检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:彭先华 PENG Xianhua(Jiangsu Union Technical Institute Yangzhou Branch,Yangzhou 225000,China)
机构地区:[1]江苏联合职业技术学院扬州分院,江苏扬州225000
出 处:《电声技术》2024年第1期32-34,共3页Audio Engineering
摘 要:文章主要探讨电声技术在人工智能语音识别中的应用和挑战,并给出相关优化策略。麦克风、扬声器、音频处理以及声学模型等电声技术对提升语音识别系统的性能具有重要意义,但噪声干扰、硬件限制、识别准确性及实时处理能力仍是技术发展的难题。通过精细调整声学模型、对硬件性能进行升级、使用先进的噪声抑制算法以及加速系统处理等措施,能够有效提高人工智能语音识别的性能。This paper mainly discusses the application and challenges of electroacoustic technology in artificial intelligence speech recognition,and gives relevant optimization strategies.Electroacoustic technologies such as microphone,loudspeaker,audio processing and acoustic model are of great significance to improve the performance of speech recognition system,but noise interference,hardware limitation,recognition accuracy and real-time processing ability are still dificult problems in technical development.By fine-tuning acoustic model,upgrading hardware performance,using advanced noise suppression algorithm and speeding up system processing,the performance of artificial intelligence speech recognition can be effectively improved.
关 键 词:电声技术 人工智能语音识别 麦克风 扬声器 音频处理
分 类 号:TN934.2[电子电信—信号与信息处理]
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