全国小学信息技术优质课教学课件—语音识别技术共35页文档

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声学模型
声学模型是把语音转化为声学表示的输出，即找到给定的语音源于某个声学符号的概率。 对于声学符号，最直接的表达方式是词组，但是在训练数据量不充分的情况下，很难得到 一个好的模型。词组是由多个音素的连续发音构成，另外，音素不但有清晰的定义而且数 量有限。因而，在语音识别中，通常把声学模型转换成了一个语音序列到发音序列（音素） 的模型和一个发音序列到输出文字序列的字典。
至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观 察序列，这里N为总帧数。观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向 量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。3/5/2020来自 7语音识别的实现（4）
接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念： 音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内
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语音识别的实现（3）
图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长 25ms、帧移10ms分帧。
分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将 波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每 一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信 息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，声学特征也不 止有MFCC这一种，具体这里不讲。
由贝叶斯公式143162020展开可得po是对每个句子进行计算的而对每个句子来说po是不变的所以可以改写成如下其中pow称做观测最大释然由声学模型计算可得其中pw称做先验概率由语言模型模型计算可得综上所述语音识别就是解码decoding过程如下图所示

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2.2 语音识别的基本原理
•训练(Training)：预先分析出语音特征参数，制作语音模 板(Template)并存放在语音参数库中。
•识别(Recognition)：待识语音经过与训练时相同的分析， 得到语音参数，将它与库中的参考模板一一比较，并采用 判决的方法找出最接近语音特征的年11月1日
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通过语音传递信息是人类最重要、最有效、 最常用和最方便的交换信息形式。 （1）语言是人类特有的功能，声音是人类常用 的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
（2）语音和语言与人的智力活动密切相关，是 人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。
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讲解重点：
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2.1语音识别的定义
•语音识别是研究如何采用数字信号处理技术自动提 取以及决定语音信号中最基本、 最有意义的信息的 一门新兴的边缘学科。它是语音信号处理学科的一 个分支。
•语 音 识 别 所 涉 及 的 学 科 领 域 ： 信 号 处 理 、 物 理 学 （声学）、模式匹配、通信及信息理论、语言语音 学、生理学、计算机科学（研究软硬件算法以便更 有效地实现用于识别系统中的各种方法）、心理学 等。
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微软：让计算机能说会听
•Bill Gates 在97年世界计算机博览会(COMDEX)主题 演讲会上描绘IT事业的发展宏图时指出：
下一代操作系统和应用程序的用户界面将是语音识 别。工业界应对语音识别领域的重大突破做好充分准 备，因为那将是一场席卷全球的另一次热潮。 •1998年11月5日，微软中国研究院在北京成立。该中 心的任务是重点研究计算机在中文环境下的易用性。
以比较少的词汇为对象，能够识别每个词。识别的词汇表和标准样板 或模型也是字、词或短语，但识别时可以是它们中间几个的连续。

