4. 句错率
4. 句错率
如果你的手机内置手机助手你可以利便快捷的实现设定闹钟打开应用等大大的提高了效率。
4. 句错率
4. 句错率
如果你的手机内置手机助手你可以利便快捷的实现设定闹钟打开应用等大大的提高了效率。语音输入法也有很是显着的优势相较于键盘输入提高了输入的效率每分钟可以输入300字左右。
声纹识别也叫做说话人识别是生物识别技术的一种通过声音判别说话人身份的技术。
其实和人脸识此外应用有些相似都是凭据特征来判断说话人身份的只是一个是通过声音一个是通过人脸。
文字绝对算是人类最伟大的发现之一正是因为有了文字人类的文明结果才得以延续。
整个这一套组成了一个完整的语音识别模型其中声学模型和语言模型是整个语音识此外焦点各家识别效果的差异也是这两块内容的差别导致的。
微信或者输入法的语音转文字相信大家都用过这就是语音识此外典型应用就是把我们说的音频转换成文字内容。
好比说：我想看魑魅魍魉训练的时候没有“魑魅魍魉”这四个字就很可能识别错误我们只需要在语言模型中加入这个词就可以。一般工程师会把模型做成热更新的方式利便我们操作。
家庭场景最常见的就是智能音箱和智能电视了我们通过智能音箱可以语音控制家内里的所有电器的开关和状态；通过语音控制电视切换节目搜索我们想要寓目的内容。
家庭场景最常见的就是智能音箱和智能电视了我们通过智能音箱可以语音控制家内里的所有电器的开关和状态；通过语音控制电视切换节目搜索我们想要寓目的内容。
3. 儿童场景
另有一些可以语音交互的玩具也有ASR识此外部门。
有的虽然不是生僻字但还是会泛起竞合问题竞合就是两个词发音很是像会相互冲突。一般我们会把想要识此外这句话都加到语言模型。
2. 语种识别（LID）
人的声音信息首先要经由麦克风整列收集和处置惩罚然后再把处置惩罚好的音频文件传到云端整个语音识别模型才开始事情。
声纹识此外原理是借助差别人的声音在语谱图中共振峰的漫衍情况差别这一特征去对比两小我私家的声音在相同音素上的发声来判断是否为同一小我私家。
大部门公司会把ASR和NLP离开来做研发认为一个是解决声学问题一个是解决语言问题。
其实对用户来讲体验是一个整体。
未来有可能联合图像算法的能力好比唇语识别、心情识别等能力辅助提高ASR识此外准确率。
好比唇语识别+语音识别来解决庞大场景的声音信息杂乱的情况。
常用的分类模型有：高斯混淆模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）是非时影象模型（LSTM）等。
3. 多模态联合
另外一般还要分为模型测试和实际测试我们下面谈到的都是实际测试的指标。
编辑导语：语音识别已经走进了大家的日常生活中我们的手机、汽车、智能音箱均能对我们的语音举行识别。那么什么是语音识别呢？它又能应用于那里？该如何对其举行测试与运营维护呢？本文作者为我们举行了详细地先容。
现在许多算法的能力都是一个一个的孤岛需要产物司理把这些算法能力整合起来从而作出更准确的判断。
公式如下：
像专门提供云端语音识别能力的公司好比科大讯飞、谷歌自己的语音识别模型都是有降噪能力的因为你不知道前端的麦克风阵列到底是什么情况。
语音识别技术（Automatic Speech Recognition）是一种将人的语音转换为文本的技术。
一般单纯测模型的话主要以词错率为关键指标；用户体验方面的测试则更多偏向于句错率。因为语音交互时ASR把文本传给NLP我们更关注这句话是否正确。
后期运营我们一般会对语言模型举行调整来解决识别历程中的badcase。
1. VAD截断
一、什么是语音识别
这个和用户的语速有很大关系如果用户说话比力慢的机。
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