ)義理解等功能，支持文本、圖片、視頻等多種多媒體數(shù)據(jù)類(lèi)型，可通過(guò)自然語(yǔ)言與用戶進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

以自然語(yǔ)言處理技術(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)語(yǔ)言的理解和分析，使機(jī)器能夠像人類(lèi)一樣進(jìn)行信息處理、獲取知識(shí)并表達(dá)自己的思想。

電話機(jī)器人智能

電話機(jī)器人智能智能語(yǔ)音識(shí)別包括以下幾個(gè)步驟：

預(yù)處理

預(yù)處理的主要目的是使語(yǔ)音信號(hào)平穩(wěn)化、去噪、增加語(yǔ)音特征等，從而為后續(xù)的識(shí)別做好準(zhǔn)備。具體來(lái)說(shuō)，預(yù)處理包括端點(diǎn)檢測(cè)、加窗分幀和加窗、語(yǔ)音增強(qiáng)和端點(diǎn)檢測(cè)等。

端點(diǎn)檢測(cè)是將語(yǔ)音信號(hào)中的一些噪聲去除，將連續(xù)的信號(hào)分割成一系列的獨(dú)立的“單音素”，這是在識(shí)別系統(tǒng)中非常重要的一步，直接影響著系統(tǒng)的識(shí)別性能。端點(diǎn)檢測(cè)是指在提取出信號(hào)后對(duì)其進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)，以確定信號(hào)中是否存在某種特定的聲學(xué)特征。

加窗分幀是將連續(xù)的信號(hào)分成若干段，每段代表一個(gè)單音素，這樣做可以避免某些情況下連續(xù)語(yǔ)音信號(hào)之間出現(xiàn)相互干擾。

特征提取

1、語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理：主要是指將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，去除一些噪聲，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波和端點(diǎn)檢測(cè)等預(yù)處理工作。

2、特征提取是指從一段語(yǔ)音中提取出一個(gè)或者多個(gè)能代表該特征參數(shù)，用于描述語(yǔ)音的某些屬性，包括時(shí)頻分析、聲學(xué)特征、動(dòng)力學(xué)特征等。

3、模型選擇：通常會(huì)選擇一些常用的語(yǔ)音識(shí)別模型，如ASR識(shí)別、NLP語(yǔ)義理解、TTS合成等。

4、參數(shù)訓(xùn)練：基于聲學(xué)特征和系統(tǒng)通常需要一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練過(guò)程就是在測(cè)試數(shù)據(jù)集中將聲學(xué)特征和系統(tǒng)進(jìn)行匹配，最終得到一個(gè)訓(xùn)練好的模型。

電話機(jī)器人智能

模型訓(xùn)練

模型訓(xùn)練的目的是建立一個(gè)滿足一定性能指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型，在訓(xùn)練過(guò)程中，需要不斷地調(diào)整和完善模型參數(shù)，以達(dá)到最優(yōu)性能。模型訓(xùn)練是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，訓(xùn)練得越好，就可以對(duì)不同的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行快速和準(zhǔn)確的識(shí)別。

模型匹配

將語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果和對(duì)應(yīng)的模板進(jìn)行匹配，匹配的過(guò)程就是根據(jù)訓(xùn)練得到的模型輸出一個(gè)概率值。如果匹配成功，那么識(shí)別成功，否則識(shí)別失敗。

作為一種高度智能化的信息處理系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)輸入、自動(dòng)識(shí)別和自動(dòng)語(yǔ)音合成等功能，目前已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

模型評(píng)估

語(yǔ)音識(shí)別的效果好壞，主要取決于模型的訓(xùn)練效果。要想得到較好的識(shí)別效果，需要通過(guò)以下幾個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估：

(1)正確識(shí)別率：指系統(tǒng)識(shí)別出給定一段語(yǔ)音的能力，通常采用召回率(Recall)和誤識(shí)率(False Access Rate)兩個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估系統(tǒng)的識(shí)別性能。

(2)平均語(yǔ)音長(zhǎng)度：指系統(tǒng)從每個(gè)候選詞中選出正確識(shí)別的最長(zhǎng)時(shí)間。

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