語音識別系統(tǒng)可以將我們的語言轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的命令傳遞給智能機器人，隨之完成相應(yīng)的動作，它對人工智能有著至關(guān)重要的作用，那么語音識別系統(tǒng)的原理是什么呢?小編在下文中為大家簡單介紹一下。

語音識別系統(tǒng)本質(zhì)上是一種模式識別系統(tǒng)，包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等三個基本單元。未知語音經(jīng)過話筒變換成電信號后加在識別系統(tǒng)的輸入端，首先經(jīng)過預(yù)處理，再根據(jù)人的語音特點建立語音模型，對輸入的語音信號進(jìn)行分析，并抽取所需的特征，在此基礎(chǔ)上建立語音識別所需的模板。而計算機在識別過程中要根據(jù)語音識別的模型，將計算機中存放的語音模板與輸入的語音信號的特征進(jìn)行比較，根據(jù)一定的搜索和匹配策略，找出一系列最優(yōu)的與輸入語音匹配的模板。然后根據(jù)此模板的定義，通過查表就可以給出計算機的識別結(jié)果。顯然，這種最優(yōu)的結(jié)果與特征的選擇、語音模型的好壞、模板是否準(zhǔn)確都有直接的關(guān)系。

語音識別系統(tǒng)構(gòu)建過程整體上包括兩大部分：訓(xùn)練和識別。訓(xùn)練通常是離線完成的，對預(yù)先收集好的海量語音、語言數(shù)據(jù)庫進(jìn)行信號處理和知識挖掘，獲取語音識別系統(tǒng)所需要的“聲學(xué)模型”和“語言模型”;而識別過程通常是在線完成的，對用戶實時的語音進(jìn)行自動識別。識別過程通常又可以分為“前端”和“后端”兩大模塊：“前端”模塊主要的作用是進(jìn)行端點檢測(去除多余的靜音和非說話聲)、降噪、特征提取等;“后端”模塊的作用是利用訓(xùn)練好的“聲學(xué)模型”和“語言模型”對用戶說話的特征向量進(jìn)行統(tǒng)計模式識別(又稱“解碼”)，得到其包含的文字信息，此外，后端模塊還存在一個“自適應(yīng)”的反饋模塊，可以對用戶的語音進(jìn)行自學(xué)習(xí)，從而對“聲學(xué)模型”和“語音模型”進(jìn)行必要的“校正”，進(jìn)一步提高識別的準(zhǔn)確率。

語音識別是模式識別的一個分支，又從屬于信號處理科學(xué)領(lǐng)域，同時與語音學(xué)、語言學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計及神經(jīng)生物學(xué)等學(xué)科有非常密切的關(guān)系。語音識別的目的就是讓機器“聽懂”人類口述的語言，包括了兩方面的含義：其一是逐字逐句聽懂非轉(zhuǎn)化成書面語言文字;其二是對口述語言中所包含的要求或詢問加以理解，做出正確響應(yīng)，而不拘泥于所有詞的正確轉(zhuǎn)換。

自動語音識別技術(shù)有三個基本原理：首先語音信號中的語言信息是按照短時幅度譜的時間變化模式來編碼;其次語音是可以閱讀的，即它的聲學(xué)信號可以在不考慮說話人試圖傳達(dá)的信息內(nèi)容的情況下用數(shù)十個具有區(qū)別性的、離散的符號來表示;第三語音交互是一個認(rèn)知過程，因而不能與語言的語法、語義和語用結(jié)構(gòu)割裂開來。

以上內(nèi)容就是語音識別技術(shù)原理，目前我國的語音識別技術(shù)有了很大的進(jìn)步，識別的準(zhǔn)確率在逐步的提高，對于不太重的方言也能夠識別。我們常用到的語音識別可能就是Siri或者智能音箱，由于智能家居系統(tǒng)在我國的普及程度還不是很高，所以這方面技術(shù)的應(yīng)用還有很大的發(fā)展空間。

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