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    電力營業廳智能茶幾報價常用解決方案 天創科林

    發布時間:2021-10-28 06:27  

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    視頻作者:北京天創科林科技有限公司










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    一般的模式識別包括預處理,特征提取,模式匹配等基本模塊。如圖所示首先對輸入語音進行預處理,其中預處理包括分幀,加窗,預加重等。其次是特征提取,因此選擇合適的特征參數尤為重要。常用的特征參數包括:基音周期,共振峰,短時平均能量或幅度,線性預測系數(LPC),感知加權預測系數(PLP),短時平均過零率,線性預測倒譜系數(LPCC),自相關函數,梅爾倒譜系數(MFCC),小波變換系數,經驗模態分解系數(EMD),伽馬通濾波器系數(GFCC)等。在進行實際識別時,要對測試語音按訓練過程產生模板,根據失真準則進行識別。常用的失真準則有歐式距離,協方差矩陣與貝葉斯距離等。





    從語音識別算法的發展來看,語音識別技術主要分為三大類,類是模型匹配法,包括矢量量化(VQ) 、動態時間規整(DTW)等;第二類是概率統計方法,包括高斯混合模型(GMM) 、隱馬爾科夫模型(HMM)等;第三類是辨別器分類方法,如支持向量機(SVM) 、人工神經網絡(ANN)和深度神經網絡(DNN)等以及多種組合方法。

    語音識別中,由于語音信號的隨機性,即使同一個人發的同一個音,只要說話環境和情緒不同,時間長度也不盡相同,因此時間規整是的。DTW是一種將時間規整與距離測度有機結合的非線性規整技術,在語音識別時,需要把測試模板與參考模板進行實際比對和非線性伸縮,并依照某種距離測度選取距離小的模板作為識別結果輸出。動態時間規整技術的引入,將測試語音映射到標準語音時間軸上,使長短不等的兩個信號通過時間軸彎折達到一樣的時間長度,進而使得匹配差別小,結合距離測度,得到測試語音與標準語音之間的距離。




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