聲音識別演算法

Ⅰ 用C語言進行語音識別

普通要做語音的FFT分析，然後根據一些模型做分析，可以分別找出某些頻譜特徵語音的成分，從而判斷是否有某種聲音(比如某人的說話聲)；
但要做到把多個不同的聲音分開，設計這樣的濾波器比較困難
做到將說話聲識別成文字就更難了，要用到市場上成熟的演算法(有可能不是免費的)，而且識別率比較低。

Ⅱ 機器人是怎樣感知外界的

如今的機器人已具有類似人一樣的肢體及感官功能,有一定程度的智能,動作程序靈活,在工作時可以不依賴人的操縱。而這一切都少不了感測器的功勞,感測器是機器人感知外界的重要幫手,它們猶如人類的感知器官,機器人的視覺、力覺、觸覺、嗅覺、味覺等對外首培部環境的感知能力都是由感測器提供的,同時,感測器還可用來檢測機器人自身的工作狀態,以及機器人智能探測外部工作環境和對象狀態。並能夠按照一定的規律轉換成可用輸出信號的一種器件,為了讓機器人實現盡可能高的靈敏度,在它的身體構造里會裝上各式各樣的感測器,那麼機器人究竟要具備多少種感測器才能盡可能的做到如人類一樣靈敏呢?以下是從機器人家上看到的，希望對你有用

根據檢測對象的不同可將機器人用感測器分為內部感測器和外部感測器。

內部感測器主要用來檢測機器人各內部系統的狀況,如各關節的位置、速度、加速度溫度、電機速度、電機載荷、電池電壓等,並將所測得的信息作為反饋信息送至控制器,形成閉環控制。

而外部感測器是用來獲取有關機器人的作業對象及外界環境等方面的信息,是機器人與周圍交互工作的信息通道,用來執行視覺、接近覺、觸覺、力覺等感測器,比如距離測量、聲音、光線等。

具體介紹如下:

1、視覺感測器

機器視覺是使機器人具有感知功能的系統,其通過視覺感測器獲取圖像進行分析,讓機器人能夠代替人眼辨識物體,測量和判斷,實現定位等功能。業界人士指出,目前在中國使用簡便的智能視覺感測器佔了機器視覺系統市場60%左右的市場份額。視覺感測器的優點是探測范圍廣、獲取信息豐富,實際應用中常使用多個視覺感測器或者與其它感測器配合使用,通過一定的演算法可以得到物體的形狀、距離、速度等諸多信息。

以深度攝像頭為基礎的計算視覺領域已經成為整個高科技行業最熱門的投資和創業熱點之一。有意思的是,這一領域的許多尖端成果都是由初創公司先推出,再被巨頭收購發揚光大,例如Intel收購RealSense實感攝像頭、蘋果收購Kinect的技術供應商PrimeSense, Oculus又收購了一家主攻高精確度手勢識別技術的以色列技術公司PebblesInterfaces。在國內計算視覺方面的創業團隊雖然還沒有大規模進入投資者的主流視野,但當中的佼佼者已經開始取得了令人矚目的成績。

深度攝像頭早在上世紀 80 年代就由 IBM 提出相關概念,這家持有過去、現在和未來幾乎所有硬碟底層數據的超級公司,可謂是時代領跑者。2005年創建於以色列的 PrimeSense 公司可謂該技術民用化的先驅。當時,在消費市場推廣深度攝像頭還處在概念階段,此前深度攝像頭僅使用在工業領域,為機械臂、工業機器人等提供圖形視覺服務。由它提供技術方案的微軟Kinect成為深度攝像頭在消費領域的開山之作,並帶動整個業界對該技術的民用開發。

2、聲覺感測器

聲音感測器的作用相當於一個話筒(麥克風)。它用來接收聲波,顯示聲音的振動圖象。但不能對雜訊的強度進行測量。聲覺感測器主要用於感受和解釋在氣體(非接觸感受)、液體或固體(接觸感受)中的聲波。聲波感測器復雜程度可以從簡單的聲波存在檢測到復雜的聲波頻率分析,直到對連續自然語言中單獨語音和詞彙的辨別。

