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2019-07-20 中新经纬

   

齐秦的私生子第一步,构建一个状态网络。搭建状态网络,是由单词级网络展开成音素网络,再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在状态网络中搜索一条最佳路径,语音对应这条路径的概率最大,这称之为解码。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算法,称之为Viterbi算法,用于寻找全局最优路径。首先,我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式,必须转成非压缩的纯波形文件来处理,比如WindowsPCM文件,也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外,就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。图中,每帧的长度为25毫秒,每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。图中,每帧的长度为25毫秒,每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。

抹胸装如下图所示:状态:这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音素划分成3个状态。状态:这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音素划分成3个状态。以上介绍的是传统的基于HMM的语音识别。事实上,HMM的内涵绝不是上面所说的无非是个状态网络那么简单。以上的文字只是想让大家容易理解,并不追求严谨。

剑侠情缘超变传奇单职业那如果想识别任意文本呢?把这个网络搭得足够大,包含任意文本的路径就可以了。但这个网络越大,想要达到比较好的识别准确率就越难。所以要根据实际任务的需求,合理选择网络大小和结构。搭建状态网络,是由单词级网络展开成音素网络,再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在状态网络中搜索一条最佳路径,语音对应这条路径的概率最大,这称之为解码。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算法,称之为Viterbi算法,用于寻找全局最优路径。第二步,把状态组合成音素;分帧后,语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力,因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征,根据人耳的生理特性,把每一帧波形变成一个多维向量,可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中,这一步有很多细节,声学特征也不止有MFCC这一种,具体这里不讲。

手机网游破解充值漏洞简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。希望这个介绍能让所有同学看懂。首先,我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式,必须转成非压缩的纯波形文件来处理,比如WindowsPCM文件,也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外,就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。第二步,从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。第一步,构建一个状态网络。

(编辑:董文博)
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