語音演算法
⑴ 語音識別的原理是什麼
語音識別的原理可以從兩方面理解，分別是資料庫、演算法與自學習。
1、資料庫，其實語音識別的原理是非常好理解的，它是和指紋識別定位原理一樣的，設備會把目標語音收集起來，接著對這些收集來的語音實施處理，然後會得到目標語音的一些信息，下面就會把這些特徵信息和資料庫中已經存在的數據進行相似度的搜索對比，當評分最高的信息出現，那就是識別結果，會經由其他系統的接入把沒有完成的設備語音識別功能。
在實際的操作中，語音識別是非常復雜的，畢竟語音本身就較為復雜，它和指紋識別最大的區別就是，指紋識別只需要把指紋錄入然後由資料庫進行對比識別，可是語音識別就不能如此簡單。
由於語音的復雜性，所以語音的資料庫是非常龐大的，並且這種資料庫還不能放到移動端，這也是使用手機語音助手就必須要進行聯網的最大原因。語音識別自出現以來發展到現在，也是有出現過可以離線使用的，但是經過實際的使用後發現，離線版的無法保證准確率，一個可能會出錯的識別功能自然無法使用。
2、演算法和自學習，語音識別會對收集到的目標進行預處理，其中包括語音信號采樣、反混疊帶通濾波、去除個體發音差異和設備、環境引起的雜訊影響等等，總之是非常復雜的，所以之後對於需要處理的語言都會進行特徵的提取。
聲音是具有震動性的，主要的形狀為波形，語言識別也就是對這種波形進行分幀，多個幀構成一個狀態，三個狀態構成一個音素。英語常用音素集是卡內基梅隆大學的一套由39個音素構成的音素集，漢語一般直接用全部聲母和韻母作為音素集，另外漢語識別還分有調音調。然後經由音素系統吧這些合成單詞或者是漢字，下面經過相應的演算法處理即可。
自學習系統主要是針對資料庫的，吧語言變為文字的語言識別系統必須擁有兩個資料庫，一個用來提取聲音進行匹配，一個是能夠與之匹配的文本語言資料庫。這兩個資料庫都需要提前對數據機型進行訓練分析，簡單地理解為自學習系統。
⑵ 兩段語音相似度對比，什麼演算法識別率高
可以用兩個語音軟體測試測試，說出同樣的一段話就好了，就知道哪個語音識別率好了，就像錄音轉文字助手就可以把語音轉換成文字。
點開里邊的錄音識別功能，說出你要測試的語音，就可以把語音轉成文字了，你可以去跟其他的比較一下。
⑶ 演算法語音
s=15啊 s=15啊s=15啊s=15啊
⑷ 語音處理技術流程是什麼
語音信號處理是研究用數字信號處理技術對語音信號進行處理的一門新興學科。語音信號處理的應用極為廣泛，其中的主要技術包括語音編碼、語音合成、語音識別和語音增強等。
⑸ pesq演算法能實現的語音檢測功能有哪些
[Xn11,fs,bits]=wavread('e:\yu1\scysd.wav');
N=250;
Xn1=Xn11(1501:1500+N);
R=Relation(Xn1,N);%自相關函數
[Rmax,Rdot]=max(R(16:150))
maxdot=Rdot+15;
f=fs/maxdot;
subplot(2,1,1);
plot(Xn1);
subplot(2,1,2);
plot(R);
是基於小波變換的語音起止端點檢測，要向你多請教了，我剛接觸小波
⑹ 圖像識別比語音識別演算法的復雜度高多少倍
圖象識別容易，因為圖象可以在一個時間點成像。而語音沒有可能在一個時間點的采樣有用，語音多出來一個時間軸。 而這個時間軸引入的難題就是：換個時間，換個人，換個背景噪音，都變得沒法子識別了。目前，主流的大詞彙量語音識別系統多採用統計模式識別技術。典型的基於統計模式識別方法的 語音識別系統由以下幾個基本模塊所構成信號處理及特徵提取模塊。該模塊的主要任務是從輸入信號中提取特徵，供聲學模型處理。同時，它一般也包括了一些信號處理技術，以盡可能降低環境雜訊、信道、說話人等因素對特徵造成的影響。 統計聲學模型。典型系統多採用基於一階隱馬爾科夫模型進行建模。 發音詞典。發音詞典包含系統所能處理的詞彙集及其發音。發音詞典實際提供了聲學模型建模單元與語言模型建模單元間的映射。 語言模型。語言模型對系統所針對的語言進行建模。理論上，包括正則語言，上下文無關文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型，但目前各種系統普遍採用的還是基於統計的N元文法及其變體。 解碼器。解碼器是語音識別系統的核心之一，其任務是對輸入的信號，根據聲學、語言模型及詞典，尋找能夠以最大概率輸出該信號的詞串。 從數學角度可以更加清楚的了解上述模塊之間的關系。首先，統計語音識別的最基本問題是，給定輸入信號或特徵序列，符號集（詞典），求解符號串使得：圖像識別比語音識別演算法的復雜度高多少倍
