智能語(yǔ)音系統(tǒng)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，其核心功能——語(yǔ)音識(shí)別，是通過(guò)一系列復(fù)雜的技術(shù)步驟實(shí)現(xiàn)的。
1. 信號(hào)采集
利用麥克風(fēng)將聲音的機(jī)械振動(dòng)轉(zhuǎn)換為模擬電信號(hào)，收集語(yǔ)音信號(hào)。
2. 信號(hào)預(yù)處理
模擬 - 數(shù)字轉(zhuǎn)換：通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器把模擬信號(hào)按一定采樣頻率轉(zhuǎn)為數(shù)字信號(hào)。
降噪處理：運(yùn)用頻譜減法、自適應(yīng)濾波等方法去除背景噪音。
端點(diǎn)檢測(cè)：依據(jù)信號(hào)能量、過(guò)零率等特征確定語(yǔ)音起止點(diǎn)。
3. 特征提取
聲學(xué)特征提?。?/strong>如提取梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）等反映語(yǔ)音本質(zhì)特征的參數(shù)。
動(dòng)態(tài)特征提?。?/strong>計(jì)算特征參數(shù)的一階和二階差分獲取語(yǔ)音動(dòng)態(tài)信息。
4. 聲學(xué)模型訓(xùn)練
構(gòu)建模型：常用隱馬爾可夫模型（HMM）或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等，描述語(yǔ)音產(chǎn)生過(guò)程。
訓(xùn)練過(guò)程：用大量標(biāo)注語(yǔ)音數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)，減少識(shí)別錯(cuò)誤。
5. 語(yǔ)言模型訓(xùn)練
構(gòu)建模型：如n - 元語(yǔ)法模型或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型，提供語(yǔ)言先驗(yàn)知識(shí)。
訓(xùn)練過(guò)程：依據(jù)大量文本數(shù)據(jù)中單詞頻率與搭配關(guān)系確定模型參數(shù)。
6. 解碼與識(shí)別
搜索算法應(yīng)用：采用維特比算法或束搜索算法等結(jié)合聲學(xué)與語(yǔ)言模型找到最可能文字序列。
結(jié)果輸出：輸出識(shí)別出的文字序列，完成語(yǔ)音識(shí)別流程并應(yīng)用于后續(xù)場(chǎng)景。
