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AI人工智能技术 Python TensorFlow机器学习实战教程 第9章 语音处理 共16页.pptx
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2022-04-30
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【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85239205 【全部课程列表】 第1章 机器学习概述 共18页.pptx 第2章 Tensorflow基础 共15页.pptx 第3章 Tensorflow进阶 共11页.pptx 第4章 线性模型 共14页.pptx 第5章 支持向量机 共19页.pptx 第6章 神经网络 共41页.pptx 第7章 无监督学习 共13页.pptx 第8章 自然语言文本处理 共24页.pptx 第9章 语音处理 共16页.pptx 第10章 图像处理 共21页.pptx 第11章 人脸识别 共19页.pptx
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第 9 章 语音处理
9.1 语音处理简介
9.2 听懂数字
9.3 听懂中文
9.4 语音合成
•
9.1.1 语音识别模型
•
语音识别模型从功能步骤上可以分为三步:
1. 从语音中提取特征获取语音向量;
2. 将语音向量进行解码;
3. 经过解码获取结果。
•
在语音识别中,关键的技术就是对于语音向量的训练解码过程,主
要包括了声学模型的构建、语音字典的构建以及语言模型的构建。
整个语音识别典型模型如下图所示。
9.1 语音处理简介
•
9.1.1 语音识别模型
•
1. 声学特征提取:
对于一段语音从输入开始,在特征提取阶段主要完成如下操作:
( 1 )格式转换:当语音输入之后,进行模电转换,将模拟信号转
变为数字信号。
( 2 )音频预处理:主要是去除首尾端的静音部分,从而降低对后
续步骤造成的干扰。
( 3 )分帧处理:把声音文件切开成一小段一小段,称之为一帧。
在分帧操作时,并不是简单的随意将音频文件切开,而是通过移动
窗函数的方式来实现,让每一帧音频并不是独立存在的而是互相关
联的。
( 4 )特征提取:常用的的一种提取方法是梅尔频率倒谱系数
( MFCC )方法来获得声学特征
9.1 语音处理简介
•
9.1.1 语音识别模型
•
2. 声学模型( Acoustic Model , AM )
把语音输入转换成语言发音的一个声音元素,然后将这些音素转为可
以识别的字母的模型。
•
3. 字典
字典是用于判断连续声音元素表达的具体是哪一个单词。
•
4. 语言模型
语言模型的作用是在声学模型给出发音序列之后,从候选的文字序列
中找出概率最大的字符串序列,
9.1 语音处理简介
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资源评论
- weixin_423577452023-06-07超级好的资源,很值得参考学习,对我启发很大,支持!
passionSnail
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