好的，语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）系统是一个复杂的系统工程，通常包含以下主要组成部分：
-
前端处理 (Front-End Processing / Feature Extraction)
- 输入： 原始音频信号（麦克风采集的模拟声音，经过模数转换变成数字信号）。
- 主要任务： 对原始音频信号进行初步处理，提取对识别有用的、鲁棒的特征（特征向量序列），同时降低后续处理的计算复杂度。
- 关键模块：
- 预处理：
- 降噪/语音增强： 过滤或抑制背景噪声、回声等干扰（例如：谱减法、维纳滤波、深度学习方法）。
- 预加重： 提升高频分量，补偿发声时高频能量衰减。
- 分帧与加窗： 将连续的语音信号分割成短时（通常10-30毫秒）、有重叠（通常重叠一半）的小段（帧），并对每一帧应用窗函数（如汉明窗、汉宁窗）来减少帧边缘的不连续性。
- 特征提取： 计算每帧信号的声学特征。最核心的步骤。
- 梅尔频率倒谱系数： 是最经典和广泛使用的特征。它模拟人耳对频率的感知特性（梅尔刻度），通过对语音帧的傅里叶变换、梅尔滤波器组滤波、取对数、再进行离散余弦变换得到能较好表征声道特性的特征。
- 滤波组能量： MFCC的前一步。
- 线性预测系数： 另一种常用特征。
- 近年来： 深度学习模型有时直接从原始音频或低阶特征（如FBank）学习特征，降低了对手工设计特征（如MFCC）的依赖。
- 预处理：
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声学模型 (Acoustic Model)
- 输入： 前端处理得到的特征向量序列（代表声音在时间上的变化）。
- 主要任务： 建立声音特征与音素（语音中最小的可区分单位，如“p”、“b”、“a”）或子词单元（如声韵母）之间的概率映射关系。它学习不同音素在特征空间中的概率分布。
- 核心技术：
- 隐马尔可夫模型： 早期核心模型，用于建模状态的序列转移（如音素内状态的转移：起始、稳定、结束）和状态发出的观测值（特征向量）的概率分布。每个音素通常由一个HMM表示。
- 高斯混合模型： 常与HMM结合使用，用于对HMM状态下发出的特征向量的概率分布进行建模。
- 深度神经网络： 现代声学模型的主流技术。
- DNN-HMM混合系统： DNN替代GMM，用于估计给定特征向量下属于每个HMM状态的后验概率（P(state | feature)），这比GMM建模的似然概率（P(feature | state)）更鲁棒。
- 端到端模型：
- 连接时序分类： 一种无需显式帧级对齐的训练目标。
- 注意力机制： 直接学习特征序列与词序列之间的对齐和映射关系。
- 常用网络结构： 循环神经网络（RNN，如LSTM、GRU）、卷积神经网络（CNN）、Transformer（因其强大的序列建模能力而迅速成为主流）。
- 输出： 每一帧声音属于各个音素或子词单元的概率。
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语言模型 (Language Model)
- 输入： 词汇表（或子词单元表）。
- 主要任务： 建模词序列（或子词序列）出现的合理性概率。例如，“我今天很开心”比“苹果我今天开心”具有更高的概率和更合理的语言结构。
- 关键作用： 帮助系统在声学特征存在歧义时（比如同音字/词），基于语言的统计规律和上下文，选择语义上更可能出现的词语序列。极大地提高了识别的准确性和流畅度。
- 核心技术：
- N-gram模型： 基于前面N-1个词来预测当前词的概率。计算简单，但难以建模长距离依赖。
- 神经语言模型： 现代主流技术。
- 基于 RNN / LSTM / GRU 的模型： 能有效建模长距离上下文依赖。
- Transformer-based 模型： （如BERT、GPT系列）因其无与伦比的上下文表示能力，在大规模预训练后作为语言模型效果卓越（通常微调使用）。
- 其它： 基于文法的模型（应用受限）。
- 输出： 词序列的联合概率P(w1, w2, ..., wm)。
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发音词典 (Pronunciation Lexicon)
- 输入： 词汇表。
- 主要任务： 建立词到其组成音素（或子词单元）序列的映射关系。
- 格式： 一个大的查询表（或映射函数）。例如：
- 我：
wo3（注：这里wo3代表拼音音节序列对应的音素序列） - 今天：
jin1 tian1 - 开心：
kai1 xin1
- 我：
- 关键作用： 连接声学模型和语言模型的桥梁。 它将语言模型预测的词序列与声学模型建模的音素序列联系起来。
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解码器 (Decoder)
- 输入：
- 前端特征序列（或声学模型输出的概率分布序列）。
- 声学模型（提供帧级别的音素概率）。
- 语言模型（提供词序列概率）。
- 发音词典（提供词与音素的对应关系）。
- 主要任务： 在整个可能的候选词序列空间中，搜索并选择得分最高的那条路径。得分结合了声学模型输出（这个声音像某个音素的概率）和语言模型输出（这些词这样组合是否合理自然）。这是一个动态规划搜索问题。