⑺ 語音識別演算法有哪些
DTW 特定人識別
HMM 非特定人識別
GMM
神經網路
⑻ 國產語音識別演算法取得了重大突破嗎
據報道，近日中國人工智慧產業發展聯盟組建成立，聯盟將快速推動人工智慧技術在生產製造、健康醫療、生活服務、城市治理等場景的應用，據了解目前國產語音識別演算法已經取得了重大突破。
數據顯示，2016年中國數據總量佔全球數據總量的14%。據預測，到2020年，中國的數據總量將佔全球數據總量的20%，屆時中國將成為世界第一數據資源大國和全球的數據中心，此外，許多傳統行業的數據積累在規范程度和流轉效率上還遠未達到可充分發揮人工智慧技術潛能的程度。
中國的大技術公司通過它們專有的平台收集數據，但中國在創建數據友好的生態系統方面落後於美國，缺少統一的標准和跨平台的共享。從世界有關國家看，開放政府數據有助於私營部門的創新，但中國公共部門開放的數據相對較少。
希望中國人工智慧技術可以早日實現彎道超車！
⑼ matlab中的特定人語音識別演算法DTW演算法的應用常式
語音識別原理
語音識別系統的本質就是一種模式識別系統，它也包括特徵提取、模式匹配、參考模式庫等基本單元。由於語音信號是一種典型的非平穩信號，加之呼吸氣流、外部噪音、電流干擾等使得語音信號不能直接用於提取特徵，而要進行前期的預處理。預處理過程包括預濾波、采樣和量化、分幀、加窗、預加重、端點檢測等。經過預處理的語音數據就可以進行特徵參數提取。在訓練階段，將特徵參數進行一定的處理之後，為每個詞條得到一個模型，保存為模板庫。在識別階段，語音信號經過相同的通道得到語音參數，生成測試模板，與參考模板進行匹配，將匹配分數最高的參考模板作為識別結果。後續的處理過程還可能包括更高層次的詞法、句法和文法處理等，從而最終將輸入的語音信號轉變成文本或命令。
DTW演算法原理
DTW是把時間規整和距離測度計算結合起來的一種非線性規整技術，它尋找一個規整函數im=Ф(in)，將測試矢量的時間軸n非線性地映射到參考模板的時間軸m上，並使該函數滿足：
D就是處於最優時間規整情況下兩矢量的距離。由於DTW不斷地計算兩矢量的距離以尋找最優的匹配路徑，所以得到的是兩矢量匹配時累積距離最小所對應的規整函數，這就保證了它們之間存在的最大聲學相似性。
DTW演算法的實質就是運用動態規劃的思想，利用局部最佳化的處理來自動尋找一條路徑，沿著這條路徑，兩個特徵矢量之間的累積失真量最小，從而避免由於時長不同而可能引入的誤差。
⑽ 簡述語音識別原理。
語音識別的基本過程 根據實際中的應用不同，語音識別系統可以分為：特定人與非特定人的識別、獨立詞與連續詞的識別、小詞彙量與大詞彙量以及無限詞彙量的識別。但無論那種語音識別系統，其基本原理和處理方法都大體類似。
語音識別過程主要包括語音信號的預處理、特徵提取、模式匹配幾個部分。預處理包括預濾波、采樣和量化、加窗、端點檢測、預加重等過程。語音信號識別最重要的一環就是特徵參數提取。提取的特徵參數必須滿足以下的要求：
(1)提取的特徵參數能有效地代表語音特徵，具有很好的區分性； (2)各階參數之間有良好的獨立性；
(3)特徵參數要計算方便，最好有高效的演算法，以保證語音識別的實時實現。
在訓練階段，將特徵參數進行一定的處理後，為每個詞條建立一個模型，保存為模板庫。在識別階段，語音信號經過相同的通道得到語音特徵參數，生成測試模板，與參考模板進行匹配，將匹配分數最高的參考模板作為識別結果。同時，還可以在很多先驗知識的幫助下，提高識別的准確率。