语音识别技术，什么是语音识别

本文目录一览

1，什么是语音识别
2，汉字语音识别输入技术属于什么输入技术
3，手机上的语音识别是什么意思
4，哪个公司的语音识别比较有实力
5，手机是怎样来实现语音识别的
6，语音识别的搜索

1，什么是语音识别

什么方面？就是分辨出声音

什么是语音识别

2，汉字语音识别输入技术属于什么输入技术

汉字语音识别输入技术属于语音识别输入技术。五笔、笔画输入法等都属于形码汉字输入技术。

联顺寄存

汉字语音识别输入技术属于音形码汉字输入技术，http://www.cqzol.com/software/208531.html，这是网站可以参考一下。

汉字语音识别输入技术属于什么输入技术

3，手机上的语音识别是什么意思

你好，首先，你可以使用的功能包括：打电话给“联系人”，查找“联系人”，查找“城市”“时间”，打开“快捷功能”，切换“情景模式”，数字拨号，播放音乐，离开，说明。引号里面是你需要的内容，譬如，你想打电话给张三，在出现请说指令后，你直接说：打电话给张三，就会拨出给张三。

手机上的语音识别的功能可以直接呼联系人姓名可调出电话，可拨通等！还有的可以发短信，另外电脑方面使用也比较多！但我曾经下过好多个识别工具，效果都不理想！

手机上的语音识别是什么意思

4，哪个公司的语音识别比较有实力

要说语音百识别技术，现在，现在在中国排名最前列的公司，那当然是科大讯飞了度，科大讯飞就是做这个起家问的，而且主营产品就是翻译器，还有各种产品，讯飞语音输入法等。可以说答，在语音识别这个行业看，大讯飞算是一个龙内头。不过，目前看，百度的人工智能也是很有成就的。百容度的语音输入法也是很好的

这个是传说中的听写机，目前没有一个公司能做得好。做语音识别国外最好的是nuance，国内最好的是科大讯飞国内还有一些其他公司也做得不错，尚科语音，捷通华声等打字不易，如满意，望采纳。

5，手机是怎样来实现语音识别的

语音识别的方法有三种： 1) 基于声道模型和语音知识的方法、 2) 模板匹配的方法 3) 利用人工神经网络的方法。语音识别的步骤主要包括： 1) 语音信号预处理与特征提取; 2) 声学模型与模式匹配; 3) 语言模型与语言处理语音识别的分类：语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。从说话者与识别系统的相关性考虑可以将识别系统分为3类：(1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别；(2)非特定人语音系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习；(3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。

6，语音识别的搜索

连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。

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