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本文目錄一覽

1，什么是語音識(shí)別
2，漢字語音識(shí)別輸入技術(shù)屬于什么輸入技術(shù)
3，手機(jī)上的語音識(shí)別是什么意思
4，哪個(gè)公司的語音識(shí)別比較有實(shí)力
5，手機(jī)是怎樣來實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別的
6，語音識(shí)別的搜索

1，什么是語音識(shí)別

什么方面？就是分辨出聲音

什么是語音識(shí)別

2，漢字語音識(shí)別輸入技術(shù)屬于什么輸入技術(shù)

漢字語音識(shí)別輸入技術(shù)屬于語音識(shí)別輸入技術(shù)。五筆、筆畫輸入法等都屬于形碼漢字輸入技術(shù)。

聯(lián)順寄存

漢字語音識(shí)別輸入技術(shù)屬于音形碼漢字輸入技術(shù)，http://www.cqzol.com/software/208531.html，這是網(wǎng)站可以參考一下。

漢字語音識(shí)別輸入技術(shù)屬于什么輸入技術(shù)

3，手機(jī)上的語音識(shí)別是什么意思

你好，首先，你可以使用的功能包括：打電話給“聯(lián)系人”，查找“聯(lián)系人”，查找“城市”“時(shí)間”，打開“快捷功能”，切換“情景模式”，數(shù)字撥號(hào)，播放音樂，離開，說明。引號(hào)里面是你需要的內(nèi)容，譬如，你想打電話給張三，在出現(xiàn)請(qǐng)說指令后，你直接說：打電話給張三，就會(huì)撥出給張三。

手機(jī)上的語音識(shí)別的功能可以直接呼聯(lián)系人姓名可調(diào)出電話，可撥通等！還有的可以發(fā)短信，另外電腦方面使用也比較多！但我曾經(jīng)下過好多個(gè)識(shí)別工具，效果都不理想！

手機(jī)上的語音識(shí)別是什么意思

4，哪個(gè)公司的語音識(shí)別比較有實(shí)力

要說語音百識(shí)別技術(shù)，現(xiàn)在，現(xiàn)在在中國(guó)排名最前列的公司，那當(dāng)然是科大訊飛了度，科大訊飛就是做這個(gè)起家問的，而且主營(yíng)產(chǎn)品就是翻譯器，還有各種產(chǎn)品，訊飛語音輸入法等。可以說答，在語音識(shí)別這個(gè)行業(yè)看，大訊飛算是一個(gè)龍內(nèi)頭。不過，目前看，百度的人工智能也是很有成就的。百容度的語音輸入法也是很好的

這個(gè)是傳說中的聽寫機(jī)，目前沒有一個(gè)公司能做得好。做語音識(shí)別國(guó)外最好的是nuance，國(guó)內(nèi)最好的是科大訊飛國(guó)內(nèi)還有一些其他公司也做得不錯(cuò)，尚科語音，捷通華聲等打字不易，如滿意，望采納。

5，手機(jī)是怎樣來實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別的

語音識(shí)別的方法有三種： 1) 基于聲道模型和語音知識(shí)的方法、 2) 模板匹配的方法 3) 利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。語音識(shí)別的步驟主要包括： 1) 語音信號(hào)預(yù)處理與特征提取; 2) 聲學(xué)模型與模式匹配; 3) 語言模型與語言處理語音識(shí)別的分類：語音識(shí)別系統(tǒng)可以根據(jù)對(duì)輸入語音的限制加以分類。從說話者與識(shí)別系統(tǒng)的相關(guān)性考慮可以將識(shí)別系統(tǒng)分為3類：(1)特定人語音識(shí)別系統(tǒng)：僅考慮對(duì)于專人的話音進(jìn)行識(shí)別；(2)非特定人語音系統(tǒng)：識(shí)別的語音與人無關(guān)，通常要用大量不同人的語音數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)；(3)多人的識(shí)別系統(tǒng)：通常能識(shí)別一組人的語音，或者成為特定組語音識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)僅要求對(duì)要識(shí)別的那組人的語音進(jìn)行訓(xùn)練。

6，語音識(shí)別的搜索

連續(xù)語音識(shí)別中的搜索，就是尋找一個(gè)詞模型序列以描述輸入語音信號(hào)，從而得到詞解碼序列。搜索所依據(jù)的是對(duì)公式中的聲學(xué)模型打分和語言模型打分。在實(shí)際使用中，往往要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)給語言模型加上一個(gè)高權(quán)重，并設(shè)置一個(gè)長(zhǎng)詞懲罰分?jǐn)?shù)。Viterbi：基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的Viterbi算法在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的各個(gè)狀態(tài)，計(jì)算解碼狀態(tài)序列對(duì)觀察序列的后驗(yàn)概率，保留概率最大的路徑，并在每個(gè)節(jié)點(diǎn)記錄下相應(yīng)的狀態(tài)信息以便最后反向獲取詞解碼序列。Viterbi算法在不喪失最優(yōu)解的條件下，同時(shí)解決了連續(xù)語音識(shí)別中HMM模型狀態(tài)序列與聲學(xué)觀察序列的非線性時(shí)間對(duì)準(zhǔn)、詞邊界檢測(cè)和詞的識(shí)別，從而使這一算法成為語音識(shí)別搜索的基本策略。由于語音識(shí)別對(duì)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)之后的情況無法預(yù)測(cè)，基于目標(biāo)函數(shù)的啟發(fā)式剪枝難以應(yīng)用。由于Viterbi算法的時(shí)齊特性，同一時(shí)刻的各條路徑對(duì)應(yīng)于同樣的觀察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一時(shí)刻只保留概率最大的前若干條路徑，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。這一時(shí)齊Viterbi- Beam算法是當(dāng)前語音識(shí)別搜索中最有效的算法。N-best搜索和多遍搜索：為在搜索中利用各種知識(shí)源，通常要進(jìn)行多遍搜索，第一遍使用代價(jià)低的知識(shí)源，產(chǎn)生一個(gè)候選列表或詞候選網(wǎng)格，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行使用代價(jià)高的知識(shí)源的第二遍搜索得到最佳路徑。此前介紹的知識(shí)源有聲學(xué)模型、語言模型和音標(biāo)詞典，這些可以用于第一遍搜索。為實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的語音識(shí)別或口語理解，往往要利用一些代價(jià)更高的知識(shí)源，如4階或5階的N-Gram、4階或更高的上下文相關(guān)模型、詞間相關(guān)模型、分段模型或語法分析，進(jìn)行重新打分。最新的實(shí)時(shí)大詞表連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)許多都使用這種多遍搜索策略。N-best搜索產(chǎn)生一個(gè)候選列表，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)要保留N條最好的路徑，會(huì)使計(jì)算復(fù)雜度增加到N倍。簡(jiǎn)化的做法是只保留每個(gè)節(jié)點(diǎn)的若干詞候選，但可能丟失次優(yōu)候選。一個(gè)折衷辦法是只考慮兩個(gè)詞長(zhǎng)的路徑，保留k條。詞候選網(wǎng)格以一種更緊湊的方式給出多候選，對(duì)N-best搜索算法作相應(yīng)改動(dòng)后可以得到生成候選網(wǎng)格的算法。前向后向搜索算法是一個(gè)應(yīng)用多遍搜索的例子。當(dāng)應(yīng)用簡(jiǎn)單知識(shí)源進(jìn)行了前向的Viterbi搜索后，搜索過程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算中，因而可以使用啟發(fā)式的A算法進(jìn)行后向搜索，經(jīng)濟(jì)地搜索出N條候選。

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