據悉,從20世紀50年代開始,BELL實驗室開發了世界上第一個語音識別Audry系統,可以識別10個英文數字。到20世紀70年代聲音識別技術得到快速發展,動態時間規整(DTW)演算法、矢量量化(VQ)以及隱馬爾科夫模型(HMM)理論等相繼被提出,實現了基於DTW技術的特定 人孤立語音識別系統。近年來,聲音識別技術已經從實驗室走向實用,國內外很多公司都利用聲音識別技術開發出相應產品。比較知名的企業有思必馳、科大訊飛以及騰訊、網路等巨頭,共闖語音技術領域。

3、距離感測器

用於智能移動機器人的距離感測器有激光測距儀(兼可測角)、聲納感測器等,近年來發展起來的激光雷達感測器是目前比較主流的一種,可用於機器人導航和迴避障礙物,比如SLAMTEC-思嵐科技研發的RPLIDARA2激光雷達可進行360度全方面掃描測距,來獲取周圍環境的輪廓圖,采含芹慶樣頻率高達每秒4000次,成為目前業內低談握成本激光雷達最高的測量頻率。配合SLAMTEC-思嵐科技的SLAMWARE自主定位導航方案可幫助機器人實現自主構建地圖、實時路勁規劃與自動避開障礙物。

4、觸覺感測器

觸覺感測器主要是用於機器人中模仿觸覺功能的感測器。觸覺是人與外界環境直接接觸時的重要感覺功能,研製滿足要求的觸覺感測器是機器人發展中的技術關鍵之一。隨著微電子技術的發展和各種有機材料的出現,已經提出了多種多樣的觸覺感測器的研製方案,但目前大都屬於實驗室階段,達到產品化的不多。

5、接近覺感測器

接近覺感測器介於觸覺感測器和視覺感測器之間,可以測量距離和方位,而且可以融合視覺和觸覺感測器的信息。接近覺感測器可以輔助視覺系統的功能,來判斷對象物體的方位、外形,同時識別其表面形狀。因此,為准確抓取部件,對機器人接近覺感測器的精度要求是非常高的。這種感測器主要有以下幾點作用:

發現前方障礙物,限制機器人的運動范圍,以避免不障礙物収生碰撞。

在接觸對象物前得到必要信息,比如與物體的相對距離,相對傾角,以便為後續動作做准備。獲取物體表面各點間的距離,從而得到有關對象物表面形狀的信息。

6、滑覺感測器

滑覺感測器主要是用於檢測機器人與抓握對象間滑移程度的感測器。為了在抓握物體時確定一個適當的握力值,需要實時檢測接觸表面的相對滑動,然後判斷握力,在不損傷物體的情況下逐漸增加力量,滑覺檢測功能是實現機器人柔性抓握的必備條件。通過滑覺感測器可實現識別功能,對被抓物體進行表面粗糙度和硬度的判斷。滑覺感測器按被測物體滑動方向可分為三類:無方向性、單方向性和全方向性感測器。其中無方向性感測器只能檢測是否產生滑動,無法判別方向;單方向性感測器只能檢測單一方向的滑移;全方向性感測器可檢測個方向的滑動情況。這種感測器一般製成球形以滿足需要。

7、力覺感測器

力覺感測器是用來檢測機器人自身力與外部環境力之間相互作用力的感測器。力覺感測器經常裝於機器人關節處,通過檢測彈性體變形來間接測量所受力。裝於機器人關節處的力覺感測器常以固定的三坐標形式出現,有利於滿足控制系統的要求。目前出現的六維力覺感測器可實現全力信息的測量,因其主要安裝於腕關節處被稱為腕力覺感測器。腕力覺感測器大部分採用應變電測原理,按其彈性體結構形式可分為兩種,筒式和十字形腕力覺感測器。其中筒式具有結構簡單、彈性梁利用率高、靈敏度高的特點;而十字形的感測器結構簡單、坐標建立容易,但加工精度高。

8、速度和加速度感測器

速度感測器有測量平移和旋轉運動速度兩種,但大多數情況下,只限於測量旋轉速度。利用位移的導數,特別是光電方法讓光照射旋轉圓盤,檢測出旋轉頻率和脈沖數目,以求出旋轉角度,及利用圓盤製成有縫隙,通過二個光電二極體辨別出角速度,即轉速,這就是光電脈沖式轉速感測器。

