智能语音技术的相关技术(一)

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 智能语音技术的相关技术(一)

开发者学习笔记【阿里云人工智能工程师ACA认证(2023版):智能语音技术的相关技术(一)】

课程地址https://edu.aliyun.com/course/3112108/lesson/19285

 

智能语音技术的相关技术(一)

 

内容介绍

一、 语音降噪与增强技术

二、语音识别技术介绍
三、语音唤醒技术介绍

四、智能语音技术的相关技术

五、 本节回顾

 

一、语音降噪与增强技术


我们来了解一下智能语音技术里的语音降噪与增强技术。
图片661.png假如计算机想识别出一段路人对话,怎么样才能识别出对话的内容?因为语音的环境很复杂,肯定大部分的情况下都会有周边的声音,那嘈杂的声音可能会干扰到计算机,怎样处理这种情况?我们可以通过降噪与增强来处理,什么叫降噪与增强?降噪就是降低噪音,增强就是增强人声,所以这个降噪增强经常是放在一起来讲。


1、语音降噪与增强技术的定义与作用

图片662.png

语音降噪与增强技术的定义和作用,它的定义是什么样的?

语音降噪与增强就是尽可能的从在噪声的语音信号中提取有用的语音信号或者降低噪声的干扰的技术,就叫语音降噪与增强,在现实生活中,语音信号一般都是带有噪声的,或多或少都有,在我们进一步的来处理这个信号之前,比如要在做云音生识别,在这之前要对信号进行降噪或者增强,像下面这个图所示,这个人正在讲话,那他的声音通过麦克风采集,但是同时也会采集到周边环境的声音,那这个时候声波是这样的,人的声音和环境的声音都会进来,有可能环境的声音会很嘈杂,这个时候,我们通过将增强的技术把这个噪音尽量的去掉,去掉后得语音就变得清晰了,所以语音降噪增强有两个作用,一个是降低背景造成的干扰,改善语音的质量,提升停者的舒适感。再一个作用是它可以提高信息传达的效率。语音降噪与增强其实原它的应用领域非常的广泛,包括语音通话,电话会议场景录音注音设备和语音识别设备,语音增强语降噪的,往往都成了许多语音编码或者识别系统模块。


举个简单的例子,在手机的语音助手里面,比如说苹果的语音助手,都是其中的佼佼者。他们在近距离,无噪声的这种环境中进进行语音识别,它有着非常高的语音识别的准确率。但是,如果我们的这个场景变得复杂了,就如说你在展会,在街道这种场景里面,那这个时候,噪声这个影响会降低他们语音识别的这个准确律,所以说,云识别的前端降噪非常的重要。


还有在一些途听设备中,如果是普通的助听器,它就仅仅是实现一个语音的放大。复杂的一些的,它会在放大之后把这个噪声去掉,不然的话,声音放大之后,噪声也会放大,也会对这个用户造成天力的损伤。这个时候,语音降噪就变成了用忽视的一个方面,语音增强是数字信号处理的一个分支,其实已经发展了几十年的历史了。


这个领域虽然看起来很简单,把这个沉浸的语音恢复,但是其实里面涉及到的知识和算法是非常广泛,非常多样的,特别是最近几年新起来深度学习的方法,用深度学习的技术来做语音增强。


2、语音降噪与增强技术的研究思路——传统信号处理方法

语音降噪与增强技术的两种不同的研究思路,首先是用传统的数字信号处理的方法来做语音降噪与增强。


这种方法的原理是用物理或者是数学原理来进行推导,所以说它的适用性强,一般这种系统有比较好的耐性,也就是说比较强壮,该方法仍然是主流方法,历史悠久,有着很深的技术基建,是目前工程界进行语音降噪的主要思路。
图片663.png这种传统的信号处理方法,一般它计算量小值调度问题,所以很容易满足实事情的降噪的要求,在这种传统的数字信号处理方式来做语音降噪增强的时候,通常按照他的通道的数目不同,可以划分为单通道的语音增强方法和麦克风阵列的语音增强方法。传统的单通道音增强方法里,对数字写信号处理的知识用较多,使语法和频语法都有以频率处理为主,而在这个麦克风阵列的语音增强方法里,由于用到了更多的麦克风,就考虑到了信号的空间信息,所以在移致特定方向的干扰进行语音分离等方面,会比单送到的语音增强更有优势,这种语音增强的方法现在在像智种音箱,这是机器人等等领域应用的比较多,然后它利用麦克风的优势,可以在原厂或者是更复杂的升学环境里面进行语音增强。

 

