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语音识别流程梳理

时间:2021-09-22 19:12:01 来源:LOL押注APP 点击:

本文摘要:语音信号是一个非稳态的、时变的信号。但在短时间规模内可以认为语音信号是稳态的、时稳定的。这个短时间一般取10-30ms因此在举行语音信号处置惩罚时为淘汰语音信号整体的非稳态、时变的影响从而对语音信号举行分段处置惩罚其中每一段称为一帧帧长一般取25ms。 为了使帧与帧之间平滑过渡保持其一连性分帧一般接纳交叠分段的方法保证相邻两帧相互重叠一部门。相邻两帧的起始位置的时间差称为帧移我们一般在使用中帧移取值为10ms。 语音信号是一个非稳态的、时变的信号。

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语音信号是一个非稳态的、时变的信号。但在短时间规模内可以认为语音信号是稳态的、时稳定的。这个短时间一般取10-30ms因此在举行语音信号处置惩罚时为淘汰语音信号整体的非稳态、时变的影响从而对语音信号举行分段处置惩罚其中每一段称为一帧帧长一般取25ms。

为了使帧与帧之间平滑过渡保持其一连性分帧一般接纳交叠分段的方法保证相邻两帧相互重叠一部门。相邻两帧的起始位置的时间差称为帧移我们一般在使用中帧移取值为10ms。

语音信号是一个非稳态的、时变的信号。但在短时间规模内可以认为语音信号是稳态的、时稳定的。

这个短时间一般取10-30ms因此在举行语音信号处置惩罚时为淘汰语音信号整体的非稳态、时变的影响从而对语音信号举行分段处置惩罚其中每一段称为一帧帧长一般取25ms。为了使帧与帧之间平滑过渡保持其一连性分帧一般接纳交叠分段的方法保证相邻两帧相互重叠一部门。相邻两帧的起始位置的时间差称为帧移我们一般在使用中帧移取值为10ms。

下图是MFCC特征提取的整个历程下面将一一先容特征提取历程每一步的作用:

文章参考:

语言模型表现某一字序列发生的概率,是对一组字序列组成的知识表现。

它的作用之一为消解多音字的问题在声学模型给出发音序列之后从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。

下图是MFCC特征提取的整个历程下面将一一先容特征提取历程每一步的作用:

频域特征通过STFT将时域信号酿成频域信号纵然在SNR到0dB时一些频带的长时包络还是可以区分语音和噪声;

它的焦点公式:

语言模型表现某一字序列发生的概率,是对一组字序列组成的知识表现。它的作用之一为消解多音字的问题在声学模型给出发音序列之后从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。

VAD的讯断算法也多种多样如门限算法、统计模型方法、机械学习方法等。

VAD 作为整个流程的最前端端点检测处置惩罚得好不仅将处置惩罚的时间序列变小还能消除无声段道噪声。

它的焦点公式:

解码器模块主要完成的事情是给定输入特征序列的情况下在由声学模型、发音词典和语言模型等知识源组成的搜索空间(Search Space)中通过一定的搜索算法寻找使概率最大的词序列。

下图是MFCC特征提取的整个历程下面将一一先容特征提取历程每一步的作用:

文章参考:

语言模型表现某一字序列发生的概率,是对一组字序列组成的知识表现。它的作用之一为消解多音字的问题在声学模型给出发音序列之后从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。

下图是MFCC特征提取的整个历程下面将一一先容特征提取历程每一步的作用:

频域特征通过STFT将时域信号酿成频域信号纵然在SNR到0dB时一些频带的长时包络还是可以区分语音和噪声;

它的焦点公式:

语言模型表现某一字序列发生的概率,是对一组字序列组成的知识表现。它的作用之一为消解多音字的问题在声学模型给出发音序列之后从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。

VAD的讯断算法也多种多样如门限算法、统计模型方法、机械学习方法等。

VAD 作为整个流程的最前端端点检测处置惩罚得好不仅将处置惩罚的时间序列变小还能消除无声段道噪声。

它的焦点公式:

解码器模块主要完成的事情是给定输入特征序列的情况下在由声学模型、发音词典和语言模型等知识源组成的搜索空间(Search Space)中通过一定的搜索算法寻找使概率最大的词序列。

从 FFT 出来的效果是每个频带上面的幅值然而人类对差别频率语音有差别的感知能力:对1kHz以下与频率成线性关系对1kHz以上与频率成对数关系。

频率越高感知能力就越差。在Mel频域内人的感知能力为线性关系如果两段语音的Mel频率差两倍则人在感知上也差两倍。

预加重

在解码历程中种种解码器的详细实现可以是差别。


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