Dcs 시스템의 신호 수집 및 사전 처리에서 고려해야 할 사항은 무엇입니까?

음성 인식의 기본 과정은 실제 응용에 따라 다르다. 음성 인식 시스템은 특정인과 비특정인의 인식, 독립어와 연속어의 인식, 작은 어휘량과 큰 어휘량의 인식, 무한한 어휘량의 인식으로 나눌 수 있다. 그러나 어떤 음성 인식 시스템이든 그 기본 원리와 처리 방법은 대체로 비슷하다. 음성 인식 프로세스에는 주로 음성 신호의 사전 처리, 특징 추출 및 패턴 일치가 포함됩니다. 사전 처리에는 사전 필터링, 샘플링 및 정량화, 창 추가, 끝 감지 및 사전 가중치가 포함됩니다. 음성 신호 인식의 가장 중요한 부분은 특징 매개변수 추출이다. 추출된 피쳐 매개변수는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다. (1) 추출된 피쳐 매개변수는 음성 특성을 효과적으로 표현할 수 있으며 구분도가 우수합니다. (2) 차수 매개 변수 사이에는 좋은 독립성이 있습니다. (3) 특징 매개변수 계산이 편리하므로 효율적인 알고리즘을 통해 음성 인식의 실시간 구현을 보장하는 것이 좋습니다. 교육 단계에서 피쳐 매개변수를 어느 정도 처리한 후 각 항목을 모델링하여 템플릿 라이브러리로 저장합니다. 인식 단계에서 음성 신호는 동일한 채널을 통해 음성 특성 매개변수를 가져오고, 테스트 템플릿을 생성하고, 참조 템플릿과 일치시키고, 일치 점수가 가장 높은 참조 템플릿을 인식 결과로 사용합니다. 동시에, 대량의 선험적 지식을 통해 인식의 정확성을 높일 수 있다.