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
IaaS 解决方案如何处理性能监控?
基础设施即服务(IaaS)解决方案通过内置工具、第三方集成和自定义解决方案的组合来处理性能监控,从而提供资源使用和应用性能的洞察。这些工具通常实时监测 CPU 使用率、内存消耗、网络带宽和存储性能等指标。通过提供仪表板和警报系统,IaaS
Read Now
如何为ARIMA模型选择参数?
移动平均是一种用于通过计算定义窗口上的观测值平均值来平滑时间序列数据的技术。此方法有助于减少噪音并突出潜在趋势。例如,销售数据的5天移动平均值计算序列中每个点过去5天的平均销售额。有不同类型的移动平均线,如简单移动平均线 (SMA) 和加权
Read Now
什么是随机梯度下降(SGD)?
在监督训练中,模型提供有标记的数据,这意味着训练数据集中的每个输入都有相应的目标输出 (标签)。模型通过将其预测与正确的标签进行比较并根据误差 (损失) 调整其权重来学习。监督学习通常用于分类、回归和对象检测等任务。 另一方面,无监督训练
Read Now