《智能语音识别技术》课件.pptVIP

智能语音识别技术

课程概述1课程目标掌握语音识别基础理论与应用2学习内容从信号处理到深度学习模型考核方式

第一章：语音识别技术概述定义理解语音信号转文本过程1发展历程从简单命令到自然对话2应用领域智能助手到医疗健康3技术挑战噪声、口音和实时性4

1.1语音识别的定义什么是语音识别将人类语音转换为文本的技术语音识别的基本原理音频信号分析与模式匹配

1.2语音识别的发展历史1早期研究1950年代简单数字识别2关键技术突破1970-90年代HMM模型应用3现代语音识别2010年后深度学习革命

1.3语音识别的应用领域智能助手Siri、小爱同学日常交互车载系统免手操作导航与控制医疗健康电子病历录入与诊断辅助教育语言学习与智能答疑

1.4语音识别的挑战环境噪声背景声音干扰识别准确率口音和方言多样化发音模式适应问题实时性要求低延迟高效处理需求

第二章：语音信号处理基础1语音信号特性时域与频域分析2信号数字化采样、量化与编码3预处理技术分帧、加窗与滤波4特征提取MFCC与声学特征

2.1语音信号的特性时域特性振幅随时间变化的波形表示频域特性能量在不同频率的分布特征

2.2语音信号的数字化采样以特定频率采集连续信号离散点量化将采样值映射到有限数值范围编码将量化值转换为二进制数据

2.3预处理技术预加重增强高频成分补偿衰减分帧将信号分割为短时分析片段加窗减少频谱泄漏提高分析精度

2.4端点检测1能量法识别信号能量超过阈值帧2过零率法分析信号通过零点频率3双门限法结合能量与过零率增强检测

2.5特征提取MFCC特征梅尔倒谱系数模拟人耳听觉PLP特征感知线性预测基于听觉模型声学特征表征语音基本语音学属性

第三章：声学模型1Transformer模型自注意力机制2RNN和LSTM序列建模能力3CNN和DNN特征提取与分类4GMM-HMM传统概率模型

3.1隐马尔可夫模型（HMM）HMM的定义描述状态转移的概率图模型HMM的三个基本问题评估、解码与学习问题

3.2GMM-HMM模型123高斯混合模型（GMM）多个高斯分布的加权组合GMM-HMM的结构GMM作为观测概率分布参数估计使用EM算法优化模型

3.3深度神经网络（DNN）DNN的基本结构多层前馈神经网络DNN在语音识别中的应用替代GMM计算声学概率DNN-HMM混合系统结合神经网络与HMM优势

3.4卷积神经网络（CNN）CNN的特点局部连接与权值共享特性CNN在语音识别中的应用处理语谱图的时频特征

3.5循环神经网络（RNN）RNN的结构具有反馈连接的序列模型长短时记忆网络（LSTM）解决长期依赖问题的特殊RNN

3.6Transformer模型自注意力机制捕捉序列内任意位置依赖关系多头注意力并行学习不同表示空间信息Transformer在语音识别中的应用端到端语音识别新范式

第四章：语言模型N-gram模型基于历史词序列预测神经网络语言模型学习词表示与预测预训练语言模型BERT/GPT通用表示学习

4.1N-gram语言模型N-gram模型的定义基于前N-1个词预测下一个词N-gram模型的训练从大规模文本统计词序列概率

4.2神经网络语言模型前馈神经网络语言模型固定窗口历史词预测循环神经网络语言模型可变长度历史信息建模词嵌入表示学习词的分布式语义表示

4.3BERT和GPT模型BERT模型简介双向Transformer编码器GPT模型特点自回归Transformer解码器迁移学习应用预训练加微调范式语音识别集成改进识别结果后处理

第五章：解码算法Viterbi算法动态规划寻找最优状态序列束有哪些信誉好的足球投注网站限制有哪些信誉好的足球投注网站空间的启发式方法WFST解码基于有限状态转换器的高效解码

5.1Viterbi算法1Viterbi算法原理动态规划查找最可能状态序列2在HMM中的应用计算给定观测最可能状态路径3计算复杂度状态数和序列长度的函数

5.2束有哪些信誉好的足球投注网站束有哪些信誉好的足球投注网站算法每步保留最可能的K个假设剪枝策略基于概率阈值丢弃低概率假设

5.3WFST解码1加权有限状态转换器（WFST）带权重的状态转换图2WFST在语音识别中的应用整合多个知识源于一个网络3组合与优化操作减少有哪些信誉好的足球投注网站空间提升效率

第六章：语音识别系统设计系统架构前端处理到文本输出的完整流程数据准备高质量语料收集与标注模型训练从数据中学习声学与语言规律

6.1系统架构前端处理音频捕获与特征提取声学模型特征序列到音素概率映射语言模型词序列概率估计解码器有哪些信誉好的足球投注网站最可能文本序列

6.2训练数据准备语音数据收集多场景多说话人录制1数据标注转写与时间对齐处理2数据增强添加噪声与变速扩充样本3数据筛选剔除低质量样本保证质量4

6.3模型训练1声学模型训练从特征序列学习声音模式2语言模型训练从大规模文本学习语言规律3解码图构建整合声学与语言知识4参