语音识别基础实验
实验说明
实验四:语音识别基础实验
学习语音信号处理的基础知识,了解语音识别系统的工作原理。体验从特征提取到模式匹配的完整流程。
为智能语音交互应用打下基础。
达成要求：能自主设定预加重系数、帧长与帧移并提取MFCC，完成示例音频的语音命令识别，依据识别结果判断参数是否合理。
- 理解语音信号的特点与表示方法
- 学习语音预处理(预加重、分帧、加窗)
- 掌握MFCC特征提取方法
- 了解隐马尔可夫模型(HMM)原理
- 体验深度学习语音识别模型
- 实践简单语音命令识别
- 知识目标: 掌握语音识别的基本原理与流程
- 能力目标: 培养语音信号分析与处理能力
- 素养目标: 理解AI在语音交互中的应用
- 语音信号预处理
- 短时傅里叶变换(STFT)
- 梅尔频率倒谱系数(MFCC)
- 隐马尔可夫模型(HMM)
- 深度神经网络(DNN/RNN)
- 端到端语音识别
漫话数媒
开始实验后，课前的“AI 导学”会在这里生成奇思、妙想的对话。
已阅读实验说明、看过仿真实验区，可直接从这里开始
