annyang语音识别
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11May2023
语音识别工作原理简介语音识别源于20世纪50年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风,语音便从物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。其工作原理为:语音信号在非常短的时间尺度上(比如10毫秒)
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美国康奈尔大学的研究人员开发了一种新技术,可以通过声纳眼镜进行无声沟通。这种眼镜利用微型扬声器和麦克风来读取佩戴者默念的单词,从而可以在不需要物理输入的情况下执行各种任务。这项技术由康奈尔大学的博士生张瑞东(音译)领导开发,是在一个类似的项目的基础上进行的改进,该项目使用了一个无线耳机,而之前的模型则依赖于摄像头。据IT之家了解,该声纳眼镜使用一种名为 EchoSpeech 的无声语音识别接口,利用声纳来感知嘴部运动,同时使用一个深度学习算法实时分析回波特征。这使得系统能够以约 95% 的准确率
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