- 核心技术：
- 动态规划：
- 时间同步的束搜索： 最常用。它结合了隐马尔可夫模型的状态转移和加权有限状态机（通常结合了声学模型HMM拓扑、词典、语言模型信息）的概念，在时间帧上同步地搜索，并通过剪枝（Beam Search）保留概率最高的N条候选路径（称为“束宽”），避免搜索空间爆炸。
- 启发式搜索：
- 堆解码： 按路径得分排序搜索。
- *A 搜索：** 结合启发函数加速搜索。
- 动态规划：
- 输出： 识别出的最佳（或N个最佳）词序列。
- 输入：
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端点检测与语音活动检测
- 输入： 原始音频流。
- 主要任务： 检测音频流中语音段落的起点和终点，区分语音段（包含需要识别的语音）和非语音段（沉默、背景噪声）。
- 重要性： 在实时识别系统中至关重要。它能忽略无效的非语音部分，节省计算资源，并且有助于提高准确性（避免语言模型对无效静音建模）。
- 技术： 通常基于能量、过零率、频域特征或机器学习/深度学习模型（如二分类：语音/非语音）。
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后端处理/集成 (Back-End Processing / System Integration)
- 将上述核心组件集成在一起，形成完整的识别流程。
- 可能包括：
- 置信度评分： 评估识别结果的可靠性。
- 结果后处理： 如数字规整（把“幺两三”转成“123”）、标点预测、大小写处理、领域自适应（如医疗、法律术语）。
- 纠错： 基于语言模型或特定规则进行一定纠错。
- 输出格式化： 转换为最终所需的格式（文本流、带时间戳的字幕等）。
- 系统资源管理： 确保低延迟、高吞吐量（尤其对于实时系统）。
总结： 一个典型的ASR系统工作流程是： 原始音频 -> (预处理/VAD) -> 前端特征提取 -> 声学模型 -> (发音词典 + 语言模型) -> 解码器搜索最优词序列 -> 后端处理 -> 输出识别文本。
现代端到端模型尝试简化或合并这些组件（特别是声学模型、发音词典、解码器），利用一个统一的神经网络直接从音频特征序列预测词序列（或其概率），但其内部仍然隐式或显式地建模了类似的功能。
怎么设计基于嵌入式系统的语音口令识别系统？
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60user104
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医疗智能语音识别系统的研发与应用
结合语音识别技术构建医疗智能语音识别系统，达到减轻医护人员日常工作负担，减少重复性劳动，提高诊疗质量的目的。基于语音识别的关键技术和海量的医疗数据，开发电子病历与检查报告智能语音录入、移动护理智能语音录入、非接触式智能语音数据交互系统。
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jghgfdssas
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嵌入式语音识别系统分为封闭域识别和开放域识别，封闭域识别范围围绕指定的字/词语集合，也就是说在开发系统的时候会设定好应识别的字或词语，对范围外的词语语音系统不会识别。
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基于JuliUS语音识别引擎实现机器人孤立词语音识别系统的设计
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基于AVR单片机的语音识别系统设计，系统以AVR单片机为控制核心，实现对人的语音的识别控制。系统采用的主控芯片为Atreel公司的ATMEGAl28，语音识别功能采用ICR oute公司的单芯片
一只耳朵怪
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felixbury
2021-07-29 08:59:19
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随着科技的进步，时代的进步，语音识别技术也是日新月累，在快速的发展着。语音识别技术又被叫做语音识别系统，简单点说，就是一个拥有一定识别能力的语音芯片组块，语音识别模块被常常用于各个行业之中，一般
2021-03-18 14:15:11
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2024-09-21 11:32:51
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案例，全程技术支持，集成简单、快捷。产品组成----------汽车VIN码识别系统的优势——识别率高、识别速度快识别率高达99%，识别速度小于1秒------------——汽车VIN码识别系统覆盖
杨英杰ocr
2019-06-28 13:40:19
工商网监
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