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2023—2024学年粤教版(2019)高中信息技术必修1--第1页
人工智能的应用教学设计
一、教学重点:
1、语音识别技术的原理及应用。
2、语音特征的提取、声学模型、语言模型。
二、教学难点:
1、语音特征的提取、声学模型、语言模型。
三、教学目标
(1)学生能够理解语音识别的概念。
(2)学生能够了解语音识别的一般过程。
(3)学生能够了解语音识别实际应用
四、教学过程
播放视频,通过提出问题导入新课随着人工智能技术的发展,越来越多的机
器人走进我们的生活,下面请同学们观看一个视频,来进一步了解智能机器人。
(播放语音识别机器人视频)同学们,你在哪里见过语音识别的应用?观目
前语音识别技术在智能家居、智能车载、智能客服机器人等方面有广泛的应用,
未来将会深入到学习、生活、工作的各个环节。那机器人到底是怎么来识别我们
人类声音的那?接下来我们一起了解一下语音识别技术。
那什么是语音识别?语音识别是指将语音自动转换为相应的文字或命令的过
程。不同于其他的语音处理技术,语音识别技术注重对语音内容的识别和理解。
设计意图:
观看视频,回答问题并思考通过观看视频和举例,初步了解语音识别。
一、语音识别的概念
语音识别是人工智能领域的一项重大突破,它将人说话的语音信号,转换为
可被机器识别的文字信息
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二、语音识别的原理
语音识别基本过程:
通过数模转化得到一个数字声音信号,对该声音信号进行预处理和特征提取,
将该特征在声学模型中进行模式匹配得到音素序列,最后在语言模型中查找该音
素序列匹配概率最高的文本,并输出识别结果。
语音识别过程如图所示。
语音识别原理是什么呢?
1.获取声音信号,数字化
我们说话的声音属于模拟信号,收集到声音以后机器会先把模拟信号转换
为数字信号
2.信号预处理,特征提取
信号预处理是指对语音信号进行降噪、消除杂音等处理后得到一个比较干净
的语音信号。
对这个信号进行处理,即对音频进行分针处理,把音频切成一小段一小段的
每一小段称为一帧,经过分帧的音频,就会分成类似如图所示一帧一帧的信
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号,再从每一帧里面提取出其对应的特征向量
3.声学模型匹配
对于图中的波形,我们可以得到如图所示的特征向量,依据得到特征向量
再根据声学模型对其进行分类,将大量的语音数据,使用特定算法产生声学模型
声学模型就像是一个分类器,根据接收到的不同波形,按照分类寻找对应的音节
对于前面我们已经得到的波形,机器便通过对其在声学模型里面找到其对应的音
节,比如第一个特征向量对应的是LI,依次类推,由此便得到了对应的音素信息
4.语言模型匹配
语音处理是指根据匹配到的音素序列,在语言模型中找到概率最高的文本并
输出识别结果。
知识链接:语言模型:对搜集到的海量语句进行分析统计,获得单词之间搭
配的概率关系,从而形成语言模型。
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三、语音识别的应用
生活
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