C++ の音声認識テクノロジー

音声認識技術は、人間の言語をコンピュータが認識できるテキスト情報に変換する技術です。科学技術の発展、特に人工知能技術の成熟に伴い、音声認識技術は日常生活でますます使用されるようになりました。 C は人気のあるプログラミング言語であり、音声認識システムの開発にも C を使用できます。この記事では、C の音声認識技術を紹介します。

1. 音声認識の基礎

音声認識技術は通常、次の部分で構成されます::

1. 信号前処理: 前処理後の音声信号を形式として変換します。分析が容易な一般的な処理方法には、ノイズ低減、音声セグメンテーション、音量正規化などが含まれます。

2. 特徴抽出: 音声信号から特徴を抽出して、その後の分類と識別を容易にします。共通の機能には、メル周波数ケプストラム係数 (MFCC)、線形予測符号化 (LPC) などが含まれます。

3. 音声認識モデル: 音声認識モデルは主に、統計ベースのモデルとニューラル ネットワークベースのモデルの 2 つのカテゴリに分類されます。一般的な統計ベースの手法には隠れマルコフ モデル (HMM) があり、ニューラル ネットワークベースの手法にはディープ ニューラル ネットワーク (DNN) やリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) があります。

4. モデルのトレーニング: ラベル付き音声データ セットをトレーニングに使用して、音声認識モデルの精度を向上させます。

2. C での音声認識

C は効率的なプログラミング言語として、コンピューター ビジョンや自然言語処理の分野で幅広い用途があります。音声認識に関しては、C にも優れたライブラリとツールキットがあり、Jieba 単語分割ライブラリは非常に有名な中国語単語分割ライブラリです。

以下では、一般的に使用される C 言語の音声認識ライブラリとツールキットを紹介します。

1. CMU Sphinx

CMU Sphinx はカーネギー メロン大学によって開発されました。ソース音声認識ツールキットには、PocketSphinx、SphinxTrain、Sphinx4 などの複数のサブプロジェクトが含まれており、その中で、PocketSphinx は最も一般的に使用されるサブプロジェクトの 1 つです。高速、正確、柔軟で、組み込みで実行できます。組み込みの音声認識アプリケーションに適しています。 SphinxTrain は音声認識モデルのトレーニングと最適化のためのツールキットであり、Sphinx4 は Java アプリケーションで簡単に使用できる Java 音声認識ライブラリを提供します。

2. Kaldi

Kaldi は、ジョンズ ホプキンス大学によって開発されたオープンソースの音声認識ツールキットで、HMM、DNN、RNN などのさまざまな音声認識技術が含まれています。 . 中国語、アラビア語、英語などの複数の言語もサポートしています。カルディは、ユーザーのトレーニングと最適化を促進するために、いくつかのトレーニング スクリプトとモデルも提供しています。

3. HTK

HTK (隠れマルコフ モデル ツールキット) は、ケンブリッジ大学によって開発された一般的に使用される音声認識ツールキットです。HMM モデルに基づいており、音声認識の分野で広く使われています。 HTK は、特徴抽出、ユークリッド距離計算、ビタビ復号など、さまざまなフロントエンドおよびバックエンド処理ツールを提供します。

3. 音声認識の応用

音声認識技術は、スマートホーム、スマート交通、医療、金融、教育などの分野で広く使用されています。

1. 音声アシスタント

Apple の Siri、Microsoft の Cortana、Baidu の DuerOS など、音声アシスタントは人々の日常生活に欠かせないものになっています。など、音楽の再生、メッセージの送信、天気の確認、情報の問い合わせなど、一部の操作を音声コマンドで完了できます。音声アシスタントの実現は、音声認識技術や自然言語処理技術と切り離せないものです。

2. 音声翻訳

音声翻訳テクノロジーは、ある言語の音声を別の言語のテキストに変換できます。たとえば、Google 翻訳は、音声認識テクノロジーを使用して話し言葉をテキストに変換し、機械翻訳テクノロジーを使用してそれを別の言語に翻訳します。音声翻訳技術は、言語を越えたコミュニケーションの効率と利便性を向上させることができ、幅広い応用の可能性を秘めています。

結論

音声認識テクノロジーは重要かつ常に開発されているテクノロジーであり、C は人気のあるプログラミング言語として音声認識アプリケーションでも広く使用されています。 C で一般的に使用される音声認識ライブラリとツールキットを導入することで、音声認識テクノロジの多様性と幅広さがわかります。今後、AI技術の発展に伴い、音声認識技術もさらに普及していくでしょう。

以上がC++ の音声認識テクノロジーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。