原创
2023/09/27 13:54:42
来源:天润融通
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本文摘要
电话机器人智能是一款语音识别软件,软件基于自然语言处理技术,采用基于语义的人机交互方式,为用户提供语音识别、合成、语义理解等功能,支持文本、图片、视频等多种多媒体数据类型
电话机器人智能是一款语音识别软件,软件基于自然语言处理技术,采用基于语义的人机交互方式,为用户提供语音识别、合成、语义理解等功能,支持文本、图片、视频等多种多媒体数据类型,可通过自然语言与用户进行交互,实现人机交互。
以自然语言处理技术为基础,通过对语言的理解和分析,使机器能够像人类一样进行信息处理、获取知识并表达自己的思想。
电话机器人智能智能语音识别包括以下几个步骤:
预处理
预处理的主要目的是使语音信号平稳化、去噪、增加语音特征等,从而为后续的识别做好准备。具体来说,预处理包括端点检测、加窗分帧和加窗、语音增强和端点检测等。
端点检测是将语音信号中的一些噪声去除,将连续的信号分割成一系列的独立的“单音素”,这是在识别系统中非常重要的一步,直接影响着系统的识别性能。端点检测是指在提取出信号后对其进行端点检测,以确定信号中是否存在某种特定的声学特征。
加窗分帧是将连续的信号分成若干段,每段代表一个单音素,这样做可以避免某些情况下连续语音信号之间出现相互干扰。
特征提取
1、语音信号的预处理:主要是指将语音信号转换成数字信号,去除一些噪声,对语音信号进行滤波和端点检测等预处理工作。
2、特征提取是指从一段语音中提取出一个或者多个能代表该特征参数,用于描述语音的某些属性,包括时频分析、声学特征、动力学特征等。
3、模型选择:通常会选择一些常用的语音识别模型,如ASR识别、NLP语义理解、TTS合成等。
4、参数训练:基于声学特征和系统通常需要一个训练数据集和一个测试数据集,训练过程就是在测试数据集中将声学特征和系统进行匹配,最终得到一个训练好的模型。
模型训练
模型训练的目的是建立一个满足一定性能指标的数学模型,在训练过程中,需要不断地调整和完善模型参数,以达到最优性能。模型训练是一个十分重要的环节,训练得越好,就可以对不同的语音识别系统进行快速和准确的识别。
模型匹配
将语音识别的结果和对应的模板进行匹配,匹配的过程就是根据训练得到的模型输出一个概率值。如果匹配成功,那么识别成功,否则识别失败。
作为一种高度智能化的信息处理系统,可以实现自动输入、自动识别和自动语音合成等功能,目前已经在很多领域得到了广泛的应用。
模型评估
语音识别的效果好坏,主要取决于模型的训练效果。要想得到较好的识别效果,需要通过以下几个方面进行评估:
(1)正确识别率:指系统识别出给定一段语音的能力,通常采用召回率(Recall)和误识率(False Access Rate)两个指标来评估系统的识别性能。
(2)平均语音长度:指系统从每个候选词中选出正确识别的最长时间。
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