基于规则的语音识别系统与统计语音识别系统之间有什么区别?

基于规则的语音识别系统与统计语音识别系统之间有什么区别?

标记化在语音识别系统中起着至关重要的作用,它将口语转换为可由算法处理的结构化表示。从本质上讲,令牌化是将连续的语音分解为更小的,可管理的称为令牌的单元的过程。取决于语音识别系统的复杂性和设计,这些标记可以是单词、短语或甚至音素。通过将音频输入分割成不同的元素,标记化有助于系统更好地理解语音成分,从而更容易识别和分析它们。

例如,在简单的语音识别应用中,当用户说 “打开灯” 时,系统首先记录音频输入。令牌化过程然后将该输入分割成单独的单词: “转” 、 “开” 、 “该” 和 “灯”。这些单词中的每一个都充当令牌并被单独处理,从而允许系统将它们与词汇数据库进行匹配。这种方法提高了识别口头命令的准确性,并减少了误解的机会,尤其是在嘈杂的环境中或处理口音时。

此外,有效的标记化还有助于处理复杂的语言特征,如收缩,标点符号和多词表达。例如,当用户说 “我不敢相信这不是黄油” 时,强大的标记化过程会将 “不能” 和 “它是” 识别为收缩,将它们链接到其扩展形式 “不能” 和 “它是”。这种级别的细节确保语音识别系统准确地捕获口语单词的预期含义和上下文。最终,实现准确的标记化是设计高效可靠的语音识别应用程序的基础步骤,使它们能够与用户流畅地交互。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
少样本学习和零样本学习在人工智能发展中的未来是什么?
协同过滤是一种推荐技术,通常用于各种应用程序,如在线零售,流媒体服务和社交媒体平台。它通过分析多个用户的偏好和行为来识别模式和相似性。从本质上讲,这个想法是,如果两个用户有喜欢相似物品的历史,那么他们可以用来互相推荐物品。协同过滤主要有两种
Read Now
分布式数据库与传统关系数据库之间有什么区别?
网络延迟在分布式数据库的性能和效率中起着至关重要的作用。它指的是数据在网络中不同节点之间传输所需的时间。在分布式数据库中,数据通常存储在多个位置或服务器上,这意味着任何需要从多个来源获取数据的操作可能会受到这些节点沟通速度的影响。高延迟可能
Read Now
强化学习和监督学习之间的主要区别是什么?
微调强化学习 (RL) 模型涉及调整其参数和超参数,以优化特定任务的性能。这个过程从预先训练的模型开始,该模型已经从更广泛的问题或数据集中学习了一些表示或策略。目标是在更专业的环境中提高模型的性能,通常以与初始训练期间不同的动态或目标为特征
Read Now

AI Assistant