語音識(shí)別轉(zhuǎn)換技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的突破，可以將語音轉(zhuǎn)換為文本，應(yīng)用廣泛。其核心原理包括復(fù)雜的聲學(xué)模型和語言模型，得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。隨著技術(shù)的發(fā)展，隱私保護(hù)問題逐漸凸顯。未來，語音識(shí)別轉(zhuǎn)換技術(shù)將進(jìn)一步提高性能，支持更多語言，與其他技術(shù)融合，為人類社會(huì)的進(jìn)步做出貢獻(xiàn)。下面我們來看看對(duì)語音識(shí)別的簡(jiǎn)單介紹：

1、什么是語音。

聲音是指人類通過發(fā)聲器官發(fā)出的具有一定意義的聲音，用于交流和交流。電腦語音存儲(chǔ)：以波形文件的形式存儲(chǔ)，通過波形反映聲音的變化，從而獲得音強(qiáng)、音長(zhǎng)等參數(shù)信息。音域參數(shù)：傅利葉譜、梅爾頻率到譜系數(shù)，主要用于提取語音內(nèi)容和音色差異，以進(jìn)一步識(shí)別語音信息。

2、語音識(shí)別是什么？

簡(jiǎn)單地說，語音識(shí)別就是將語音內(nèi)容自動(dòng)轉(zhuǎn)換為文字的過程，是一種人與機(jī)器互動(dòng)的技術(shù)。

涉及的領(lǐng)域：聲學(xué)、人工智能、數(shù)字信號(hào)處理、心理學(xué)等。

語音識(shí)別輸入：播放一個(gè)聲音文件的序列。

語音識(shí)別輸出：輸出的結(jié)果是一個(gè)文本序列。

3、語音識(shí)別原理。

語音識(shí)別需要四個(gè)部分：特征提取、聲學(xué)模型、語音模型、語音解碼和搜索算法。

特征提取:從最原始的信號(hào)中提取要分析的信號(hào)?，F(xiàn)階段主要進(jìn)行語音范圍標(biāo)準(zhǔn)化、頻率校正、分幀、窗戶加入、端點(diǎn)檢測(cè)等預(yù)處理操作，為聲學(xué)模型提供需要的特征向量。

聲學(xué)模型：通過聲學(xué)模型分析語音參數(shù)(語音共振峰頻、幅度等)，并分析語音的線性預(yù)測(cè)參數(shù)。

語言模型：根據(jù)相關(guān)的語言理論，計(jì)算出可能詞組序列的聲音片段概率。

語音解碼和搜索算法:根據(jù)語音模型+發(fā)音詞典+語音模型構(gòu)建的搜索空間，找到最合適的路徑。解碼后，最后輸出文本。

4、語音識(shí)別在醫(yī)院中的應(yīng)用環(huán)境。

其中我們?nèi)メt(yī)院就醫(yī)的時(shí)候，由于就醫(yī)患者比較多就會(huì)出現(xiàn)嘈雜，亂插隊(duì)，等不良現(xiàn)象出現(xiàn)，因此就此問題成都融和實(shí)業(yè)有限公司開發(fā)了醫(yī)療排隊(duì)叫號(hào)分診系統(tǒng)，利用人工智能算法合理的安排患者到相應(yīng)環(huán)節(jié)繳費(fèi)，就醫(yī)，在對(duì)某醫(yī)務(wù)人員不滿時(shí)候，可以加裝評(píng)價(jià)器對(duì)每個(gè)醫(yī)務(wù)人員直接進(jìn)行服務(wù)評(píng)價(jià)，這樣可以避免投訴無門得情況，不過目前很多醫(yī)院是沒有評(píng)價(jià)器的存在，我們只是一個(gè)衍生想法。在醫(yī)療排隊(duì)叫號(hào)分診系統(tǒng)中，人工智能與語音識(shí)別技術(shù)的結(jié)合完善了，自動(dòng)/手動(dòng)叫號(hào)，患者在等候區(qū)等待即可，當(dāng)叫到自己的名字時(shí)候，進(jìn)入相對(duì)于的門診就診即可。

伴隨著人工智能技術(shù)與語音識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以期待看到更多的創(chuàng)新應(yīng)用，這將進(jìn)一步改變窗口服務(wù)平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量。

標(biāo)簽：人工智能,人工智能技術(shù),語音識(shí)別技術(shù),醫(yī)院排隊(duì)叫號(hào)系統(tǒng)