加速度感測器是一種能夠測量加速度的感測器。通常由質量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調電路等部分組成。感測器在加速過程中,通過對質量塊所受慣性力的測量,利用牛頓第二定律獲得加速度值。根據感測器敏感元件的不同,常見的加速度感測器包括電容式、電感式、應變式、壓阻式、壓電式等。

機器人要想做到如人類般的靈敏,視覺感測器、聲覺感測器、距離感測器、觸覺感測器、接近覺感測器、力覺感測器、滑覺感測器、速度和加速度感測器這8種感測器對機器人極為重要,尤其是機器人的5大感官感測器是必不可少的,從擬人功能出發,視覺、力覺、觸覺最為重要,目前已進入實用階段,但它的感官,如聽覺、嗅覺、味覺、滑覺等對應的感測器還等待一一攻克。

Ⅲ 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。

Ⅳ 基於音樂識別的頻譜轉換演算法——CQT

由於在音樂中，所有的音都是由若干八度的12平均律共同組成的，這十二平均律對應著鋼琴中一個八度上的十二個半音。這些半音臨近之間頻率比為2 ^1/12 。顯然，同一音級的兩個八度音，高八度音是低八度音頻率的兩倍。

因此在音樂當中，聲音都是以指數分布的，但我們的 傅立葉變換得到的音頻譜都是線性分布的，兩者的頻率點是不能一一對應的，這會指使某些音階頻率的估計值產生誤差 。所以現代對音樂聲音的分析，一般都採用一種具有相同指數分布規律的時頻變換演算法——CQT。

CQT指中心頻率按指數規律分布，濾波帶寬不同、但中心頻率與帶寬比為常量Q的濾波器組 。它與傅立葉變換不同的是，它頻譜的橫軸頻率不是線性的，而是 基於log2為底的 ，並且可以 根據譜線頻率的不同該改變濾波窗長度 ，以獲得更好的性能。由於CQT與音階頻率的分布相同，所以通過計算音樂信號的CQT譜，可以直接得到音樂信號在各音符頻率處的振幅值，對於音樂的信號處理來說簡直完美。

我們關註上述「 中心頻率與帶寬比為常量Q 」，從公式上看，我們可以表達為下述公式

下面，我們從計算過程來看恆Q變換的本質
首先，假設我們處理的最低的音為f _min ，f _k 表示第k分量的頻率，β為一個八度內所包含一個八度的頻譜線數，例如β=36，表示每個八度內有36條頻譜線，每個半音三條頻率分量。

並且有

設 δ _f 表示的是頻率 f 處的頻率帶寬，也可以稱為頻率解析度，那麼根據我們的定義得知：

從這個式子，我們得知常量Q是只與β相關的常數。
下面我們假設N _k 是隨頻率變換的窗口長度， f _s 表示采樣頻率

同時我們的線性頻率應該變為基於log2的非線性頻率

我們的CQT，通過採用不同的窗口寬度，獲得不同的頻率解析度，從而可以得到各個半音的頻率振幅。在CQT中第n幀的第k個半音頻率分量可表示為

其中我們的x(m)為時域信號，w _{N k} 為窗函數

Ⅳ 生活中的人工智慧之聲紋識別

姓名：陳心語  學號：21009102266 書院：海棠1號書院

轉自： 人工智慧技術在聲紋識別方面的應用|解讀技術-雲+社區-騰訊雲(tencent.com)