3.语音识别技术 语音识别系统的分类方式及依据 根据对说话人说话方式的要求,可以分 为孤立字(词)语音识别系统,连接字 语音识别系统以及连续语音识别系统 根据对说话人的依赖程度可以分为特定 人和非特定人语音识别系统. 根据词汇量大小,可以分为小词汇量, 中等词汇量,大词汇量以及无限词汇量 语音识别系统.
Hale Waihona Puke 3 动态时间规整方法 说话人信息不仅有稳定因素(发声器官 的结构和发声习惯),而且有时变因素 (语速,语调,重音和韵律).将识别 模板与参考模板进行时间对比,按照某 种距离测定得出两模板间的相似程度. 常用的方法是基于最近邻原则的动态时 间规整DTW.
4 矢量量化方法 矢量量化最早是基于聚类分析的数据压 缩编码技术.Helms首次将其用于声纹 识别,把每个人的特定文本编成码本, 识别时将测试文本按此码本进行编码, 以量化产生的失真度作为判决标准. Bell实验室的Rosenberg和Soong用VQ进 行了孤立数字文本的声纹识别研究.这 种方法的识别精度较高,且判断速度快.
2. 概率统计方法 语音中说话人信息在短时内较为平稳, 通过对稳态特征如基音,声门增益,低 阶反射系数的统计分析,可以利用均值, 方差等统计量和概率密度函数进行分类 判决.其优点是不用对特征参量在时域 上进行规整,比较适合文本无关的说话 人识别 利用子词单元构成的隐含马尔柯夫模型, 构成了一个说话人确认系统,每个子词 单元用一个从左至右的HMM描写,每 个模型包含2到3个状态.
1.什么是说话人识别(SR)? 说话人识别(Speaker Recognition, SR)技术是以话音 对说话人进行区分,从而进行身份鉴别与认证的技术. 在国外,说话人识别技术获得了广泛的研究,同时也 有少量成熟产品问世.AT&T,TI与美国著名的通讯公 司Sprint都已经展开了在声音识别领域的实验和实际的 应用.说话人识别技术有着广阔的市场应用前景.通 过SR技术,可以利用人本身的生物特性进行身份鉴别, 例如为公安部门进行语音验证,为一般用户提供防盗 门开启功能等等.在互联网应用及通信领域,SR技术 可以应用于诸如声音拨号,电话银行,电话购物,数 据库访问,信息服务,语音E-mail,安全控制,计算机 远程登录等领域.在呼叫中心应用上,SR技术同样可 以提供更加个性化的人机交互界面.当顾客以电话方 式对呼叫中心进行请求时,系统能够根据话音判断出 来者的身份,从而提供更个性化,更贴心的服务.

-完善教学评价：通过制定详细的评价标准和反馈机制，更准确地反映学生的学习情况，为教学改进提供依据。
典型例题讲解
例题1：
请简述语音识别技术的原理。
答案：语音识别技术的原理主要包括语音信号处理、特征提取和模式匹配三个步骤。语音信号处理将原始语音信号转换为可处理的数字信号；特征提取从语音信号中提取出能够代表语音特性的参数；模式匹配通过比较特征向量与词典中的词条，找到最佳的匹配结果，并将其转换为文字。
-《人工智能语音助手的发展与应用》，探讨人工智能语音助手在生活中的应用和发展趋势。
2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：
-学生可以利用网络资源，了解语音识别技术在医疗、教育、家居等领域的应用案例。
-学生可以尝试使用不同的语音识别软件，比较它们的识别效果和功能特点。
-学生可以探究语音识别技术在不同语言和文化背景下的适应性和发展前景。
例题4：
请说明如何调整语音识别参数以适应不同的识别需求。
答案：调整语音识别参数以适应不同的识别需求的方法包括：调整语速，根据需要加快或减慢语速；调整音量，根据需要调整音量的大小；调整方言，根据需要选择合适的方言模型；调整语言模型，根据需要选择适合的语言模型。
例题5：
请简述语音识别技术在医疗领域的应用。
-学生可以思考和研究如何利用语音识别技术解决实际生活中的问题和需求，例如制作一个语音识别助手来帮助老年人进行健康监测。
内容逻辑关系
①语音识别的定义：通过机器学习和人工智能技术，使计算机能够理解和解释人类语音的技术。
②语音信号处理：将原始语音信号转换为可处理的数字信号，包括预处理、特征提取和声学模型构建等步骤。
-观察：教师在课堂上观察学生的学习态度、参与度和合作情况。注意学生对语音识别技术的兴趣和积极性，以及对实践操作的参与程度。

n
m(nT ) (t-nT )
s s
由频域卷积定理可知
1 M ( ) T ( ) M s( ) 2
其中, M ( )为低通信号的频谱，
2 T ( ) ( n s ) Ts n
1 所以M ( ) s Ts 1 Ts
B 对数量化的种类（2种） 1）A律对数压缩特性（欧洲，中国）
1 Ax , 0 x 1 ln A A f ( x) 1 ln Ax , 1 x 1 1 ln A A
x为信号的归一化值，A为压缩系数，A=1时无压缩，A愈大压缩效果愈明显。 A=87.6
列 x nTs
无失真地重建恢复
原始信号 x ( t ) 。
设m( t )为低通信号，抽样脉冲序列
是一个周期性冲激函数 T (t ) 程，即抽样后信号
抽样过程是 m(t ) 与 T (t ) 相乘的过

