1, 데이터베이스, 사실 음성 인식의 원리는 잘 이해됩니다. 지문 인식 위치 지정 원리와 같습니다. 장치는 대상 음성을 수집한 다음 수집된 음성을 처리하여 대상 음성에 대한 정보를 얻습니다. 다음은 이러한 피쳐 정보를 데이터베이스의 기존 데이터와 비교합니다. 점수가 가장 높은 정보가 인식 결과인 경우 완료되지 않은 장치 음성 인식 기능은 다른 시스템을 통해 액세스됩니다.
사실 음성 인식은 매우 복잡합니다. 결국 음성 자체는 비교적 복잡하다. 지문 인식과 가장 큰 차이점은 지문 인식은 지문만 입력하면 되고 데이터베이스와 비교된다는 것입니다. 음성 인식은 그렇게 간단할 수 없습니다.
음성의 복잡성으로 인해 음성 데이터베이스는 매우 크며, 이 데이터베이스는 모바일 단말기에 놓을 수 없습니다. 이것이 휴대폰 음성 도우미를 사용할 때 인터넷에 연결해야 하는 가장 큰 이유입니다. 음성 인식은 처음부터 오프라인 사용 사례가 있었지만, 실제 사용 후 오프라인 버전이 정확성을 보장할 수 없다는 사실이 밝혀졌으며, 오류가 발생할 수 있는 인식 기능은 당연히 사용할 수 없게 되었다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 음성, 음성, 음성, 음성, 음성, 음성)
알고리즘과 자기 학습. 음성 인식은 음성 신호 샘플링, 앤티 앨리어싱 대역 통과 필터, 개별 발음 차이 제거, 장치 및 환경으로 인한 소음 영향 등 수집된 대상을 사전 처리합니다. 요컨대 매우 복잡하기 때문에 사후 처리가 필요한 언어에 대한 특징을 추출할 수 있다.
소리는 진동하고, 그것의 주요 모양은 파형이다. 언어 인식은 이 파형을 프레임으로 나누고, 여러 프레임이 하나의 상태를 형성하고, 세 가지 상태가 하나의 음소를 형성하는 것이다. 일반적으로 사용되는 영어 음소집은 카네기멜론 대학의 39 개 음소의 집합이다. 일반적으로 모든 성모와 운모를 중국어의 음소집으로 직접 사용하며, 중국어 인식에는 성조가 있다. 그런 다음 이러한 합성된 단어나 한자를 음위 시스템을 통해 처리한 다음 해당 알고리즘을 통해 처리합니다.
자율 학습 시스템은 주로 데이터베이스용입니다. 언어를 문자로 변환하는 언어 인식 시스템에는 두 개의 데이터베이스가 있어야 합니다. 하나는 소리를 추출하여 일치시키고 하나는 텍스트 언어와 일치해야 합니다. 두 데이터베이스 모두 데이터 유형에 대한 사전 교육과 분석이 필요하며 자체 학습 시스템으로 간단히 이해해야 합니다.