语音识别技术的基本原理是什么?

随着物联网的发展，对家庭电器的控制将会有更多的发展，而语音作为一种自然简单的方法将是一种有效便捷的控制方式。如果可以把语音控制与安全控制结合起来，系统就变得更自然直接更人性化了。

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面。

语音识别应用场景有哪些

1、语音输入

摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。略带口音的普通话、粤语四川话方言、英文，均可有效识别，并可根据句意自动纠错、自动断句添加标点，让输入更快捷，沟通交流更顺畅

2、 语音搜索

搜索内容直接以语音的方式输入，应用于网页搜索、车载搜索、手机搜索等各种搜索场景，解放双手让搜索更加高效，适用于视频网站、智能硬件、手机厂商等多个行业

3、 语音指令

无需手动操作，可以通过语音直接对设备或者软件发布指令，控制操作，适用于智能硬件、车载系统、机器人、手机APP、游戏等多个领域

4、 社交聊天

社交聊天时直接用语音输入的方式转成文字，让输入更加便捷;或者在收到语音消息不适合播放时可以转为文字进行查看，满足更多的聊天场景

5、 游戏娱乐

游戏中聊天必不可少，双手无法打字，语音输入可以将语音聊天转为文字，让用户在操作的同时也可直观看到聊天内容，多样化满足用户聊天需求

语音识别的作用

技术应用多样化。尽管困难重重，但这并不会阻止技术的发展，时代巨轮的前进。比如在语音识别率方面，目前一些主流平台的识别率可以达到 95%以上，这无疑为语音技术落地提供了大大的技术支持。目前，语音技术应用领域呈现多元化趋势，智能家电、智慧交通、可穿戴设备

智能家居产品。随着人们生活水平的提高，传统家电产品也开始贴上智能化的标签，而其中语音技术的应用最为常见，比如智能音箱、智能门锁、智能电视等产品，都离不开语音技术加持。就拿当前备受追捧的智能音箱来说，除了音乐播放功能之外，还具备着独特的语音交互功能，互动性、娱乐性大大提升，这都归功于其智能语音技术。

聊天机器人。机器人如果仅仅对语言进行识别还不够，还需要准确地理解并给出反应，这种反应还不只是局限在语音上，未来可能还将扩展到肢体动作、面部表情，甚至是真正意义上的情绪。

语音识别技术的基本原理可以概括为以下几个步骤：

语音活动检测：首先，系统需要检测语音信号的存在，并区分出语音信息与其他背景噪音或干扰信号。这类似于在一段声音中识别出孙悟空的师傅被妖怪掳走的信号。

降噪处理：接着，系统会去除语音信号中的噪音，如环境噪音、录制设备的声音等，以确保后续处理的是纯净的语音信息。这个过程可以比作孙悟空排除妖怪的障眼法，准确地定位到妖怪的洞府。

特征提取：在去除噪音后，系统会提取语音信号的特征值，如频率、能量等，这些特征值用于后续的语音识别过程。这个过程类似于孙悟空收集妖怪的特征，以便制定行动计划。

模型训练：包括声音模型训练和语言模型训练。声音模型训练通过大量语音数据，使用深度神经网络学习发音的规律，而语言模型训练则通过文本数据，学习语言的结构和规律，如词与词之间的组合模式。

识别过程：最后，系统根据训练得到的模型，对输入的语音信号进行解码，推断出最可能的文字结果。这个过程类似于学习一门新语言，通过拆解单词、理解其意义，并最终能够流利地使用这门语言进行沟通。

综上所述，语音识别技术是一种模式识别系统，它包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元，通过这些步骤，机器能够将人类的语音信号转变为相应的文本。语音识别主要基于深度学习的技术，其整个过程可以大致划分为声音信号处理、特征提取、声音模型训练、语言模型训练和识别这几个关键步骤。

首先，声音信号处理。因为我们发出的声音是连续的声音波，为了方便后续处理，我们需要对这些连续信号进行分段处理，这就是语音信号的预处理工作。要把连续的声音切分成一小段一小段的，每一小段也叫一帧。

然后，进行特征提取。这是提取出每一帧声音的特征值，如频率、能量等等。当我们有了这些特征值，我们就可以把他们送到神经网络中去训练，然后用模型来进行预测。

随后是声音模型训练，这是为了获取发音的规律。通过大量的语音数据，用深度神经网络进行训练，得到一个模型，这个模型能够根据语音的特征，预测出这段语音最可能的发音。

在声音模型训练之后，就是语言模型训练。语言模型主要是为了获取语言的规律，比如哪些词经常会在一起出现，哪些词后面会跟哪些词等等。通过大量的文本数据进行训练，得到一个能够预测语句合理性的模型。

最后，识别就是根据声音模型和语言模型，对输入的语音进行解码，得出最可能的文字结果。

这个过程就好比我们学习一门新的语言。首先我们会把这种语言拆解成单词，逐个学习并理解其意思。然后通过对该语言的熟练掌握，我们能够理解并使用这门语言进行沟通。语音识别无非就是让机器做同样的事情，只不过机器学习的方式是训练数据模型和神经网络。