Isu kualiti audio dalam teknologi pengecaman pertuturan

Isu kualiti audio dalam teknologi pengecaman pertuturan memerlukan contoh kod khusus

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, teknologi pengecaman pertuturan secara beransur-ansur telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam kehidupan seharian manusia. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, sistem pengecaman pertuturan sering menghadapi masalah kualiti audio, yang secara serius menjejaskan ketepatan dan kebolehpercayaan sistem. Artikel ini akan menumpukan pada isu kualiti audio dalam teknologi pengecaman pertuturan dan menyediakan beberapa contoh kod khusus.

Pertama sekali, kesan masalah kualiti audio pada sistem pengecaman pertuturan terutamanya ditunjukkan dalam dua aspek: kejelasan isyarat pertuturan dan gangguan hingar. Kejelasan isyarat pertuturan menentukan ketepatan pengekstrakan sistem dan pengecaman ciri pertuturan. Gangguan bunyi menyebabkan isyarat pertuturan bercampur dengan hingar latar belakang, mengakibatkan peningkatan dalam kadar ralat pengecaman. Oleh itu, meningkatkan kualiti audio adalah kunci untuk memastikan ketepatan sistem pengecaman pertuturan.

Untuk menyelesaikan masalah kualiti audio, kami boleh membuat penambahbaikan dalam aspek berikut:

1. Pengurangan Bunyi: Dengan melakukan pemprosesan pengurangan hingar pada isyarat audio, gangguan hingar latar pada isyarat pertuturan dialih keluar. Kaedah pengurangan hingar yang biasa digunakan termasuk Penolakan Spektrum, Penapis Wiener, dsb. Berikut ialah contoh kod penapis Wiener yang mudah:

import numpy as np

def wiener_filter(signal, noise, alpha):
    noise_power = np.mean(noise**2)
    signal_power = np.mean(signal**2)
    transfer_function = 1 - alpha * (noise_power / signal_power)
    filtered_signal = signal * transfer_function
    return filtered_signal

2. Peningkatan Audio: Meningkatkan kejelasan isyarat pertuturan dengan mempertingkatkan ciri isyarat pertuturan. Kaedah peningkatan audio yang biasa digunakan termasuk penyamaan audio, kawalan perolehan adaptif, dsb. Berikut ialah contoh kod penyamaan audio mudah:

import scipy.signal as signal

def audio_equalizer(signal, frequencies, gains):
    b, a = signal.iirfilter(4, frequencies, btype='band', ftype='butter', output='ba')
    equalized_signal = signal.lfilter(b, a, signal) * gains
    return equalized_signal

3. Pengesanan Aktiviti Suara (VAD): Dengan mengesan perbezaan tenaga antara isyarat suara dan isyarat hingar, ia secara automatik menentukan tempoh masa aktiviti suara dan mengurangkan bukan- aktiviti visual. Gangguan bahagian suara kepada sistem. Berikut ialah contoh kod VAD berasaskan ambang tenaga ringkas:

def voice_activity_detection(signal, threshold):
    energy = np.sum(signal**2)
    vad_decision = energy > threshold
    return vad_decision

Dengan melakukan pemprosesan pengurangan hingar, peningkatan audio dan pengesanan pengaktifan suara pada isyarat audio, ketepatan dan kebolehpercayaan sistem pengecaman pertuturan boleh dipertingkatkan dengan ketara. Sudah tentu, kaedah pemprosesan khusus perlu dipilih dan diselaraskan berdasarkan senario aplikasi sebenar.

Ringkasnya, isu kualiti audio merupakan cabaran penting dalam teknologi pengecaman pertuturan. Artikel ini menerangkan cara meningkatkan kualiti audio melalui kaedah seperti pemprosesan pengurangan hingar, peningkatan audio dan pengesanan pengaktifan suara. Pada masa yang sama, artikel ini juga menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan kaedah ini dengan lebih baik. Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit rujukan dan inspirasi untuk menyelesaikan masalah kualiti audio dalam teknologi pengecaman pertuturan.

Atas ialah kandungan terperinci Isu kualiti audio dalam teknologi pengecaman pertuturan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!