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2019-06-19 中新经纬

   

香肠派对最新破解版这里所说的累积概率,由三部分构成,分别是:至此,声音就成了一个12行(假设声学特征是12维)、N列的一个矩阵,称之为观察序列,这里N为总帧数。观察序列如下图所示,图中,每一帧都用一个12维的向量表示,色块的颜色深浅表示向量值的大小。音素:单词的发音由音素构成。对英语,一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集,参见TheCMUPronouncingDictionary。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集,另外汉语识别还分有调无调,不详述。解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。这东西听起来好像很高深的样子,实际上用起来很简单:

宁辰手游 官网解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。这东西听起来好像很高深的样子,实际上用起来很简单:第一步,把帧识别成状态(难点);第三步,把音素组合成单词。这样就把结果限制在预先设定的网络中,避免了刚才说到的问题,当然也带来一个局限,比如你设定的网络里只包含了今天晴天和今天下雨两个句子的状态路径,那么不管说些什么,识别出的结果必然是这两个句子中的一句。

传奇世界手游勇士战绩是什么但这样做有一个问题:每一帧都会得到一个状态号,最后整个语音就会得到一堆乱七八糟的状态号,相邻两帧间的状态号基本都不相同。假设语音有1000帧,每帧对应1个状态,每3个状态组合成一个音素,那么大概会组合成300个音素,但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么做,得到的状态号可能根本无法组合成音素。实际上,相邻帧的状态应该大多数都是相同的才合理,因为每帧很短。分帧后,语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力,因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征,根据人耳的生理特性,把每一帧波形变成一个多维向量,可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中,这一步有很多细节,声学特征也不止有MFCC这一种,具体这里不讲。音素:单词的发音由音素构成。对英语,一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集,参见TheCMUPronouncingDictionary。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集,另外汉语识别还分有调无调,不详述。至此,声音就成了一个12行(假设声学特征是12维)、N列的一个矩阵,称之为观察序列,这里N为总帧数。观察序列如下图所示,图中,每一帧都用一个12维的向量表示,色块的颜色深浅表示向量值的大小。

反攻马又称音素:单词的发音由音素构成。对英语,一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集,参见TheCMUPronouncingDictionary。汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集,另外汉语识别还分有调无调,不详述。在开始语音识别之前,有时需要把首尾端的静音切除,降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD,需要用到信号处理的一些技术。要对声音进行分析,需要对声音分帧,也就是把声音切开成一小段一小段,每小段称为一帧。分帧操作一般不是简单的切开,而是使用移动窗函数来实现,这里不详述。帧与帧之间一般是有交叠的,就像下图这样:解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。这东西听起来好像很高深的样子,实际上用起来很简单:图中,每个小竖条代表一帧,若干帧语音对应一个状态,每三个状态组合成一个音素,若干个音素组合成一个单词。也就是说,只要知道每帧语音对应哪个状态了,语音识别的结果也就出来了。图中,每个小竖条代表一帧,若干帧语音对应一个状态,每三个状态组合成一个音素,若干个音素组合成一个单词。也就是说,只要知道每帧语音对应哪个状态了,语音识别的结果也就出来了。

(编辑:董文博)
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