语音识别的技术原理是什么?
语音识别的技术原理是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来。之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率；最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示。作为语音识别的前提与基础，语音信号的预处理过程至关重要。在最终进行模板匹配的时候，是将输入语音信号的特征参数同模板库中的特征参数进行对比，因此，只有在预处理阶段得到能够表征语音信号本质特征的特征参数，才能够将这些特征参数进行匹配进行识别率高的语音识别。
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?
语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。
基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【摘要】
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?【提问】
您好，您的问题我已经看到了，正在整理答案，请稍等一会儿哦~【回答】
这么慢【提问】
亲，感谢您的耐心等待，已帮您查到的结果是“语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求: (1)提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性; (2)各阶参数之间有良好的独立性; (3)特征参数要计算方便,最好有高效的算法,以保证语音识别的实时实现。，希望能帮到您!如果您对我的服务满意，辛苦您用您宝贵的发财手给我点个赞【回答】
不好意思小哥哥妹子迷糊了刚才[流泪]【回答】
语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。
基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【回答】
研究人和计算机之间信息交换的人工智能领域外围技术是（ ）？ \x09
【提问】
以下（ ）不是目前人工智能技术发展研究的重点趋势。
【提问】
亲都睡觉了你还发啊【回答】
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术【回答】
最后一个你把答案给我发来【回答】
