音訊轉化成文字的原理是什麼?

時間 2021-10-31 19:10:08

1樓:知意-音訊轉文字

音訊轉化成文字的原理主要靠的是語音識別技術,語音識別是以語音為研究物件,通過語音頻號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類口述的語。語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音頻號轉變為相應的文字或命令的高技術。語音識別是一門涉及面很廣的交叉學科,它與聲學、語音學、語言學、資訊理論、模式識別理論以及神經生物學等學科都有非常密切的關係。

現在市場上主流的音訊轉文字軟體工具等幾乎都是使用這個原來來做的,知意字稿也是如此:

知意字稿-錄音轉文字-語音翻譯-語音識別-錄音整理-字幕製作現在的語音識別還做不到100%的轉換準確率,因為漢語存在同音字的情況,需要採用人工智慧手段理解語義然後糾正文字錯誤。同時對於音訊檔案裡語音也有很大的要求,通常來說普通話越標準,準確率越高,如果是方言或者普通話不標準準確率就差了不少,當前主流的各大語音識別平台幾乎都是這樣情況。

如果需要各種轉寫/轉換,可以去試試看呀~

2樓:黑狐提詞-手機提詞器

因為不同的發音有不同的頻譜線(也叫聲紋),軟體會自動識別出並記錄下這聲音頻譜線和文字的關係,在捕捉到新的聲音頻譜線後再與之前記錄下來的進行比對就可查出對應的文字。「黑狐提詞」軟體是一款識別率非常高的語音識別軟體,一鍵匯入音訊就能識別出該錄音裡面的文字,而且準確度高達97%,後期無需過多的修改。

3樓:xinix

首先要有乙個訓練集,包括了一些轉換好的音訊和數字(由人完成)。

然後利用訓練集,將音訊切分成語素片,利用特定的演算法找到在訓練集中最可能的文字組合。

通過這樣訓練,找到好的引數(也就一些特定的模型)。

那如果有乙個新的音訊訊號,可以通過已經訓練好的模型引數,找到最有可能的文字。

參考HMM(Hidden Markov Model)和Viterbi演算法

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