语音识别技术数据对比

一般取景操作不是简单的剪切，而是利用移动窗口功能来实现，这里不赘述。通常，帧之间会有重叠。图中每帧长度为25ms，每两帧之间有251015ms的重叠。我们称之为帧长25ms，帧移位10ms的成帧。分幅后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，必须进行变换。常见的变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特点，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单理解为包含了这一帧的内容信息语音。

语音识别技术的原理是将语音信号的一段转换成相应的文本信息。该系统主要包括四个部分:特征提取、声学模型、语言模型、词典和解码。之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；在声学模型中，根据声学特征计算每个特征向量在声学特征上的得分；

最后，根据已有的词典，对短语序列进行解码，得到最终可能的文本表示。作为语音 识别的前提和基础，对语音信号的预处理非常重要。在最终的模板匹配中，将输入的语音信号的特征参数与模板库中的特征参数进行比较。因此，只有在预处理阶段获得能够表征语音信号本质特征的特征参数，这些特征参数才能高速率匹配识别。

使用YQ5969，其中语音识别技术可以支持本地和云识别不同的需求。5米以内，本地识别率超过93%，云端识别率百分之九十七。这个语音 识别技术安静环境下的特性语音识别系统已经接近人类的水平，目前已经有很多实际应用，但是目前/。NRK 10语音 识别芯片是广州九信电子自主研发的高性能、低成本离线语音识别芯片，具有语音/1223。

语音识别技术，又称自动语音识别(自动语音识别，ASR)，其目标。与说话人识别和说话人确认不同，后者试图识别或确认发出语音的说话人，而不是其中包含的词法内容。语音识别技术属于人工智能的一个重要分支，涉及很多学科，如信号处理、计算机科学、语言学、声学、生理学、心理学等。，而且是在人机自然交互技术。

语音识别技术让手持电脑的用户不必关注屏幕。在IT行业倡导开放系统和互操作的大潮中，语音synthesis/识别的功能已经很容易地集成到许多现有的供应链应用中，包括仓库管理、拣货和仓储、库存、检验、质量监控等，，主要是终端模拟(TE)。根据对大众配送中心的调查，使用条形码数据输入法的准确率比传统的语音-3高4%/(前者为9%，后者为95%)，但使用条形码处理需要多26名全职工人。