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(共11張PPT)
語音識別的實現
學習目標
1.理解人類識別語音的過程；
2.能夠陳述機器識別語音的過程；
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T
語音識別的實現
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同學們，請思考一下，你們認為機器是靠什么聽到聲音并能分辨出人們說的是什么話呢 和同學們討論交流一下。
一、人識別語音的過程
所以人的聽覺系統并不僅指耳朵，還包括能夠記住和分辨聲音的大腦等。
整體而言，人分辨聲音的過程可以概括為采集與分頻、大腦進行識記、新語音的匹配與識別、輸出結果。
耳朵與大腦的協同作用
人耳進行聲音的采集
耳蝸會將不同聲音的頻率區分開，轉化為大腦可以理解的神經信號
再傳遞到大腦進行分析和存儲，這時人才聽到聲音。當再次聽到類似的聲音時，人就能分辨出來。
人聽到聲音的過程
語音識別的實現
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語音識別的實現
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二、機器識別語音的過程
類比人識別聲音的過程，可以把機器識別語音的過程概括為
語音識別的實現
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二、機器識別語音的過程
當人們說話時，機器會用自身的傳感器采集語音，之后將語音轉化為計算機能夠處理的數據串。人們發出的每個字的語音幾乎都不相同，機器需要將描述每個語音特點的特征參數提取出來
語音識別的實現
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二、機器識別語音的過程
機器將每個語音的特征提取出來以后會形成語音數據集。
訓練語音識別模型的過程就好比機器將這些語音進行分類記憶的過程，先把有相同特點的語音歸為一類，并將這些相同語音的特征參數總結歸納為一個算法公式即模型，再準備一些相同語音的特征參數輸入模型中不斷優化模型，像這種根據語音特征參數進行訓練的模型稱為聲學模型，將語音識別需要的文字進行訓練的模型稱為語言模型。
語音識別的實現
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二、機器識別語音的過程
二、語音識別技術的應用
有效的語音數據越多，模型優化得就越好，識別的準確率就越高。訓練好聲學模型和語言模型后，就可以使用語音識別技術了。
人們發出語音后，機器將收集到的語音特征參數先輸入聲學模型中，匹配得到概率最高的音，再結合語言模型匹配得到概率最高的文本。
語音識別的實現
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二、語音識別技術的應用
語音識別最終輸出的結果是文字或指令，它得到的并不是確定的識別結果，而是出現概率最高的字詞或指令，所以在干擾因素小的環境下結合優秀的算法模型，語音識別的準確率會更高。
語音識別的實現
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語音識別的實現
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請完成下列任務
本節課的項目你完成了多少呢？

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