摘要
本发明公开了一种用于多语言的语音识别方法,包括:对采集的多源数字语音信号进行预处理和特征提取,得到特征向量;将所述特征向量输入声学模型中进行解码处理,得到关于所述语音信号的文本表示;将所述文本表示输入自然语言处理模型中进行语法、语义的优化调整,得到由子序列构成的知识表示;对所述知识表示进行格式转换和纠错处理,输出最终的识别结果。本发明能够更精确地处理多源数字语音信号,并通过先进的声学模型和自然语言处理技术,有效地提高了语音识别的准确性和语义理解能力;同时,所提出的自然语言处理模型针对语法和语义进行深入的优化调整,特别是在复杂的语言环境中显示出较强的适应性。
技术关键词
语音识别方法
多语言
自然语言
梅尔频率倒谱系数
维特比算法
语义
文本
信号
回声消除
序列
消除背景噪声
纠错
解码算法
格式
语法结构
滤波技术
数学
音频特征
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特征分析方法
计算机可执行指令
文本
散点图矩阵
图像识别模型
数据处理模块
结构化数据模型
自然语言
爬虫数据源
计算机设备
实时分析方法
分布式爬虫集群
闭环反馈机制
生成事件
深度学习模型
动态广告投放方法
大语言模型
自然语言
强化学习策略
动态上下文