深度学习之深度学习在语音中的应用PPT

发布于：2022-11-13 16:25:10

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语音识别系统可以用来消除人类之间的障碍。人们如果想要与不同语言的使用者进行交流，需要另一个人作为翻译才行。S2S翻译系统可以用来消除这种交流壁垒。同时还可以整合到像Skype这样的一些交流工具中。下图列举了一个典型的S2S翻译系统的心组成模块，可以看到，语音识别是整个流水线中的第一环。除止之外，语音识别技术还有其他形式用来帮助人类交流。1、消息发送者的语音信息可以通过语音转写子系统转换为文本信息。2、利用语音识别技术进行输入可以更便捷。提高用户使用友好性。原始模拟信号首先经录入器件转化为数字信号，声学特征提取部分负责从数字化后的语音中提取声学特征信息。为保证识别准确率，该特征应该对声学模型的建模单元具有较好的区分性。同时，为了能够高效的计算声学模型参数和进行解码识别，声学特征需要在尽量保留语音中文本信息的前提下，抑制诸如说话人、信道、环境噪声等干扰信息，并且维持一个适中的维度。提取良好的具有区分性的声学特征对提升语音识别系统的性能至关重要。关于声学模型，有两个主要问题，分别是特征向量序列的可变长和音频信号的丰富变化性。可变化特征向量序列的问题在学术上通常由动态时间规整方法和隐马尔可夫模型(HMM)方法来解决。音频信息的易变性是由说话人的各种复杂的特征(如性别、健康状况或紧张程度)交织，或是说话风格与速度、环境噪声、周围人声、信道扭曲(如麦克风音的差异)、方言差异、非母语口音引起的。一个成功的语音识别系统必须能够应付所有这类声音的变化因素。

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