n
(t-nT )
s

ms (t ) m(t ) T (t )
当信号的有效值很大时，过载噪声功率是主要的，
[SNR]dB 6.1/ D
V 2 12 3L
2 q 2 k 2
信噪比：量化噪声平均功率与阶距的平方成正比。太大？ 太小？
能否找到一种量化特性：对小信号用小阶矩，减少噪声功 率提高信噪比，对大信号用大阶矩，噪声功率虽大，但信 号功率大，保持信噪比在额定值上，这样较宽动态范围内 均满足对信噪比的要求。
6.1.2 语声信号编码的分类
（3）混合编码——是介于波形编码和参量编码之 间的一种编码，即在参量编码的基础上，引入一 定的波形编码的特征。 混合编码克服了原有波形编码与参数编码的弱点 ，结合了它们各自的长处，在4~16kbps速率上能 够得到质量比较好的合成语音，在本质上具有波 形编码的优点。 如：多脉冲激励线性预测编码MPLPC 、规则脉冲 激励线性预测编码RPE 、码本激励线性预测编码 CELP、子带编码SBC属于混合编码。

三、动态时间规整的原理描述
60年代由日本学者提出，算法的思想是把未 知量伸长或缩短 ( 压扩) ，直到与参考模板的长度一 致，在这一过程中，未知单词的时间轴会产生扭曲 或弯折，以便其特征量与标准模式对应。
原理描述
DTW 是把时间规整和距离测度计算结合起来。测 试语音参数共有 I 帧矢量，而参考模板共有 J 帧矢量， I 和J 不等，寻找一个时间规整函数 j=w(i) ，它将测试 矢量的时间轴 i 非线性地映射到模板的时间轴 j 上，并 使该函数 w(i) 满足：
2. 识别：将输入语音进行处理，提取特征参数， 和模式库中的模板进行比较匹配，作出判决。
预处理
语音特征 参数分析
失真测度 计算
识别决策
模式匹配
标准 模板
语音识别的框图
专家 知识
二、预处理
语音信号的放大、防混叠滤波、自动增益控制、 模数转换、消除噪声、端点检测。
端点检测：从包含语音的一段信号中确定出语音 的起点和终点。有效的端点检测不仅能使处理的时 间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰。实验 表明：端点检测的正确与否影响到识别率的高低。 语音端点检测的方法：短时能量和短时过零率。
随着语音识别技术的逐渐成熟，语音识别技术开 始得到广泛的应用，涉及日常生活的各个方面如电信、 金融、新闻、公共事业等各个行业，通过采用语音识 别技术，可以极大的简化这些领域的业务流程以及操 作；提高系统的应用效率。
语音识别应用实例
1. 语音识别以 IBM推出的ViaVoice为代表，国内 则推出Dutty ++语音识别系统、天信语音识别系统、 世音通语音识别系统等。
2. 根据识别的词汇量来分，有： （1）大词汇（ 1000个以上的词汇，如会议系统） （2）中词汇（ 20～1000个词汇，如定票系统） （3）小词汇（ 1～20个词汇，如语音电话拨号）

单词或者句子，同时，在噪声环境下由噪音引起的语音区间检测 错误也可能产生许多误识别的结果。所以在实际语音识别系统中，
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
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❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。

