ASR自动语音识别基础理论
基础理论
- 对话式AI的理解与其子任务的介绍
- ASR自动语音识别
- 简史和发展历程
- 工作流程及原理
- ASR自动语音识别简介
- ASR自动语音识别应用场景
- ASR自动语音识别理论
- 自动语音识别工具包的简介及设计架构
- 使用先进的ASR工具快速实现第一个语音识别应用
对话式AI的理解与其子任务的介绍
ASR自动语音识别
简史和发展历程
工作流程及原理
ASR自动语音识别简介
ASR（Automatic Speech Recognition）自动语音识别是计算机科学和计算语言学的一个跨学科子领域，其开发的方法和技术使计算机可以将口语识别并翻译成文本。它也被称为计算机语音识别或语音转文本（STT）。它整合了计算机科学，语言学和计算机工程领域的知识和研究。
ASR自动语音识别应用场景
ASR自动语音识别理论
- 波
声音讯号参数：
振幅：振幅是指空气分子从静止位置的最大位移。
波峰和波谷：波峰是声波中的最高点，波谷是最低点。
波长：2个连续波峰或波谷之间的距离称为波长。
周期：每个音频信号都以周期的形式遍历。信号的完整向上移动和向下移动形成一个循环。
频率：频率是指信号在一段时间内变化的速度。
- 把声音转化成计算机可以识别的数据
- 声波的数字化表达
- 傅里叶变换为频谱
- 完整的频谱图
我们将hello语言中的20毫秒声音片段通过傅里叶变换拿到转换后对应的频谱图如下：
我们对每20 毫秒的小声音片段连续经过傅里叶变换的过程直到结束，最终会得到hello语音一个完整的频谱图
- 声学模型
我们将频谱图中每个小音频片段，连续的输入给声学模型中去，它将找出与当前正在说出的声音相对应的字母。
- 映射
当跑完的整个音频（一次一个小音频片段）之后，我们将最终得到一份对照表（映射mapping），其中标明了每个音频块和其最有可能对应的字母。这是我说那句「Hello」所对应的映射的大致图案
- 折叠删除
我们将重复字符折叠: HHHEE_LL_LLLOOO => HE_L_LO，然后我们删除空格符: HE_L_LO becomes => HELLO
自动语音识别工具包的简介及设计架构
使用先进的ASR工具快速实现第一个语音识别应用
（注：内容来源于NVADA的讲座）
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