防爆灯具的防爆类别、级别与温度组别见国家标准规定。按防爆型式分为隔爆型、增安型、正压型、无火花型和粉尘防爆型共5种主要类型,也可以由其他防爆型式和上述各种防爆型式组合形或复合型和特殊型。按防触电保护型式可分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类。防触电保护是为防止防爆灯具外壳易触及零件带电,使人体触电或不同电位的导体触及产...
包括语法词典的构建、语音识别引擎的初始化配置、音频数据的采集控制和基本语义的解析等;应用数据库是用户的数据中心,作为语音识别数据的源头,语音控制模块从中提取用户关键数据,并以此为基础构建本地语法词典;语音识别离线引擎是语音转换为文字的关键模块,支持在离线的情况下,根据本地构建的语法网络,完成非特定人连续语音识别功能,同时具备语音数据前、后端点检测、声音除噪处理、识别门限设置等基本功能;音频采集在本方案中属于辅助模块,具备灵活、便捷的语音控制接口,支持在不同采样要求和采样环境中,对实时音频数据的采集。(2)关键要素分析本方案工作于离线的网络环境中,语音数据的采集、识别和语义的解析等功能都在终端完成,因此设备性能的优化和语音识别的准度尤为重要。在具体的实现过程中,存在以下要素需要重点关注。(1)用户构建的语法文档在引擎系统初始化时,编译成语法网络送往语音识别器,语音识别器根据语音数据的特征信息,在识别网络上进行路径匹配,识别并提取用户语音数据的真实信息,因此语法文档的语法结构是否合理,直接关系到识别准确率的高低;(2)应用数据库是作为语音识别数据的源头,其中的关键数据如果有变化。也被称为自动语音识别技术(ASR),计算机语音识别或语音到文本(STT)技术。河南语音识别翻译
但依然流畅、准确。整体使用下来,直观感受是在语音输入的大前提下、结合了谷歌翻译等类似的翻译软件,实时翻译、准翻译。在这两种模式下,完成输入后,同样可以像普通话模式一样,轻点VOICEM380语音识别键,对内容进行终的整合调整。同样,准确度相当ok。我挑战了一下,普通话模式在输入长度上的极限。快速读了一段文字,单次普通话模式的输入极限是一分零三秒、316个字符。时长上完全实现了官方的宣传,字符长度上,目测是因为个人语速不够,而受到了限制。类似的,我测试了一下,VOICEM380语音识别功能在距离上的极限。在相同语速、相同音量下,打开语音识别功能,不断后退,在声源与电脑中间不存在障碍的情况下,方圆三米的距离是完全不会影响这个功能实现的。由此可以看到,在一个小型会议室,罗技VOICEM380的语音识别功能,是完全可以很好的辅助会议记录的。有关M380语音识别功能三大模式之间的转换,也是非常便捷。单击VOICEM380语音识别键,如出现的一模式并非我们所需要的模式,只需轻轻双击VOICEM380语音识别键,即可瞬间切换至下一模式;再次启动输入功能时,会自动优先弹出上次结束的功能。有关M380后要强调的一点,便是它的离在线融合模式。福建语音识别公司语音识别技术在个人助理、智能家居等很多领域都有运用到。
训练通常来讲都是离线完成的,将海量的未知语音通过话筒变成信号之后加在识别系统的输入端,经过处理后再根据语音特点建立模型,对输入的信号进行分析,并提取信号中的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板。识别则通常是在线完成的,对用户实时语音进行自动识别。这个过程又基本可以分为“前端”和“后端”两个模块。前端主要的作用就是进行端点检测、降噪、特征提取等。后端的主要作用是利用训练好的“声音模型”和“语音模型”对用户的语音特征向量进行统计模式识别,得到其中包含的文字信息。语音识别技术的应用语音识别技术有着应用领域和市场前景。在语音输入控制系统中,它使得人们可以甩掉键盘,通过识别语音中的要求、请求、命令或询问来作出正确的响应,这样既可以克服人工键盘输入速度慢,极易出差错的缺点,又有利于缩短系统的反应时间,使人机交流变得简便易行,比如用于声控语音拨号系统、声控智能玩具、智能家电等领域。在智能对话查询系统中,人们通过语音命令,可以方便地从远端的数据库系统中查询与提取有关信息,享受自然、友好的数据库检索服务,例如信息网络查询、医疗服务、银行服务等。语音识别技术还可以应用于自动口语翻译。