• 性能（ 用720小时的语音数据训练）
– 从：原先的4周时间
– 10/8/2024 到：现在的3天时间
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提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
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技术现状──识别效果
• 识别率
– 美国：广播语音可达80％ – 中国：有较强噪声的朗读语音：70％左右 – 距离实用还有相当大的距离
– 中国：声学所，自动化所，清华，北大
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语音识别简介──主要应用
• 主要应用
– 桌面输入法（ViaVoice）：噪音、方言问题 – 电话语音服务器：中国现阶段主要应用 – 手机、PDA命令：比较热的方向，噪音、方言 – 智能交互：信息亭，飞行员训练
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提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
• 语言模型
– 已知发音串写出词串 – P(S|LP)P(P|L)P(L|W)P(W|A)P(A) – 其中，W是字串，A是读音串，L是词串，P是
词性串，S是词义串
• 主流方法
– 三元语法：Tri-gram
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主流方法──搜索算法
• 搜索（解码）
– 识别的主要过程 – 通过搜索找到某一概率（P(W)）最大化的字串
技术现状──美国语音行业现状
• 工业界
– 总体是近乎亏损，通过整合来降低成本 – 整盘后盈利或持平的可能已经出现
• 学术界
– 做大系统的单位减少，专注于创新性的小项目/子课题的研究
• DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency ）
– 集中资源扶植主力单位，不鼓励小而全的单位 – 对创新研究的小任务也有明确的整合要求 – 已完成实际需求为目的

二、语音识别的实践
亲身体验
尝试在人工智能开放平台、APP或相关软件中，将录制的myaudio.wav文件分别转换成文本。
日积月累
语音识别的准确率与声学模型及语言模型都密切相关。如果声学模型是用普通话训练的，那么识别方言语音，正确率就相对较低。通过及时更新地名、网络流行语等词汇，在语言模型中改变单词之间的搭配概率，可以有效地提高新单词的识别率。语音识别的准确率还与录音时周边环境的噪音、录音设备的质量等因素有关。
一、语音识别的过程
3.特征提取特征提取就是每隔一定时间，把声音的音高、音长、音强和音色等特征提取出来的过程。4.模式匹配模式匹配就是将提取出来的特征在声学模型中进行比对，得到一组音素序列。音素是根据语音的自然规律划分出的最小的语音单位。
知识链接
模式识别 人工智能中的模式识别是根据某个类别数据的共有模式，即模型(特征),对数据进行检测识别或分类。模型的建立可以是直接给予某一事物的各种特征描述，或给予某一事物的海量数浙教版八年级下册
第5课 语音识别技术
学习目标
通过对语音识别应用的体验，理解语音识别的基本过程和原理，了解声学模型和语音模型，感受语音识别带来的便利。
探究
1.为什公智能青箱能听懂人们的问题？2.你认为如何让人工智能听懂家乡的方言?
建构
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。其最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。
一、语音识别的过程
语音识别一般会经历以下基本过程：通过数模转化得到一个数字声音信号，再对该声音信号进行预处理和特征提取，将该特征在声学模型中进行模式识别得到音素序列，最后将该音素序列在语言模型中查找概率最高的文本，并输出识别结果。

2）u律对数压缩特性（美国）
ln(1 ux) f ( x) ln(1 u )
u为压缩系数，越大压缩越明显，国际上u=255
[SNR]dB 10lg3 20lg D 20lg 2n 4.77 20lg D 6.02n
1 Ax , 0 x 1 ln A A f ( x) 1 ln Ax , 1 x 1 1 ln A A
q 0.5
C.1 均匀量化条件下，不过载噪声的功率为： L为量化间隔数
2V L
k
1 2 Pk k Pk 12 k 1 12 k 1
2 q L 2 k L
P
k 1
L
1
V 2 12 3L
2 q 2 k 2
*****
从上式可知均匀量化不过载量化噪声功率与信号 的统计特性无关，而只与量化间隔有关。
第6章 语音信号处理 ---语音编码
主要内容
6.1 概述 6.2 PCM编码原理 6.2.1 PCM概念 6.2.2 抽样 6.2.3 均匀量化及编码 6.2.4 非均匀量化及编码 6.3 DPCM编码原理 6.4 增量调制原理 6.5 ADPCM编码原理
6.1 概述
6.1.1 语音信号编码的概念 语音信号编码——模拟话音信号的数字化 （信源编码）。信道编码？
2 q 2 2
x
k 1
L
xk 1
k
( x yk ) px ( x)dx
2
增加量化位数能够把噪声降到无法察觉的程度。
均匀量化的最佳量化电平应在分层电平的中点
xk +xk 1 yk 2
可以推导出以下公式（过程不在演示） 量化噪声

