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语音识别技术的基本方法
语音识别技术的基本方法主要包括：基于模板的匹配法、概率模型法以及深度学习法。基于模板的匹配法。这是一种较早的语音识别方法，主要原理是将输入的语音信号与预存的模板进行比对。这种方法简单直接，但在处理复杂环境和不同口音时，识别率较低。
语音识别技术主要采用三种方法：声道模型与语音知识、模板匹配和人工神经网络。早期研究主要集中在声道模型方法上，但因其复杂性，尚未普及实用。该方法涉及将语音信号划分为声学特性的离散段，然后通过标号和词序列生成。模板匹配方法更成熟，通过特征提取、训练、分类和判决等步骤，常用技术如DTW、HMM和VQ。
一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，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阶段。
语音识别技术常用的方法有如下四种：基于语言学和 声学的方法。随机模型法。利用人工神经网络的方法。概率语法分析。其中最主流的方法是随机模型法。2019年8月17日，北京互联网法院发布《互联网技术司法应用白皮书》，该《白皮书》阐述了十大典型技术应用，其中包括语音识别技术。
例如，我们可以使用集束搜索 (Beam Search) 算法，该算法能够高效地搜索可能的输出空间，找到最可能的文本输出。总结起来，语音识别的技术框架包括信号预处理、特征提取、模型训练和解码搜索四个阶段。每个阶段都有其特定的目标和步骤，这些步骤共同作用，使我们能够将语音信号转化为文本。
七、DNN、CNN、LSTM在语音识别中的应用
1、DNN DNN由全连接层构建，特点是特征间存在权重连接，但参数量巨大。DNN网络往往包含多个隐藏层，最后使用1~2个全连接层输出分类结果，以减小参数量。CNN CNN通过卷积层解决DNN的参数爆炸问题，其特征在于卷积核在不同层间独立，参数量远小于DNN。CNN结构简化了模型训练，提高了性能。
2、语音分离可以分为三类，针对不同类型的干扰。在进行语音识别前添加语音分离技术，能显著提升准确率。深度学习方法在语音分离中大放异彩，通过学习语音、说话人和噪音的特征，实现分离目标。常见的模型包括多层感知机（DNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。
3、识别算法主要分为以下几类： 图像识别算法：用于识别图像中的物体或人。常见的算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和决策树等。 语音识别算法：用于识别和理解人类语音。常用的算法包括声学模型（如隐马尔可夫模型）和语言模型。 文本识别算法：用于自动识别和分类文本内容。
4、深度学习技术自2006年以来风靡全球，其应用广泛，尤其在计算机视觉、语音识别和自然语言处理(NLP)领域。近年来，工业界积极探索其在游戏、内容推荐和广告匹配等更多场景的应用。深度模型架构主要包括三种：卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短时记忆(LSTM)、门控递归单元(GRU)。
5、长短时记忆模块（LSTM）： LSTM解决RNN梯度消失问题，提高了语音识别的性能，适用于业界先进系统。 卷积神经网络（CNN）： CNN通过多层卷积与池化层，直接对整句语音进行建模，表达长时相关性。
多语言语音识别的研究主要聚焦于哪些方面
1、有以下几个方面。语音识别算法：开发和改进各种基于深度学习、统计学习、神经网络等方法的语音识别模型，以实现更加精确、高效、鲁棒的语音识别功能。
2、语音识别面临的主要问题包括语言理解、信息量大、语音模糊、上下文依赖以及环境干扰。首先，语音识别需要将连续的讲话分解为词、音素等基本单位，并建立理解语义的规则，以实现对自然语言的准确识别和理解。这涉及到语音信号的转换和语义解析，是一个复杂且极具挑战性的过程。
3、语音识别在多个领域广泛应用，包括语音输入、语音聊天、生成字幕等。Wisper 是由 OpenAI 提供的开源语音转文字引擎，可在个人 GPU 机器上部署。Wisper 是一个强大的多语音识别引擎，尤其对中文识别表现出色。下文将介绍 Whisper 的实现原理。
4、最早的语音技术因“自动翻译电话”计划而起，包含了语音识别、自然语言理解和语音合成三项非常主要的技术。语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，此后研究者们逐步突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍。
