1樓：匿名使用者
比如說迅捷ocr文字識別動態時間伸縮方法使用瞬間的、變動倒頻。2023年bogert et al出版了《回聲的時序倒頻分析》。通過交換字母順序，他們用一個含義廣泛的詞彙定義了一個新的訊號處理技術，倒頻譜的計算通常使用快速傅立葉變換。
從2023年起，隱馬爾可夫模型變得很流行。運用隱馬爾可夫模型的方法，頻譜特徵的統計變差得以測量。文字無關語音識別方法的例子有平均頻譜法、向量量化法和多變數自迴歸法。
平均頻譜法使用有利的倒頻距離，語音訊譜中的音位影響被平均頻譜去除。使用向量量化法，語者的一套短期訓練的特徵向量可以直接用來描繪語者的本質特徵。但是，當訓練向量的數量很大時，這種直接的描繪是不切實際的，因為儲存和計算的量變得離奇的大。
所以嘗試用向量量化法去尋找有效的方法來壓縮訓練資料。montacie et al在倒頻向量的時序中應用多變數自迴歸模式來確定語者特徵，取得了很好的效果。想騙過語音識別系統要有高質量的錄音機，那不是很容易買到的。
一般的錄音機不能記錄聲音的完整頻譜，錄音系統的質量損失也必須是非常低的。對於大多數的語音識別系統，模仿的聲音都不會成功。用語音識別來辨認身份是非常複雜的，所以語音識別系統會結合個人身份號碼識別或晶片卡。
語音識別系統得益於廉價的硬體裝置，大多數的計算機都有音效卡和麥克風，也很容易使用。但語音識別還是有一些缺點的。語音隨時間而變化，所以必須使用生物識別模板。
語音也會由於傷風、嗓音沙啞、情緒壓力或是青春期而變化。語音識別系統比指紋識別系統有著較高的誤識率，因為人們的聲音不像指紋那樣獨特和唯一。對快速傅立
2樓：匿名使用者
錄音，上傳，對比資料庫，返回結果
3樓：it風雲說
語音識別是什麼原理？為啥知道我們說的是什麼？
簡述語音識別原理。
4樓：it風雲說
語音識別是什麼原理？為啥知道我們說的是什麼？
5樓：匿名使用者
語音識別的原理，就比如說迅捷ocr語音識別吧，它就是現在語音識別採用模式識別的基本框架，分為資料準備、特徵提取、模型訓練、測試應用這4個步驟，在這裡我們主要來講解下模型訓練和測試應用。模型經過訓練之後，一段待測的語音需要經過訊號處理和特徵提取，然後利用訓練好的聲學模型和語言模型，分別求得聲學模型和語言模型得分，然後綜合這2個得分，進行候選的搜尋，最後得出語言識別的結果。
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