语音识别技术中提取的声音特征的参数具体指什么？
去除冗余信息；降低维数
一般在识别说话人时，采用元音强度与元音间隔作为说话人识别的基础参数。
具体参见：勾轶,刘晓丽,陈长征.基于小波与神经网络的说话人身份识别[M].
语音信号是受外界干扰的随机信号，在进行语音信号处理（语音编码、语音合成、语音识别）时，必须经过特征提取车里才能有效的降低信号的冗余度。现在说一下语音特征参数有能量、基因频谱、共振峰值、短时过零率等，相比之下比较常用的是线性预测倒谱：lpcc与mel倒谱系数，这是因为MFCC和LPCC在实际应用中最为成熟，特别是在真实信道噪声和频谱是真的情况下，也就是在噪声干扰比较强状态下，特征参数MFCC相对于LPCC语音特征系数，能更好的反映人耳的听觉感知情况，所以应用的比较多。
先我们要知道语音的产生过程：由肺产生向外的气流，完全放松时声带张开，就是平时的呼吸。如果声带一张一合（振动）形成周期性的脉冲气流。这个脉冲气流的周期称之为——基音周期。那语音特征参数提取过程最重要的大概就是基音检测和线性预测分析（LPA）。通过对基音周期的分析，以及建立在基音周期分析之上的爆破音分析、齿音分析等等，再配合统计模型就能够判断清浊音，判断音节，判断音调，从而准确的得到每一个声母韵母和音调，然后就可以像手动输入那样子进行语音识别了，多出音调参数，识别率理论上比手动更高！
首先是Take the Fourier transform of (a windowed excerpt of) a signal.这个其实说了两件事：一是把语音信号分帧，二是对每帧做傅里叶变换。要分帧是因为语音信号是快速变化的，而傅里叶变换适用于分析平稳的信号。在语音识别中，一般把帧长取为20~50ms，这样一帧内既有足够多的周期，又不会变化太剧烈。每帧信号通常要与一个平滑的窗函数相乘，让帧两端平滑地衰减到零，这样可以降低傅里叶变换后旁瓣的强度，取得更高质量的频谱。帧和帧之间的时间差（称为“帧移”）常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠，否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。傅里叶变换是逐帧进行的，为的是取得每一帧的频谱。一般只保留幅度谱，丢弃相位谱。Map the powers of the spectrum obtained above onto the mel scale, using triangular overlapping windows.这一步做的事情，是把频谱与下图中每个三角形相乘并积分，求出频谱在每一个三角形下的能量。一般有以下几个效果：傅里叶变换得到的序列很长（一般为几百到几千个点），把它变换成每个三角形下的能量，可以减少数据量（一般取40个三角形）；频谱有包络和精细结构，分别对应音色与音高。然后是Take the logs of the powers at each of the mel frequencies.总结以上就把一帧语音信号用一个12~20维向量简洁地表示了出来；一整段语音信号，就被表示为这种向量的一个序列。语音识别中下面要做的事情，就是对这些向量及它们的序列进行建模了。
语音识别技术中提取的声音特征的参数具体指什么?
语音信号是受外界干扰的随机信号，在进行语音信号处理（语音编码、语音合成、语音识别）时，必须经过特征提取车里才能有效的降低信号的冗余度。现在说一下语音特征参数有能量、基因频谱、共振峰值、短时过零率等，相比之下比较常用的是线性预测倒谱：lpcc与mel倒谱系数，这是因为MFCC和LPCC在实际应用中最为...
语音识别技术是什么
语音识别技术，简而言之，就是将人的语音转换为文字信息的一种技术。它通过特定的算法和模型，识别并解析人们发出的声音和语言，最终将其转换成可编辑、可检索的文本数据。在语音识别技术的实现过程中，一个关键环节是特征提取。当语音信号被录入系统后，系统会首先对这些信号进行预处理，提取出其中的关键...
提取视频中的音频转文字
答案：可以通过语音识别技术提取视频中的音频转文字。解释：1. 语音识别技术：随着科技的进步，现在有许多强大的语音识别软件或工具，能够有效地将音频中的语音内容转化为文字。这些语音识别技术通过识别音频中的声音信号，将其转化为文字信息，从而实现了音频转文字的转换。2. 视频中的音频提取：在处理视频...
如何提取音频模仿声音?
1. 数据收集与预处理：首先需要收集大量模仿声音的音频数据，包括语音样本和相应的文字描述。对数据进行预处理，包括去噪、增强音质等。2. 音频特征提取：利用音频处理技术提取音频的特征，这可以包括使用声谱分析、语音波形分析等方法提取音频中的音频特征。这些特征可以用于后续的语音识别技术。3. 语音识别模...
语音识别的技术框架阶段有哪些呢?
