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ISSN1009-3044E-mail：eduf@

ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术

ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第20卷第17期(2024年6月）

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Vol.20,No.17,June2024Tel：+86-551

人工智能在语音识别中的应用

张俊

（安徽工业经济职业技术学院，安徽合肥230051)

摘要：在语音识别这一领域，人工智能起到了至关重要的作用。它通过数据的预处理、特征的提取，达到了对语音信号

进行高效识别和合成的目的。深度学习的技术，尤其是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，在语音识别领域表

现出了卓越的性能。与此同时，像支持向量机(SVM)这样的机器学习技术以及决策树在语音识别领域也发挥了关键作

用。通过应用自然语言处理技术，语音识别的准确度和对上下文的理解能力得到了进一步地增强。

关键词：语音识别；深度学习；自然语言处理；人工智能

中图分类号：TP311文献标识码：A

开放科学（资源服务）标识码(OSID)：

文章编号：1009-3044(2024)17-0046-03

0引言语音回复中。这些技术不仅要求识别与合成能力要

高，而且要求能应对多种语言、口音及说话方式灵活

在人工智能技术高速发展的今天，语音识别已经

多变。为此，语音识别和合成系统经常需要综合运用

成为智能交互中的一个重要环节。通过高级数据处

多种AI技术，如自然语言处理(NLP)和机器学习，以

理与机器学习算法，系统能听懂并产生语音，这大大

达到更自然、更准确的交互体验。

提高了人机交互的自然性与效率。本论文将讨论人

工智能在语音识别方面的运用，并展现语音识别技术2人工智能技术在语音识别中的应用

目前在各方面的应用状况以及将来的潜力。

2.1深度学习在语音识别中的应用

1人工智能在语音识别中的应用方法

2.1.1神经网络基础

1.1数据预处理与特征提取

神经网络是深度学习中最核心的部分，它模拟人

在数据预处理及特征提取环节中，该流程是语音脑对信息进行加工。通过多个节点及层次结构对复

识别系统建立的基础，影响着后续模型训练结果及效杂数据模式进行处理，神经网络表现出了较强的语音

率。数据预处理旨在对输入语音数据进行清洗与标识别能力。这一能力使神经网络能从原始音频信号

准化，以保证数据质量。具体步骤包括消除背景噪中学习到语音上的细微差异及复杂规律，达到高精确

声、标准化音量及时长，以及对语音样本进行切分。识别的目的。在语音识别的应用方面，可以通过对基

特征提取的过程主要是从已经处理过的语音数据中于神