自动语音识别造句

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345向学生介绍自动语音识别这一快速发展中的领域。
近年来，自动语音识别研究取得了突破性的进展，出现了许多不同类型的语音识别系统。
摘要介绍实现商用自动语音识别的系统架构及其功能，阐述应用自动语音识别技术实现的新通信增值业务。
自动语音识别技术在当代人们的生活中有了越来越广泛的应用。目前自动语音识别又大致分为连续语音识别和关键词识别。
这对于在自然对话情景下口语的不规范、不连贯等问题也是一种很好的解决方案。在自动语音识别中,当训练语音和识别语音有较大差别时,将导致系统的识别率急剧下降。
本文基于自动语音识别( asr )的原理和过程，结合人工神经网络( ann )的建模理论及特点，主要研究了人工神经网络在自动语音识别中的应用问题。
本文基于自动语音识别（ asr ）的原理和过程，结合人工神经网络( ann )的建模理论及特点，主要研究了隐含马尔可夫模型（ hmm ）与自组织神经网络( sonn )相结合的混合模型hmmnn的原理及在语音识别中的应用，分析构造了相应的语音识别模型与算法。
它们是：线性预测误差法，单边自相关线性预测法，语音前端声学处理法，正则相关分析的谱变换补偿方法，特征综合法和同模极点增加法。实验结果表明，这6种方法都有效地提高了噪声环境中语音识别率，其中较好的方法在强噪声环境中信噪比为0db的语音识别率达到80 %以上，为信噪比较低的噪声环境中自动语音识别展现了美好前景。
本文以作者参与“中鸿讯统一消息服务系统( zhx - ums ) ”设计与开发工作为背景，在讨论有关ums的体系结构、关键技术和实现方法等方面问题的基础上，重点讨论了文本-语音转换技术( tts )和自动语音识别技术( asr )的现状及其在ums系统中的应用与开发。
用自动语音识别造句挺难的，這是一个万能造句的方法