【嵌牛導讀】本文介紹了人工智慧在聲紋識別方面的應用。

【嵌牛鼻子】人工智慧運用於聲紋識別。

【嵌牛提問】人工智慧在聲紋識別方面中有什麼運用呢？

【嵌牛正文】

人工智慧技術對於傳統產業的推進作用越來越凸顯，極大提升了傳統產品的商業價值。「聽聲識我，開口即播」長虹CHiQ5人工智慧電視成為全球首款搭載 聲紋識別 的人工智慧電視，可以直接通過每個人說話的聲音不同而區分目前使用電視用戶是誰，從而實現內容的精準推薦。無需藉助遙控和手機等智能設備，通過識別家庭成員的聲紋來控制電視。語音助手配備海量語音庫，使用語義模糊識別功能，即使說錯片名也能自動識別出你想要的內容，但是當人們在觀看某一節目的時候談論提及其他電視節目名稱，語音助手功能識別後當即轉換到另一個節目影響正常節目的觀看。但是在價格方面，55寸售價7597元，65寸售價13997元，75寸售價21997元，價格過高難以普及，但是也從側面證明人工智慧確實可以提升產品附加值。

目前人工智慧發力的領域主要集中在指紋、臉、聲音、眼睛等等，都是人和人之間相互區分的獨一無二的標識上，稱之為「生物特徵」。聲音就是這種一種可以反映人身份的生物特徵，參考「指紋」的命名方式，可以叫它「聲紋」。 聲紋是指人類語音中攜帶言語信息的聲波頻譜，它同指紋一樣，具備獨特的生物學特徵，具有身份識別的作用，不僅具有特定性，而且具有相對的穩定性 。聲音信號是一維連續信號，將它進行離散化後，就可以得耐孫到我們現在常見的計算機可以處理的聲音信號。

在實際應用中，聲紋識別也存在一些缺點，比如同一個人的聲音具有易變性，易受身體狀況、年齡、情緒等的影響;比如不同的麥克陪畝緩風和信道對識別性能有影響;比如環境噪音對識別有干擾;又比如混合說話人的情形下人的聲紋特徵不易提取;……等等。盡管如此，與其他生物特徵相比，聲紋識別的應用有一些特殊的優勢:(1)蘊含聲紋特徵的語音獲取方便、自然，聲紋提取可在不知不覺中完成，因此使用者的接受程度也高;(2)獲取語音的識別成本低廉，使用簡單，一個麥克風即可，在使用通訊設備時更無需額外的錄音設備;(3)適合遠程身份確認，只需要一個麥克風或電話、手機就可以通過網路(通訊網路或互聯網路)實現遠程登錄;(4)聲紋辨認和確認的演算法復雜度低;(5)配合一些其他措施，如通過 語音識別 進行內容鑒別等，可以提高准確率;……等等。這些優勢使得聲紋識別的應用越來越受到系統開發者和用戶青睞，聲紋識別的世界市場佔有率15.8%，僅次於指紋和掌紋的生物特徵識別，並有不斷上升的趨勢。

聲紋識別（也稱說話人識別）技術也如同現在在智能手機上應用十分廣泛的指紋識別技術一樣，從說話人發出的語音信號中提取語音特徵，並據此對說話人進行身份驗證的生物識別技術。每個人都具有獨一無二的聲紋，這是由我們的發聲器官在成長過程中逐漸形成的特徵。無論別人對我們的說話模仿的多麼相似，聲紋其實都是具有顯著區別的。聲紋識別(Voiceprint

Recognition, VPR)，也稱為說話人識別(Speaker Recognition)，有兩類，即說話人辨認(Speaker Identification)和說話人確認(Speaker

Verification)。前者用以判斷某段語音是若幹人中的哪一個所說的，是"多選一"問題;而後者用以確認某段語音是否是指定的某個人所說的，是"一對一判別"問題。不同的任務和應用會使用不同的聲紋識別技術，如縮小刑偵范圍時可能需要辨認技術，而銀行交易時則需要確認技術。不管是辨認還是確認，都需要先對蘆模說話人的聲紋進行建模，這就是所謂的"訓練"或"學習"過程。

現實生活中的「未見其人，先聞其聲」就是人類通過聲音去識別另一個人身份的真實描述，雖然目前計算機還做不到通過一個字就判斷出人的身份，但是利用大量的訓練語音數據，可以學出一個「智商」還不錯的「聲紋」大腦，它在你說出8-10個字的情況下可以判斷出是不是你在說話，或者在你說1分鍾以上的話後，就可以准確地判斷出你是否是給定的1000人中的一員。這裡面其實包含了大部分生物識別系統都適用的重要概念：1：1 和 1：N，同時也包含了只有在聲紋識別技術中存在的獨特的概念：內容相關和內容無關。