3、语音降噪与增强技术的研究思路——深度学习方法

随着人工智能技术的发展,语音造与增强技术出现了另一种研究思路深度学习方法,我们一起来看一下。


深度学习法在处理语音将噪易增强这个问题的时候,思路跟传统的方式完全不同,它不再是去研究基于数学或者是物理的原理推导,而是让机器去学习它的原理是这样的,它是用大量的语音数据或者是噪音数据来去训练网络学习相关的的特征,从而来实现降噪。使用这种的方式,它的性能变化的范围比较大,有可能在某些情况下性能很好,某些情况下,性能可能会很差,系统在新的环境下的路性较差。
图片664.png由于这个模型和计算资源等等问题,它会限制这种方式在有限的系统里面使用,也就是说,他对计算资源的要求会比较高。另外一方面,这种方式可能难以保证实时的通信的需求,但是整体上来说,深度学习方法在降噪与增强技术上面还是有一席之地的,比如说在数字信号处理等于一些比较棘手的问题,比如说甚时噪声的消除,用这类方法定吸进可以很容易的得到解决,所以说,这类算法有可能是未来人工智能时代的语音增强的主流方向,已经有一厂商开发的这个手机里面用到了机器学习训练出来的模型,去用到这种复杂的语音的通话里面两种实现原理,他们的研究思路差异其实非常大,各有各的优劣,但是深度学习方法这个思路我觉得会更有想象空间,让我们拭一待。

 

二、语音识别技术介绍


1、语音识别技术的定义

语音识别技术的定义就是机器的视听系统,那它的英文是asi,那语音识别就是计算机通过识别和理解的过程,将人类的语音信号转换成相应的文本或者是命令,简而言之,就是将声音转换成文字的过程,这也是实现人机交互的关键技术。
图片665.png近些年来,随着人工智能技术的兴起,语音识别技术在理论和应用方面都取得了较大的突破,开始从实验室走向市场,慢慢的走进了人们的生活当中,像我们这个图例有声音发出来之后,经过计算机听到之后,将语音转换成相应的文字,这个已经应用的非常广泛了。比如在学多的社交软件里面,可以把传送的这个语音直接转换成文字,也有很多的输入法,直接就可以把语音转换成文本的输入,而且准确率还都做得很不错,除了这种语音直接转成文本的这种功能之外,还有复杂一点的,比如说自动的大语音进行翻译,然后怎么样与语音实现控制,还有一些好玩的,比如说语音的验证码,语音的自动的客服,自动的服务,所以这项技术你可以用于很多领域,包括语音型户,大一平台这种客服等等语音识别技术的实现流程,


2、语音识别技术的实现流程

我们研究一下语音识别技术是怎么实现的,首先要理解一下语音识别技术的本质是什么?
图片666.png

它的本质其实是基于语音的语音特征参数的识别,通过学习系统能够把书的语音按照一定的模式进行分类,依据判定准则来找到最佳的匹配结果,这个就是语音识别的实现的流程强垄断的,大家要理解语音识别是前提取特征,然后再进行分类的这样一个过程,我们看图。对语音识别流程的一个描述。
首先我们要获得语音输入,取得语音输入之后,要对语音进行预处理,然后就是特征提取,这是很关键的一步,根据这个特征,根据这个特征去识别这段语音字到底是什么,然后这个对比一下它的相似度,这个过程叫相似度的度量,然后最后再输出结果。特征提取模块,它是负责计算语音的升学参数,然后进行特征的计算提取出来反映信号特征的关键的特征参数,用于后续的处理。这里还有一个模式库,那语音识别的系统里面可以有一个参考模式库,这个模式库也可以是用力用户来建立,用户可能进行若干词的训练语音,然后经过预处理和特征提取得到最后的特征适量参数,自己去建立这个模式库。所以我们看到有一些系统,比如说微软的缴纳,那它他在你跟他建立交互之前,他会让你去读一段文本,他就是在学习你的语音里面的一些特征,帮助提高对你的语音的识别的准确率。这个特征提取了跟模式库里面的进行相似性,这个算法有很多,就是度量的方式。可有很多理解起来就是去教一下这个人工智能,告诉他说这样的发音是什么,那么它的根据这个特征这个发的是什么意思?
那计算机的不断的学习,它就识别的越来越好了。以上就是语音识别技术的一般流程。