LSTM通过输入门、输出门和遗忘门可以更好的控制信息的流动和传递,具有长短时记忆能力。虽然LSTM的计算复杂度会比DNN增加,但其整体性能比DNN有相对20%左右稳定提升。BLSTM是在LSTM基础上做的进一步改进,考虑语音信号的历史信息对当前帧的影响,还要考虑未来信息对当前帧的影响,因此其网络中沿时间轴存在正向和反向两个信息传递过程,这样该模型可以更充分考虑上下文对于当前语音帧的影响,能够极大提高语音状态分类的准确率。BLSTM考虑未来信息的代价是需要进行句子级更新,模型训练的收敛速度比较慢,同时也会带来解码的延迟,对于这些问题,业届都进行了工程优化与改进,即使现在仍然有很多大公司使用的都是该模型结构。图像识别中主流的模型就是CNN,而语音信号的时频图也可以看作是一幅图像,因此CNN也被引入到语音识别中。要想提高语音识别率,就需要克服语音信号所面临的多样性,包括说话人自身、说话人所处的环境、采集设备等,这些多样性都可以等价为各种滤波器与语音信号的卷积。而CNN相当于设计了一系列具有局部关注特性的滤波器,并通过训练学习得到滤波器的参数,从而从多样性的语音信号中抽取出不变的部分。语音识别另外两个技术部分:语言模型和解码器,目前来看并没有太大的技术变化。
语音识别是一门综合性学科,涉及的领域非常广,包括声学、语音学、语言学、信号处理、概率统计、信息论、模式识别和深度学习等。语音识别的基础理论包括语音的产生和感知过程、语音信号基础知识、语音特征提取等,关键技术包括高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)、隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)、深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN),以及基于这些模型形成的GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(End-to-End,E2E)系统。语言模型和解码器也非常关键,直接影响语音识别实际应用的效果。为了让读者更好地理解语音信号的特性,接下来我们首先介绍语音的产生和感知机制。语音的产生和感知人的发音qi官包括:肺、气管、声带、喉、咽、鼻腔、口腔和唇。肺部产生的气流冲击声带,产生振动。声带每开启和闭合一次的时间是一个基音周期(Pitchperiod)T,其倒数为基音频率(F0=1/T,基频),范围在70Hz~450Hz。基频越高,声音越尖细,如小孩的声音比大人尖,就是因为其基频更高。基频随时间的变化,也反映声调的变化。人的发音qi官声道主要由口腔和鼻腔组成,它是对发音起重要作用的qi官,气流在声道会产生共振。前面五个共振峰频率(F1、F2、F3、F4和F5)。反映了声道的主要特征。市面上有哪些语音识别模块好用呢?山东语音识别文字
一个连续语音识别系统大致包含了四个主要部分:特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。河南语音识别翻译
技术和产业之间形成了比较好的正向迭代效应,落地场景越多,得到的真实数据越多,挖掘的用户需求也更准确,这帮助了语音识别技术快速进步,也基本满足了产业需求,解决了很多实际问题,这也是语音识别相对其他AI技术为明显的优势。不过,我们也要看到,语音识别的内涵必须不断扩展,狭义语音识别必须走向广义语音识别,致力于让机器听懂人类语言,这才能将语音识别研究带到更高维度。我们相信,多技术、多学科、多传感的融合化将是未来人工智能发展的主流趋势。在这种趋势下,我们还有很多未来的问题需要探讨,比如键盘、鼠标、触摸屏和语音交互的关系怎么变化?搜索、电商、社交是否再次重构?硬件是否逆袭变得比软件更加重要?产业链中的传感、芯片、操作系统、产品和内容厂商之间的关系又该如何变化?河南语音识别翻译
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