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MRCP協(xié)議學(xué)習(xí)筆記-推薦完整語音識別視頻課程

2018-08-20 09:09:48   作者:james.zhu   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


  在最近的關(guān)于MRCP協(xié)議的學(xué)習(xí)筆記分享中,我們花很多時間介紹了ASR 語音識別的技術(shù)背景。很多讀者和我私聊,需要了解更多關(guān)于ASR 語音識別的一些基本介紹和其相關(guān)的核心功能。
  現(xiàn)在,我接觸到的一些用戶,仍然對ASR和TTS有所誤解,其實,晚上已經(jīng)有很多技術(shù)資料可以學(xué)習(xí),但是因為缺乏相關(guān)的技術(shù)背景,他們對ASR和TTS的區(qū)別仍然面對很多困難。我從專業(yè)論文中,簡單提取兩個概念的區(qū)別,和大家分享,這樣讀者可以輕松理解ASR和TTS的區(qū)別。這里,大家可以注意虛線以上和虛線以下各自負責(zé)的角色。
  影響ASR準確性的相關(guān)要素:
  語音識別的發(fā)展趨勢包括以下幾個階段:
  目前對于ASR準確性的一些影響:
  ASR 訓(xùn)練時需要考慮的幾個模塊的關(guān)聯(lián)關(guān)系:
  老實說,筆者也不是ASR的專家,僅對ASR的某些方面有一點粗淺的認識,為了能夠幫助到一些對ASR感興趣的讀者,我們在網(wǎng)上找到了關(guān)于ASR比較完整的視頻課程,此課程基本上涵蓋了ASR的大部分主要知識點,包括以上所介紹的一些知識點,用戶可以觀看學(xué)習(xí)。此課程算是比較經(jīng)典,點擊率很高的視頻課程,讀者可以學(xué)習(xí)。
  另外,在ASR學(xué)習(xí)過程中,一個重要的模型就是隱馬爾可夫模型介紹,此課程對隱馬爾可夫模型介紹做了比較深入的介紹。
  需要說明的是,ASR本身是一個非常復(fù)雜的技術(shù),很多人包括筆者自己也是在逐漸學(xué)習(xí)階段,網(wǎng)上也有很多相關(guān)的資料和一些發(fā)表的論文,建議讀者可以作為參考文檔來學(xué)習(xí)。
 
 
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