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
相关文章
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
智能语音识别技术在多语言环境下的挑战与优化策略###
随着全球化的加速推进,智能语音识别技术作为人机交互的关键一环,其跨语言适应性成为了研究热点。本文深入探讨了智能语音识别技术在多语言环境下面临的挑战,包括口音差异、词汇多样性、语法结构复杂性等,并提出了相应的优化策略。通过对比分析不同算法和技术路线,本文旨在为提升智能语音识别系统的跨语言性能提供理论依据和实践指导。 ###
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 语音技术
智能语音识别技术在医疗健康领域的应用与挑战####
本文深入探讨了智能语音识别技术(Intelligent Speech Recognition, ISR)在医疗健康领域的现状、应用实例及面临的主要挑战。通过分析ISR技术的基本原理,结合其在电子病历记录、远程医疗咨询、患者监护及健康管理等方面的实际应用案例,揭示了该技术如何提升医疗服务效率、改善医患沟通并促进个性化医疗的发展。同时,文章也指出了数据隐私保护、方言与口音识别难题、技术准确性及用户接受度等关键挑战,为未来研究和技术优化提供了方向。 ####
|
12天前
|
人工智能 算法 语音技术
智能语音识别技术:原理、应用与挑战####
本文深入浅出地探讨了智能语音识别技术的基本原理,从声学模型到语言模型的构建过程,揭示了其背后的复杂算法。同时,文章详细阐述了该技术在智能家居、客户服务、无障碍技术等领域的广泛应用,并指出了当前面临的主要挑战,包括噪声干扰、方言差异及数据隐私等问题,为读者提供了对这一前沿技术领域的全面了解。 ####
|
11天前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 人机交互
智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
【10月更文挑战第29天】 本文深入探讨了智能语音识别技术的发展历程、当前主要技术特点、面临的挑战及未来发展趋势。通过综述国内外最新研究成果,分析了深度学习在语音识别领域的应用现状,并展望了多模态融合、端到端建模等前沿技术的潜在影响。文章还讨论了隐私保护、数据安全等问题对技术发展的影响,以及跨语言、跨文化适应性的研究方向。 ####
|
19天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
智能语音识别技术的现状与未来####
在这篇文章中,我们将深入探讨智能语音识别技术的发展历程、当前的应用现状以及未来的发展趋势。通过分析该技术在不同领域的应用情况,我们可以更好地理解其重要性和潜力。此外,文章还将讨论当前面临的主要挑战和解决方案,为读者提供一个全面的视角。 ####
|
20天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了智能语音识别技术的发展脉络、当前主要技术特点及面临的挑战,并展望了其未来的发展趋势。通过分析传统声学模型与深度学习技术的融合、端到端建模的兴起以及多模态交互的探索,揭示了智能语音识别技术向更高精度、更强鲁棒性迈进的必然趋势。同时,文章也指出了数据隐私、噪声干扰等挑战,并提出了相应的解决方案和研究方向,为智能语音识别技术的未来发展提供了参考。 ####
35 1
|
23天前
|
存储 人工智能 安全
智能语音助手的隐私保护技术探讨####
【10月更文挑战第19天】 本文聚焦于智能语音助手的隐私保护技术,通过分析当前技术现状、面临的挑战及未来发展趋势,为开发者和用户提供了一份深入浅出的技术指南。文章指出,随着人工智能技术的飞速发展,智能语音助手已成为日常生活的重要组成部分,但其背后的隐私问题不容忽视。通过技术创新和合理的策略部署,我们有望在享受便捷服务的同时,有效保护个人隐私。 ####
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
智能语音助手的技术演进与未来趋势####
【10月更文挑战第16天】 智能语音助手,作为人工智能领域的璀璨明珠,正以前所未有的速度融入我们的生活。本文旨在探索这一技术奇迹背后的奥秘,从最初的简单命令响应,到如今能够理解复杂语境、提供个性化服务的高阶智能体,智能语音助手的发展历程见证了技术进步的非凡成就。我们将深入剖析其核心技术原理,包括自然语言处理(NLP)、语音识别与合成、深度学习等,同时展望未来,探讨在物联网、医疗健康、教育等多个领域潜在的革命性应用。这不仅是一篇技术解读,更是对智能时代生活方式变革的一次深刻洞察。 ####
50 6
|
26天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
本文深入探讨了智能语音识别技术的发展历程、当前主要技术特点、应用领域及面临的挑战,并展望了其未来的发展趋势。通过对比分析传统与现代语音识别技术的差异,揭示了技术创新如何推动该领域不断前进。文章还强调了跨学科合作对于解决现有难题的重要性,为读者提供了一个全面而深入的视角来理解这一快速发展的技术。 ####
|
13天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
智能语音交互技术:构建未来人机沟通新桥梁####
【10月更文挑战第28天】 本文深入探讨了智能语音交互技术的发展历程、当前主要技术框架、核心算法原理及其在多个领域的应用实例,旨在为读者提供一个关于该技术全面而深入的理解。通过分析其面临的挑战与未来发展趋势,本文还展望了智能语音交互技术如何继续推动人机交互方式的革新,以及它在未来社会中的潜在影响。 ####
36 0