人工智能语音系统软件（人工智能语音系统后台如何实现）

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1、 语音识别系统的构建过程包括两个部分：训练和识别。训练通常是离线进行的，对事先收集的大量语音语言数据库进行信号处理和知识挖掘，从而获得语音识别系统所需的“声学模型”和“语言模型”。

2、 识别过程通常在线完成，自动识别用户的实时语音。识别过程通常可以分为“前端”和“后端”两个模块：“前端”模块的主要功能是端点检测(去除不必要的静音和非语音声音)、降噪特征提取等。

3、 “后端”模块的作用是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对用户语音的特征向量进行统计模式识别(也叫“解码”)，从而获得所包含的文本信息。

4、 此外，后端模块中还有一个“自适应”反馈模块，可以自行学习用户的语音，从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“修正”，进一步提高识别准确率。

5、 语音识别是模式识别的一个分支，属于信号处理科学领域。同时，它与语音学、语言学、数理统计学和神经生物学密切相关。语音识别的目的是让机器“听懂”人类的口语，这包括两层意思：一是逐字理解没有转换成书面语的单词；二是理解口语中包含的要求或询问并做出正确的回应，而不是拘泥于所有词语的正确转换。

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