语音识别的技术框架阶段顺序是：信号预处理、特征提取、模型训练、解码搜索。以下是对这个答案的详细解释：信号预处理 语音识别的第一步是信号预处理。这个阶段的目标是对原始的音频信号进行处理，以减少噪音和干扰，同时标准化信号，使其更适合后续的处理。通常，预处理步骤包括标准化、降噪、分帧和加窗。
语音识别系统的工作流程是怎样的?
因此在进行语音分析时，我们大多时候采用分帧的方式进行短时的分析，使用帧长为25ms，帧移为10ms的方式进行分帧，并且计算出每帧内的功率谱进行其他的操作。功率谱在一些特征提取技术中得到应用，比如MFCC，Fbank。基本原理：所谓语音识别，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取...
人脸识别技术可以通过语音进行识别吗
具体来说，人脸识别技术可以通过提取语音中说话者的声纹信息，从而进行身份识别和认证。和人脸识别技术的原理类似，语音识别技术也是通过提取声音信号中的一些特征，来进行人员识别和确认。如果将这两种技术结合起来，就可以实现通过语音进行人脸识别的目的。当然，这种语音结合的人脸识别技术还需要在实施过程中...
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?
向量量化的基本原理是将若干个标量数据组成一个向量（或者是从一帧语音数据中提取的特征向量）在多维空间给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。语音识别 1、模板（template）匹配法 在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板库。在识别阶段...
特征提取,模式匹配,语音识别,类比推理,有何联系?
模式匹配是数据结构中字符串的一种基本运算，给定一个子串，要求在某个字符串中找出与该子串相同的所有子串，这就是模式匹配。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、...
如何将视频里的解说词提取出来如何提取视频中的解说词
一种方法是使用视频处理软件，如 Adobe Premiere、Final Cut Pro 等，这些软件具有强大的视频编辑功能，可以轻松提取视频中的解说词。另一种方法是使用语音识别技术，将视频中的音频转换为文本格式，从而提取解说词。此外，也可以手动搜索视频字幕，一些视频平台或网站提供字幕功能，可以查找并添加字幕。无论...
诗邦替勃： 一般是把每一个字的声音变换成一组数据,和再次接受的声音做数据比较,符合便有指令发出.这一组数据包含所有特征.
清远市17049841214： 语音信号的特征参数有哪些? - ？
诗邦替勃： 一般在识别说话人时,采用元音强度与元音间隔作为说话人识别的基础参数.具体参见:勾轶,刘晓丽,陈长征.基于小波与神经网络的说话人身份识别[M].
清远市17049841214： 语音识别的声学特征 - ？
诗邦替勃： 声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节.声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程,也是一个信号解卷过程,目的是使模式划分器能更好地划分.由于语音信号的时变特性,特征提取必须在一小段语音信号上进行,也即进行短时分析.这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧,帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3.通常要对信号进行预加重以提升高频,对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响.
清远市17049841214： labview设计语音识别系统如何提取特征参数? - ？
诗邦替勃： 3.2 ECG特征点的提取方法 因为Peak Detection VI的输出中已包含有相应点的幅值、二阶导数及位置索引信息,在确定R峰点后,可进一步根据ECG的特点确定出其它各特征点.完整的ECG特征点判别方法及步骤为: (1)幅值最大或二阶导数...
清远市17049841214： 语音识别用识别的是什么?是声音的频率呢,还是其他什么的?响度?音调?波形 (声波)? - ？
诗邦替勃： 一般是频率的,每个人的声音都有特定的频率.每个字的发音都有特定的频谱.通过对比来识别声音.
清远市17049841214： 语音识别的原理？
诗邦替勃： 语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同,语音识别系统可以分为:特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别.但无论那种语音识别系统,其基本原理和处理方法都大体类似. 语音识别...
清远市17049841214： 语音信号预处理 - ？
诗邦替勃： MFCC是计算语音信号的Mel频率倒谱系数,Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征,MFCC已经广泛地应用在语音识别领域....
清远市17049841214： 语音识别的原理是什么? - ？
诗邦替勃： 推荐使用YQ5969,该模组系列可以支持1--8个咪头,该语音芯片可以根据客户具体需求提供单核--4核 32bit ARM核心的不同方案,可以支持本地和云端识别不同需求.5米内本地识别率 93%以上,云端识别率97%.YQ5969 语音识别模块可以实现固定词汇,非特定人的语音识别.固定词汇并非指词条永远无法改变,而是用户不可以自行更改,但开发者可以根据需求更换词条,之后将词条存储到 YQ5969-24SS 语音芯片里或是外挂的 SPI Flash 里
清远市17049841214： 语音识别的声学模型 - ？
诗邦替勃： 语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成,分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算.本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术.HMM声学建模:马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自...