對於一個生物識別系統而言，如果它的工作模式是需要你提供自己的身份（賬號）以及生物特徵，然後跟之前保存好的你本人的生物特徵進行比對，確認兩者是否一致（即你是不是你），那麼它是一個1：1的識別系統（也可以叫說話人確認，Speaker

Verification）；如果它只需要你提供生物特徵，然後從後台多條生物特徵記錄中搜尋出哪個是你（即你是誰），或者哪個都不是你，那麼它是一個1：N的識別系統（也可以叫辨認，Speaker

Identification）。

技術上，簡單的聲紋識別的系統工作流程圖。

對於聲紋識別系統而言，如果從用戶所說語音內容的角度出發，則可以分為內容相關和內容無關兩大類技術。顧名思義，「內容相關」就是指系統假定用戶只說系統提示內容或者小范圍內允許的內容，而「內容無關」則並不限定用戶所說內容。前者只需要識別系統能夠在較小的范圍內處理不同用戶之間的聲音特性的差異就可以，由於內容大致類似，只需要考慮聲音本身的差異，難度相對較小；而後者由於不限定內容，識別系統不僅需要考慮用戶聲音之間的特定差異，還需要處理內容不同而引起的語音差異，難度較大。

目前有一種介於兩者之間的技術，可以稱之為「有限內容相關」，系統會隨機搭配一些數字或符號，用戶需正確念出對應的內容才可識別聲紋，這種隨機性的引入使得文本相關識別中每一次採集到的聲紋都有內容時序上的差異，這種特性正好與互聯網上廣泛存在的短隨機數字串（如數字 驗證碼 ）相契合，可以用來校驗身份，或者和其他人臉等生物特徵結合起來組成多因子認證手段。

具體到聲紋識別演算法的技術細節，在特徵層面，經典的梅爾倒譜系數MFCC，感知線性預測系數PLP、深度特徵Deep Feature、以及能量規整譜系數PNCC 等，都可以作為優秀的聲學特徵用於模型學習的輸入，但使用最多的還是MFCC特徵，也可以將多種特徵在特徵層面或者模型層面進行組合使用。在機器學習模型層面，目前還是N.Dehak在2009年提出的iVector框架一統天下，雖然在深度學習大紅大紫的今天，聲紋領域也難免被影響，在傳統的UBM-iVector框架下衍化出了DNN-iVector，也僅僅是使用DNN（或者BN）提取特徵代替MFCC或者作為MFCC的補充，後端學習框架依然是iVector。

上圖示出了一個完整的聲紋識別系統的訓練和測試流程，可以看到在其中iVector模型的訓練以及隨後的信道補償模型訓練是最重要的環節。在特徵階段，可以使用BottleNeck特徵取代或者補充MFCC特徵，輸入到iVector框架中訓練模型。

在系統層面，不同的特徵及模型，可以從不同的維度刻畫說話人的聲音特徵，加上有效的分數規整，將各子系統融合能有效的提高系統的整體性能。

Ⅵ 請問對較不明顯的聲音的識別與採集對採集設備有什麼要求

PC中音頻設備指音效卡，功能就是混音以及音頻輸出
視頻設備一般是指顯卡以及顯示器或者投影儀之類的設備，功能負責圖像顯示輸出
圖像採集設備一般指攝像頭、掃慧困描儀之類的設備，功能就是採集圖像。。汗
多喚輪媒體操作系統是指對多媒體和碧信性能支持較好的操作系統，如HOME EDITON的XP。和MEDIA CENTER操作系統。
多媒體集成軟體是指能處理或者播放音視頻的軟體。

