人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用 課件 5.3語(yǔ)音識(shí)別_第1頁(yè)
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語(yǔ)音處理語(yǔ)音識(shí)別主講人：董張慧雅人工智能課程團(tuán)隊(duì)目錄|

CONTENTS語(yǔ)音識(shí)別框架01聲學(xué)模型02語(yǔ)言模型03解碼搜索0401語(yǔ)音識(shí)別框架語(yǔ)音識(shí)別框架01預(yù)處理分幀、加窗、預(yù)加重，去除信號(hào)中的噪聲和失真。02特征提取提取線(xiàn)性預(yù)測(cè)編碼、梅爾頻率倒譜系數(shù)等聲學(xué)特征。03訓(xùn)練聲學(xué)模型使用大量標(biāo)注的語(yǔ)音數(shù)據(jù)和文本標(biāo)簽訓(xùn)練聲學(xué)模型。04訓(xùn)練語(yǔ)言模型建模語(yǔ)音信號(hào)中的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)法規(guī)則。05解碼搜索利用訓(xùn)練好的聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，結(jié)合詞匯模塊，對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行解碼，找到最可能對(duì)應(yīng)的文本輸出。語(yǔ)音識(shí)別框架02聲學(xué)模型聲學(xué)模型語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中最關(guān)鍵的部分，建立語(yǔ)音信號(hào)和文本之間的映射關(guān)系。聲學(xué)模型定義用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替GMM對(duì)HMM的觀(guān)察概率進(jìn)行建模，性能優(yōu)于GMM-HMM模型。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型基于混合高斯模型和隱馬爾科夫模型的GMM-HMM模型。傳統(tǒng)聲學(xué)模型基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)模型，在大詞匯量連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)上取得成功。CD-DNN-HMM聲學(xué)模型0102030403語(yǔ)言模型語(yǔ)言模型計(jì)算句子出現(xiàn)概率，判斷句子邏輯和上下文相關(guān)度。甄別句子合理性判斷句子是否合理，涉及詞法、句法和語(yǔ)法處理。利用上下文信息04解碼搜索解碼搜索01統(tǒng)一編譯知識(shí)源，預(yù)先加載狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)，占用內(nèi)存較大，構(gòu)建速度快。靜態(tài)編譯02不一次性加載狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)算法構(gòu)建和銷(xiāo)毀解碼網(wǎng)絡(luò)，占用內(nèi)存較小，構(gòu)建速度慢。動(dòng)態(tài)編譯03時(shí)間同步（如Viterbi算法）和時(shí)間異步（

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