统性能急剧下降. <3> 端点检测 统计表明语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测错误.在安静环境下
有声段和无声段时能量存在很大差异,由此判断语音的起点.但是当噪声的能量和 语音信号的能量接近时就可能造成端点检测的误差从而导致识别结果错误.
语音识别概述
<4> 词与词的特征空间混叠 语音识别的常规方法是利用语音信号的短时周期特性将语音时域采样信号分 为若干段,计算出每一段的特征矢量序列作为识别参数.但是很多不同的词语的矢 量序列在特征空间中存在混叠现象,甚至有些不同词语的混叠程度会超过同一词 语的不同次发音,从而降低识别率.
现一些连音现象; <3> 连续语音识别系统:连续语音输入自然流利的语音,会出现大量的连
音和变音.
另外从识别系统的词汇量大小分:小词汇量语音识别系统〔几十个词〕； 中等词汇量语音识别系统〔几百到上千个词〕；大词汇量语音识别系统〔几千到 几万个词〕.
语音识别概述
语音识别的基本方法:
一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、 模 板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.
<3>神经网络的方法 基于ANN的语音识别系统通常由神经元、训练算法及网络结构等三大要素
构成.由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂,目前仍只是处 于实验室研究阶段.
语音识别概述
目前语音识别的研究主流是大词汇量的非特定人的连续语音系统,但是事实 上,对于许多应用来说,一个语音识别系统只要一组词汇或命令,它就可能为用户提 供一个有效的工具,简单有效的孤立词特定人语音识别系统就能满足要求.正是孤 立词特定人语音识别系统广阔的应用前景以及优越性促使我们继续对它进行研究
的数字信号.通过对语音信号特性的分析表明,浊音语音的频谱一般在4KHz以上 便迅速下降.而清音语音信号的频谱在4KHz以上频段反而呈上升趋势,甚至超过 了8KHz以后仍没有明显下降的苗头.实验表明语音清晰度和可懂度有明显影响 的成分最高频率约为5.7KHz.而语音信号本身的冗余度又比较大,少数辅音清晰 度下降并不明显影响语句的可懂度.因此语音识别时常用的采样频率为10KHz或 16KHz.

可以预想随着语音识别技术的不断改进，在中文 和汉语的智能教学系统中应用语音识别和智能阅读技 术一定回取得大的突破。它能够给多媒体教学过程带 来多么友好的只能效果和方便性。随着语音识别技术 的进步，我们将看到越来越多的应用程序可以通过声 音来控制。
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为多媒体课件资源库设立一个卫士，对于要 进入资源库者进行口令验证，当学生对麦克风发出 “芝麻！芝麻！开开门吧！”声音时，系统打开资源 库的大门，为用户提供可利用课件资源。否则，示 以“口令不对！”的警告，当连续三次发出错误口令， 则视为“非法入侵者”，关闭系统结束运行。
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可以利用VB开发的卫士模块如下： 界面：CAI资源库背景； 主要对象：Direct Speech Recognition，其Name 属性设为DirectSR； Command1按钮，其Picture属性设为人耳图片， 用于激活口令监听； TextBox，其Text属性设为空，用于显示语音命令 短语；
Case Else
If I>=3 Then TxtCommand.text="非法入侵者！谢绝访问。":End
TxtCommand.text="口令错误！"
End Select
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End Sub
当学习者要进入资源库界面要打开资源库的大 门时，对着麦克风说：“芝麻，芝麻，开开门吧！”。 则计算机就会系统资源库的大门打开，为学习者提 供所需信息资源；若对着麦克风所说的话不是这句 话的语音，则视为非法入侵者，谢绝入内，并示以 警告。
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、消费电子产品
等各个领域。
Hale Waihona Puke 3语音识别系统应用与多媒体教学，这是对语音识别应用以及 技术的一个新尝试。

教师活动第 3.2课《语音识别的实现——体验语音特征提取、训练识别全过程》1.板书课题：机器实现智能的过程从某种角度上可以看成是模拟人类智能的过程，要想机器实现语音识别，不妨先从“人如何分辨声音”来一探究竟。