Ⅶ 怎麼哼唱識別純音樂

進入音樂軟體，都會有聽歌識曲功能，打開直接哼唱即可。
聽歌識曲只是音頻指紋檢索中的一種，是人工智慧領域自動內容識別技術(Automatic content recognition)的核心演算法，與語音識別將一段用戶的語音轉化為文字不同，音頻指紋技術不區分語言，是一種聲音對聲音的精確檢索。2019年11月，QQ音樂的「聽歌識曲」技術一舉拿下國際音頻檢索評測大賽（MIREX）「音頻指紋(Audio Fingerprinting)」項目世界冠軍。2020年9月，國際音樂檢索評測大賽（MIREX）中，酷狗音樂對集中測試的5692個測試片段進行「識別」，取得了93.17%正確率的優秀成績，並一舉打破了由ACRCloud在四年前創造的最高記錄（91.88%正確率），取得世界冠軍。
該功能有以下三個特點：1.快，打開各大音樂播放器使用該功能，一般只需要一秒至幾秒長的片段，就可以進行查詢搜索歌曲，同時帶給你動態歌詞快速定位體驗。如，用QQ音樂聽歌識曲功能，在安靜環境一般三秒以下，就能根據音頻片段識別出對應的歌曲名。2.准，該功能有很好的抗噪能力，在一定的嘈雜環境下也能實現很好的抗噪能力識別出對應的背景音樂，並返回精準的逐字歌詞，方便用戶直觀的判斷出返回結果是否符合外放音頻。具備精準的數據建模能力，只用較少的數據便達到優異的識別性能；同時對海量數據處理也有很強的支持能力，綜合識別精度>99%。3.穩，聽歌識曲主要運用到音頻指紋(Audio Fingerprinting)的演算法來提取每首歌的指紋，建立歌曲指紋庫，當用戶通過錄音請求的時候，聽歌識曲會先對這段音樂提取其音頻指紋，再對該指紋進行比對匹配，找到多語言海量曲庫中匹配度最高的那首歌，演算法和曲庫相輔相成。QQ音樂是國內識別率最高的音樂APP之一，能做到市面上99%以上播放的音頻都能搜索到並返回給用戶。

Ⅷ 手機語音識別並且轉化為文字的技術原理是什麼，請簡單說下

不管是微軟家的Cortana、三星家的S-voice蘋果家的Siri，還是國內一些獨立做語音辨認的比方訊飛、Rokid，在原理在實質上沒有幾差別：就是語音輸入後，停止特徵提取，將提取的特徵值放進模型庫里，再不時地停止鍛煉和匹配，最終解碼得到結果。

假如要細說的話就比擬復雜了，比方模型庫中又分為聲學模型和言語模型。其中言語模型是依據不同品種的言語，對詞串停止統計建模，目前普遍採用的是基於(n-1)階馬爾可夫鏈統計的n元語法模型。
這里細致說下聲學建模吧。首先經過前端特徵提取取得聲學特徵，再進一步對聲學特徵停止統計建模。建模運用到的貝葉斯統計建模框架，也就是最大後驗概率決策原則。這里演算法這種深奧的東西就不說了，除非深度開發，否則直接套用就行了，我本人也是博古通今，還是念書的時分學的。
說說提取聲學特徵該如何完成：當語音輸入之後，首先停止模電轉換，將模仿信號轉變為慎襲亂數字信號，再停止靜音切除去掉無關噪音，然後停止分幀。將此時的信號分紅一幀一幀之後（每一幀並不是獨立存在的而是相互關聯的），還要停止一系列的信號處置，包寬檔括預加重、加窗之後，再停止FFT變換之後，再經過Mel參數的濾波和取對數、離散餘弦變換等一系列演算法處置後，能夠停止用梅爾頻率倒譜系數（MFCC）停止特徵提取，得到聲學特徵。
覺得越說越復雜了……後面簡單點說吧。前面說了言語模型，而聲學模型就是將聲學特徵統計建模後得到的。得到了模型庫之後就能夠停止模型鍛煉和形式匹配了。
所謂模型鍛煉就是指依照一定的原則，從大量已知語音形式中獲取一個最具特徵的模型參數。而形式匹配則相禪配反，是依據一定原則，將未知語音形式與模型庫中的某一個模型取得最佳匹配。
最後的解碼過程又能夠分紅動態解碼網路和靜態解碼網路兩種：動態網路會編譯一個狀態網路並構成搜索空間，把單詞轉換成一個個的音素後將其依照語序拆分紅狀態序列，再依據音素上下文分歧性准繩將狀態序列停止銜接。

