Bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan sintesis pertuturan berasaskan pembelajaran mendalam dalam PHP?

Dalam beberapa dekad yang lalu, teknologi suara telah berkembang pesat, yang memberikan kemudahan yang hebat kepada orang ramai, seperti pengecaman suara, sintesis pertuturan, dsb. Pada masa kini, dengan perkembangan pesat teknologi AI, pembelajaran mendalam telah menjadi kaedah arus perdana teknologi pertuturan, dan secara beransur-ansur menggantikan kaedah pengecaman dan sintesis pertuturan berasaskan peraturan tradisional. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, bagaimanakah PHP boleh menggunakan pembelajaran mendalam untuk pengecaman dan sintesis pertuturan? Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara melakukan pengecaman dan sintesis pertuturan berdasarkan pembelajaran mendalam dalam PHP.

1. Asas pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin, yang terasnya ialah rangkaian saraf berbilang lapisan. Berbeza daripada rangkaian cetek tradisional, pembelajaran mendalam mempunyai keupayaan pengekstrakan dan pengabstrakan ciri berbilang lapisan, serta boleh memproses data berskala besar dan mengekstrak maklumat penting dengan cepat. Dalam bidang pengecaman dan sintesis pertuturan, pembangunan pembelajaran mendalam telah banyak meningkatkan ketepatan pengecaman dan sintesis pertuturan.

2. Pengecaman pertuturan

1. Pengumpulan dan prapemprosesan data

Sebelum pengecaman pertuturan, kami perlu mengumpul sejumlah data pertuturan dan melakukan prapemprosesan. Tugas prapemprosesan termasuk pengurangan hingar isyarat, pengekstrakan ciri, dsb. Antaranya, tujuan pengurangan hingar isyarat adalah untuk menghilangkan gangguan bunyi dalam isyarat pertuturan yang biasa digunakan termasuk penolakan spektrum, algoritma penapisan Wiener, dsb. Tujuan pengekstrakan ciri adalah untuk menukar isyarat pertuturan ke dalam bentuk yang boleh dikenali oleh rangkaian saraf Algoritma pengekstrakan ciri yang biasa digunakan ialah algoritma MFCC.

2. Membina model

Membina model ialah kandungan teras pengecaman pertuturan Kita boleh menggunakan rangkaian neural konvolusi (CNN) atau rangkaian saraf berulang (RNN) dalam pembelajaran yang mendalam untuk mencapai pengecaman pertuturan. Antaranya, CNN sesuai untuk mengenal pasti isyarat jangka pendek dalam pertuturan, manakala RNN sesuai untuk memproses isyarat jujukan jangka panjang.

3. Melatih model

Selepas model ditubuhkan, kita perlu melatih dan melaraskan parameter model secara berterusan melalui algoritma perambatan belakang supaya model dapat mengenali pertuturan dengan tepat isyarat. Model latihan memerlukan banyak sumber dan masa pengkomputeran, dan rangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow boleh membantu kami menyelesaikan tugas ini.

4. Pengujian dan Pengoptimuman

Selepas latihan selesai, kami perlu menguji dan mengoptimumkan model. Semasa ujian, data pertuturan yang belum dilatih oleh model digunakan untuk pengecaman, dan kesan model diuji melalui penunjuk penilaian seperti ketepatan dan ingat semula. Semasa pengoptimuman, model dan parameter perlu dilaraskan untuk meningkatkan ketepatan dan keteguhan pengecamannya.

3. Sintesis pertuturan

1. Pengumpulan dan prapemprosesan data

Sama seperti pengecaman pertuturan, sejumlah besar data pertuturan juga perlu dikumpul sebelum pertuturan sintesis dan melakukan prapemprosesan. Tugas prapemprosesan termasuk pengurangan hingar isyarat, penyingkiran jeda suku kata, dsb. Pada masa yang sama, kita juga perlu melabelkan data pertuturan untuk membina model.

2. Membina model

Membina model ialah kandungan teras sintesis pertuturan Kita boleh menggunakan rangkaian adversarial generatif (GAN) atau pengekod auto variasi (VAE) secara mendalam pembelajaran. ) untuk melaksanakan sintesis pertuturan. Antaranya, GAN boleh menjana isyarat pertuturan yang realistik, tetapi memerlukan masa latihan yang panjang manakala VAE boleh mencapai sintesis pertuturan yang pantas, tetapi kualiti bunyi yang disintesisnya mungkin kurang baik.

3. Melatih model

Sama seperti pengecaman pertuturan, sintesis pertuturan memerlukan banyak sumber dan masa pengkomputeran, dan algoritma perambatan belakang perlu digunakan untuk melaraskan model secara berterusan parameter untuk menjadikannya Mampu menjana isyarat pertuturan yang realistik. Pada masa yang sama, kita boleh mencapai kesan sintesis yang berbeza dengan mengawal input model.

4. Pengujian dan Pengoptimuman

Sama seperti pengecaman pertuturan, sintesis pertuturan juga memerlukan ujian dan pengoptimuman. Semasa ujian, pendengaran buatan dan kaedah lain perlu digunakan untuk menilai kualiti dan ketepatan bunyi yang disintesis semasa pengoptimuman, model dan parameter perlu dilaraskan untuk meningkatkan kesan sintesis dan keteguhannya.

Ringkasnya, pengecaman pertuturan dan sintesis berdasarkan pembelajaran mendalam telah digunakan secara meluas dalam PHP. Sama ada ia mengoptimumkan pengalaman pengguna atau meningkatkan kecekapan kerja, teknologi suara akan memainkan peranan yang semakin penting dalam pembangunan masa depan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan sintesis pertuturan berasaskan pembelajaran mendalam dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!