語音識別的原理是什么
語音識別的原理是什么
語音識別技術，也被稱為自動語音識別，其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入。原理是動態時間伸縮方法使用瞬間的、變動倒頻，1963年Bogert et al出版了《回聲的時序倒頻分析》，通過交換字母順序，他們用一個含義廣泛的詞匯定義了一個新的信號處理技術，倒頻譜的計算通常使用快速傅立葉變換。從1975年起，隱馬爾可夫模型變得很流行，運用隱馬爾可夫模型的方法，頻譜特征的統計變差得以測量，文本無關語音識別方法的例子有平均頻譜法、矢量量化法和多變量自回歸法。平均頻譜法使用有利的倒頻距離，語音頻譜中。
導讀語音識別技術，也被稱為自動語音識別，其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入。原理是動態時間伸縮方法使用瞬間的、變動倒頻，1963年Bogert et al出版了《回聲的時序倒頻分析》，通過交換字母順序，他們用一個含義廣泛的詞匯定義了一個新的信號處理技術，倒頻譜的計算通常使用快速傅立葉變換。從1975年起，隱馬爾可夫模型變得很流行，運用隱馬爾可夫模型的方法，頻譜特征的統計變差得以測量，文本無關語音識別方法的例子有平均頻譜法、矢量量化法和多變量自回歸法。平均頻譜法使用有利的倒頻距離，語音頻譜中。
語音識別技術，也被稱為自動語音識別，其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入；原理是動態時間伸縮方法使用瞬間的、變動倒頻，1963年Bogert et al出版了《回聲的時序倒頻分析》，通過交換字母順序，他們用一個含義廣泛的詞匯定義了一個新的信號處理技術，倒頻譜的計算通常使用快速傅立葉變換；從1975年起，隱馬爾可夫模型變得很流行，運用隱馬爾可夫模型的方法，頻譜特征的統計變差得以測量，文本無關語音識別方法的例子有平均頻譜法、矢量量化法和多變量自回歸法；平均頻譜法使用有利的倒頻距離，語音頻譜中
語音識別的原理是什么
語音識別技術，也被稱為自動語音識別，其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入。原理是動態時間伸縮方法使用瞬間的、變動倒頻，1963年Bogert et al出版了《回聲的時序倒頻分析》，通過交換字母順序，他們用一個含義廣泛的詞匯定義了一個新的信號處理技術，倒頻譜的計算通常使用快速傅立葉變換。從1975年起，隱馬爾可夫模型變得很流行，運用隱馬爾可夫模型的方法，頻譜特征的統計變差得以測量，文本無關語音識別方法的例子有平均頻譜法、矢量量化法和多變量自回歸法。平均頻譜法使用有利的倒頻距離，語音頻譜中。
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