而靜態網路普通是針對一些特殊詞（孤立詞）的辨認網路，它的構造就簡單多了：先將每條特殊詞擴展成HMM狀態序列，然後再計算得分，選擇得分最大的作為辨認輸出結果。由於靜態網路是依據聲學概率計算權重，不需求查詢言語模型概率，因而解碼速度很快。
這樣的一個流程大致上就是語音辨認技術的主要原理。
最後再說點題外話吧，語音辨認技術其實應用以及很普遍了，比方在北美很多企業的電話自動效勞都會用到，只需用戶直接說出想要的命令，就能夠自動查詢到需求的效勞，不需求像過去那樣按鍵。手機應用里運用語音辨認技術比方微信的聲音鎖，訊飛、搜狗語音輸入等等很多就不說了，而個人最看好的是聲控語音撥號系統、家用機器人、智能家電等范疇，以語音交流的方式取代過去的傳統人機互動。國內在這個范疇的語音辨認嘗試也是相當多的，比方Rokid這樣能夠語音辨認命令還具有深度學習才能的家用機器人，能夠自動播放視頻、音樂，以至以後能夠語音對話機器人叫個餓了么外賣，叫個滴滴出行等等。我今年夏天去參觀過他們的語音辨認開發部門，他們用的是本人獨立開發的一套流程在跑，整個語音模型庫也是依據中國人發音習氣（連讀、口音）做的。當時測試的產品辨認度挺冷艷的，有種真正在人機交互的覺得，等於經過這個機器人接入口來控制其他電子產品，令人耳目一新。

Ⅸ 文本、語音相似度演算法

前段時間公司項目用到了語音識別,圖像識別,視頻識別等,其實不能說是識別,應該說是相似度對比吧,畢竟相似度對比還上升不了到識別哈,等以後有了更深的理解再來討論修改下!這次就當做一個總結吧!

其實它的原理和視頻圖像相似度演算法類似，將一系列的向量,特徵,權重,進行合並,然後降維降到一維,其實這個演算法也就是採用降維技術,將所有的特徵都用一個唯一標識來表示.然後這個標識是經過這個演算法內部的計算,再利用海明距離計算相似度，視頻和圖片是經過漢明距離計算的

文本我們是採用simhash演算法：

1.我們給文本裡面的詞進行分詞,我們是用ik演算法,這個演算法就是while循環,讀取一行,然後調用ik智能分詞的類,智能去切割裡面的分詞;

2.根據裡面的詞頻,simhash演算法會加一個權重,當然,得詞頻達到多少個的時候才會有有權重,這也是它的缺點,一般文本數據較少的時候,他是不準確的,一般數據量在500+;演算法內部的話會將一系列的向量,特徵,權重,進行合並,然後降維降到一維,其實這個演算法也就是採用降維技術,將所有的特徵都用一個唯一標識來表示.然後這個標識是經過這個演算法內部的計算,然後得到的一個指紋簽名；

3.然後對比兩個文本的相似度就是將兩個指紋簽名進行海明距離計算,如果海明距離<8(根據業務和場景去判斷這個值，8是建議，參考)的話,表示兩個相似,小於3的話.表示兩個文本重復.

simhash演算法我們還可以做語音相似度,它的基本原理就是根據傅里葉變換處理得到聲波的形狀。

語音的坡度如果向上我們就用1表示,向下我們就用0表示,這樣的話,我們也可以用二進制碼去描述一首歌曲.得到一個唯一的指紋簽名,對比兩個音頻的相似度就是將兩個指紋簽名進行海明距離計算<8的話,我們就默認兩個音頻相似.

總結：都是把特徵降到一維，然後採用海明距離計算。計算的值小於多少時，就當做是相似。我這邊講的太淺了，實在領悟有限，時間有限，觸摸不深，等下次有新的領悟再來補充！

Ⅹ 人工智慧語音識別准確率到多少才是質的飛躍

98%以上
經過實際測試,其識別准確率達到98%以上是質的飛躍，達到檔氏了國內先進水平
智能聲音識別技術採用了特別的算逗大法,能自動對輸入的音頻信號進行前期處理調節,從而大大提高行指散了聲音識別的正確率。