資源簡介

(共19張PPT)
信息科技 課件
2022新版課標內容
《第5課 語音識別技術》
2023年浙教版 八年級下冊
學習目標
1、通過對語音識別應用的體驗，理解語音識別的基本過程和原理
2、了解聲學模型和語音模型，感受語音識別帶來的便利。
今天在我們的教室里來了一位新同學，猜猜他是誰。
問題情境
他就是豆包同學，快和他交流一下吧！
想一想
一：為什么豆包同學能夠聽懂我們說話呀？
二：這其中用到了人工智能的什么技術？
三：它是怎么工作的？
一、語音識別
語音識別技術（Automatic Speech Recognition）語音識別是以語音為研究對象，通過語音信號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類口述的語言。
語音識別（ASR）
語音 “指令”或者“文本”
模擬探究：語音識別是怎么實現的？
轉換
二、語音識別過程
先要了解：人是如何聽到聲音轉化為文字的？
人類
聽到聲音——仔細辨別、消除雜音——比對、識別音素——依靠經驗和前后語義——確定內容
① ② ③ ④ ⑤
聽懂
理解
回答
二、語音識別過程
機器如何聽到聲音轉化為文字的？
聽到聲音——仔細辨別、消除雜音——比對、識別音素——依靠經驗和前后語義——確定內容
① ② ③ ④ ⑤
收集聲音
顯示結果
處理聲音
豆包機器
二、語音識別過程
聲音數字化
第一步
計算機用什么“聽到”聲音？
“聽到”聲音就是從模擬信號轉變為數字信號的過程
二、語音識別過程
聲音數字化
采樣、量化、編碼。聲音從模擬信號轉變為數字信號。
聲音數字化之后，常常在電腦上以波形文件的形式呈現，如下圖，我們用了大家最熟悉的scratch，錄制了“喵”這個聲音，得到以下波形
實驗3：
“貓”和“高”的波形文件相同嗎？
同一個人的說不同字波形文件相同嗎？
不同的人說同一個字波形文件是否相同？
二、語音識別過程
信號預處理
第二步
2.消除雜音
人即使在嘈雜的環境中也能努力甄別有效聲音，或者通過調整距離來聽清，那在語音識別環節我們怎么做？
1.精準拾音
近場識別技術：可拾音距離＜1m，正常拾音距離范圍≤10cm
遠場識別技術：主要解決回聲干擾、室內混響、多信號源干擾，從而實現較遠距離的拾音.
二、語音識別過程
特征提取、模式匹配
第三 特征提取、模式匹配
我和誰最像？？
聲學模型
實際過程中，我們會切成更小的聲音片段——音素，然后進行比對音素是最小的語音單位。查閱p27頁國家的音素。
大數據在這個過程中發揮什么作用？
二、語音識別過程
語言處理
第四步
抱負？包袱？報復？
你的理想baofu是什么……
聲學模型識別出單個音素，而語言模型可以讓我們找出該音素出現頻率最高的一個詞語，同時，使得單詞和單詞之間的搭配符合語言習慣。
語言模型
你好的波形
n i h ao
尼好
尼號
你好
你號
去噪音
二、語音識別的過程
問：如果要讓人工智能聽懂家鄉的方言，你覺得哪個環節要改一下？
總結：影響聲音識別的因素有哪些？
你好
識別正確率的影響因素
1.對自然語言的識別與理解。
2.語音信息量太大。
3.語音的模糊性。
4.單個字母或者詞、字的語音特性。受上下文的影響，以致改變重音、音調、音量和發音速度等。
5.環境噪聲和干擾對語音識別有嚴重影響，致使識別率低。
實踐：語音識別
有哪些語音識別應用？
1.siri 智能家居 喚醒萬物
2.會場翻譯、翻譯筆、微信等 語音轉文字
3.提取視頻臺詞
4.記錄
走進生活
飛書秒記
課堂總結
1.語音識別過程
2.聲學模型
3.語言模型
4.影響聲音識別的因素
語音處理系統過程
聲音數字化
信號預處理
特征
提取
模式
匹配
聲學
模型
音素序列
語言
處理
語言
模型
識別結果
語音輸入
結果輸出
INTERNET OF THINGS
謝謝聆聽！

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