这节课就让我们依照人听到并分辨声音的过程，来理解机器是如何识别声音的!思考：同学们，请思考一下，你们认为机器是靠什么听到声音并能分辨出人们说的是什么话呢?一、人识别语音的过程人类智慧相当复杂，仅靠一种感觉器官往往无法实现，通常需要信息的感知器官、信息的处理中枢等相互配合才能实现智能。

人们听到声音的过程也是如此。

耳朵与大脑的协同作用“风声雨声读书声，声声人耳。

”当外界有物体发出声音时，人耳进行声音的采集，耳蜗会将不同声音的频率区分开，转化为大脑可以理解的神经信号再传递到大脑进行分析和存储，这时人才听到声音。

当再次听到类似的声音时，人就能分辨出来。

所以人类的听觉系统并不仅指耳朵，还包括能够记住和分辨声音的大脑等。

整体而言，人类分辨声音的过程可以概括为采集与分频、大脑进行识记、新语音的匹配与识别、输出结果，如图 3.2.1所示。

课堂活动想一想：人类的听觉系统哪一部分是不可或缺的？对于听力缺失的人来说，怎样才能“听到”声音？人类的听觉系统中，耳朵的结构是不可或缺的，尤其是内耳的耳蜗。

耳蜗内的毛细胞负责将声波转化为神经信号，并通过听神经传递到大脑，从而使我们能够感知声音。

对于听力缺失的人来说，有几种方法可以帮助他们“听到”声音：1.助听器：助听器是一种放大声音的设备，可以帮助听力受损的人更好地听到周围的声音。

2.人工耳蜗：对于重度听力损失的人，人工耳蜗是一种植入式设备，可以直接刺激听神经，绕过受损的耳蜗，从而使人能够感知声音。

3.视觉辅助：一些人可能会使用手语或唇读等方式来“听到”声音的内容，通过视觉信息来理解交流。

4.振动设备：一些设备可以将声音转化为振动，通过身体的触觉感知声音，例如音乐振动器。

这些方法可以帮助听力缺失的人更好地与外界交流和感知声音。

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新知讲解
二、机器识别语音的过程
类比人类识别语音的过程，可以把机器识别语音的过程概括为语音特 征提取、训练语音识别模型、新语音的匹配与识别、输出结果，如图 3.2.2 所示。
图 3.2.2机器识别语音的过程
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新知讲解
语音特征提取 当人们说话时，机器会用自身的传感器采集语音，之后将语音转化为
计算机能够处理的数据串。人们发出的每个字的语音几乎都不相同，机器 需要将描述每个语音特点的特征参数提取出来，如图3.2.3 所示。
想一想：人类的听觉系统哪一部分是不可或缺的？对于听力缺失的人 来说，怎样才能“听到”声音？
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课堂练习
人类的听觉系统中，耳朵的结构是不可或缺的，尤其是内耳的 耳蜗。耳蜗内的毛细胞负责将声波转化为神经信号，并通过听神经 传递到大脑，从而使我们能够感知声音。 对于听力缺失的人来说，有几种方法可以帮助他们“听到”声音： 1. 助听器：助听器是一种放大声音的设备，可以帮助听力受损的人
02
新知导入
02
新知导入
思考 同学们，请思考一下，你们认为机器是靠什么听到声音并能 分辨出人们说的是什么话呢?和同学们讨论交流一下。
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新知导入
机器能够听到声音并分辨出人们说的话，主要依赖于以 下几个技术和步骤： 1. 麦克风：机器通过麦克风捕捉声音波。这些麦克风可
以将声波转换为电信号。 2. 信号处理：捕捉到的声音信号会经过数字信号处理
（清华大学版）六年级 上
第三单元 第2课
语音识别的实现—— 体验语音特征提取、训练识别全过程
1 核心素养目标 3 新知讲解 5 拓展延伸 7 板书设计
2 新知导入 4 课堂练习 6 课堂总结 8 课后作业