automated speech recognition:自动语音识别
自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)的目标是让计算机能够辨别出人们所说的话的内容。ASR通常有以下几种分类方法:(1) 特定人和非特定人;(2) 小词汇量、中词汇量和大词汇量;(3) 语音命令(孤立词)识别、关键词检出,以及连续语音识别(听写)等。其中语音命令识别引擎要求用户所说的语音中最多只能含有一个词表中定义的词;而关键词检出引擎中则允许用户所说的语音中除了含有一个或多个词之外,还可以包含其它无关的内容,识别器将只检测出那些在词表中定义过的词,同时忽略其它无关的内容;连续语音识别引擎则会把用户所说的语音逐字逐句地转换为文字,是实现“声音”到“文字”转换的技术,它的实现中涉及到声学模型和语言模型:声学模型用以从声音信号中识别出“音(例如拼音)”,而语言模型用以把“音”转换成“字(例如有意义的文本语句)”。
最近更新时间:2008-12-15 EN
相关推荐
-
机器学习、AI要求、示例的基础设施
对于寻求利用数据获得竞争优势的公司来说,IT是作为一种专业学科的存在。现在,企业充斥着数据,但处理和分析数据的 […]
-
缓解多云治理挑战的5个最佳做法
部署多云模型会给云团队带来更多的复杂性和管理挑战。这些挑战影响着企业环境的方方面面,包括设计、部署、配置、运营 […]
-
联合国决议表明全球关注AI规则和原则
联合国大会周四通过了一项关于人工智能的最终决议,这是朝着全球合作迈出的一步-关于如何使用人工智能和全球支持保护 […]
-
4个需要解决的虚拟现实道德问题
虚拟、增强和混合现实(统称为扩展现实XR)的增长导致出现分歧。一边是用户和供应商,另一边是法律专家和伦理学家& […]