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語音模塊識別語音采用的三種方法

日期: 2018-10-17
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近幾年來,語音模塊逐漸從實驗室開始走向市場并且成為熱銷產(chǎn)品。而且在眾多行業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中,價格實惠的語音模塊已經(jīng)開始慢慢顯露出其強大的技術(shù)優(yōu)勢和生命力,這其中很大的功勞都在于語音識別技術(shù)的不斷升級和發(fā)展。那么,語音模塊識別語音都采用了哪些方法呢?


語音模塊識別語音采用的三種方法


1、動態(tài)時間規(guī)整法

這是語音模塊識別語音方法中的較簡單有效的方法,它主要是基于動態(tài)規(guī)劃的思想解決發(fā)音長短不一的模板匹配問題。語音模塊應(yīng)用動態(tài)時間調(diào)整法進(jìn)行語音識別時,主要是通過比較已經(jīng)預(yù)處理和分幀過的語音測試信號和參考語音模板,獲取它們之間的相似度,并按照某種距離測度得出兩模板間的相似程度并選擇好的路徑。

2、矢量量化法

矢量量化法對于語音模塊而言是一種非常重要的信號壓縮方法,它主要適用于小詞匯量和孤立詞的語音識別。該種方法主要是將若干個語音信號波形組成一個矢量,之后在多維空間中完成整體的量化而達(dá)到識別語音的目的。一般語音模塊產(chǎn)品采用矢量量化法,可以大大降低語音識別的復(fù)雜度,并實現(xiàn)較大可能的平均信噪比。

3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法本質(zhì)上其實是一個自適應(yīng)非線性力學(xué)系統(tǒng),它主要是模擬人類神經(jīng)活動的原理而具備強大的自適應(yīng)性和并行性,同時其優(yōu)越的分類能力和輸入輸出映射能力在語音識別中具有強大的吸引力。而且現(xiàn)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別算法研究已經(jīng)取得了非常顯著的進(jìn)展,采用這種識別方法的語音模塊產(chǎn)品的準(zhǔn)確率將會得到進(jìn)一步提高。

綜上所述,語音模塊識別語音的方法主要包括動態(tài)時間規(guī)整法、矢量量化法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。正是因為采用這些方法,語音模塊產(chǎn)品才得以在識別語音方面占據(jù)突出優(yōu)勢。另外為了保證使用效果,小編建議用戶應(yīng)在選購產(chǎn)品之前了解語音模塊哪個牌子好等相關(guān)訊息。


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