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语音识别系统主要包含哪四大部分
1、一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。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技。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。
2、包括以下部分：语音信号预处理与特征提取：将输入的原始音频进行预处理，包括降噪、去除不相关的声音等，提取出有代表性的音频特征。声学模型与模式匹配：声学模型是语音识别系统的核心组成部分。通过训练来学习声学特征与对应文本之间的映射关系。
3、语音识别的技术原理是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来。
4、语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。特征提取器对采集的语音信号进行分析，提取有用的频谱和时间特征。语言模型是用来识别语音信号的模型，它包含了语言的结构和语法规则。
5、辨别字体。所谓语音识别，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，特征提取不属于语音识别的基础步骤，是后期的添加步骤。
6、非特定人语音识别系统的结构主要包括三大部分：语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理。在实际应用中，合理的特征选择对于提高识别效果至关重要。特征参数的提取旨在简化语音信号，去掉与识别无关的冗余信息，同时保持关键信息，实现信号压缩。
语音识别性能指标
1、语音识别系统的性能指标主要包括四个关键方面。首先，词汇表范围指的是系统能够识别的单词或词组的广度，如果没有任何限制，词汇表范围理论上是无限的。其次，说话人限制则涉及系统是否仅能识别特定说话人的语音，还是能够识别任何人的语音。
2、语音识别系统的性能评估主要依据四个关键指标：词汇表范围：系统识别能力的广度，如果没有任何限制，理论上它可以处理无限数量的单词或词组。说话人识别限制：系统是否专为特定说话人设计，还是具备对所有说话人语音的识别能力。
3、识别准确率：这是评估ASR系统性能最直接的指标，表示正确识别的语音内容占总语音内容的比例。高准确率是ASR系统追求的主要目标。 词错误率：它衡量的是识别结果与原始语音内容之间的词误差比例。词错误率越低，说明ASR系统的性能越好。 延迟时间：指从语音输入到文字输出的时间间隔。
4、Las指标是衡量人工智能语音识别系统性能的一种指标。即Language Model Score（语言模型得分），是基于语音识别输入的每个单词的概率而计算得出的。Las得分越高，表示语音识别结果的准确性和流畅性越高。因此，在影响las指标的因素上，有许多因素需要精密的考虑，如发音标准、音频质量等。
5、ASR指数是一种语音识别技术中的评估指标。ASR，即自动语音识别，是一种将人类语音转化为文字的技术。ASR指数则是用来衡量这种技术性能好坏的重要指标之一。以下是关于ASR指数的具体解释：定义 ASR指数是一种量化评估自动语音识别系统性能的指标，主要用于衡量语音识别系统的准确性。
6、在客观技术指标评估方面，主要关注语音的清晰度、信噪比和语音识别率。清晰度是衡量语音信号中有效信息与背景噪声的比例，高清晰度意味着语音更加纯净，易于理解和识别。信噪比则是信号与噪声之间的比例，信噪比越高，表示语音质量越好，噪声干扰越小。
离线语音识别与在线语音识别,有什么区别
离线语音识别和在线语音识别各有特点，适用于不同的场景。离线语音识别具有响应速度快，能在0.2秒内迅速响应用户的指令词。并且这种技术无需网络支持，也不需要依赖手机APP，对于一些对网络有特殊要求的设备来说是非常友好的。
不需要网络，不需要APP；语音识别功能在出现故障的情况，不会影响产品其他功能的使用；用户不用担心其他谈话内容会被录音上传到云端；模块体积小，工程师画板方便。
离线语语音识别识别芯片，指令是固定的，提供功能要求给供应商即可，例如NRK10这款型号；在线的语音识别芯片：像天猫精灵一样，有个词库云端；声纹识别：固定的人声，其他人不可以，这种功能目前比较少人做；非人声识别：只要指令对，所有人都可以控制，常用的就是这种。
离线语音就是对方不在线的时候所发的语音，聊天软件会自动存储下来，等对方上线后即可受到。
语音识别技术，即自动语音识别，核心任务是将人类语音转成文字，分为离线和实时在线两种应用场景。离线语音识别处理已录制音频，如会议记录、音频审核；实时在线则用于手机输入、语音交互等，如智能音箱和网络直播监控。语音识别流程包括预处理、话音检测与断句、音频场景分析，以及识别引擎的使用。
