语音识别（ASR）--语音转文字
音识别（Automatic Speech Recognition） 是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。
人工智能，应该如何测试？（五）ASR 效果测试介绍
ASR是自动语音识别技术，将语音转化为文本，涉及多学科知识。数据收集是关键，包括特定人/非特定人、词汇量大小、发音方式、方言和情感等多种类别，高质量数据成本高。ASR流程包括数据收集、标注、输入算法得到文本输出并评估。常用评估指标有字错率（WER）、字正确率及插入/删除/替换率。数据标注需严格遵循规范，工作量大，而Levenshtein库可用于自动化效果评测。在AI领域，大部分时间投入在数据处理上。
TTS语音合成技术
一， 语音合成技术原理
语音合成（test to speech）,简称TTS。将文字转化为语音的一种技术，类似于人类的嘴巴，通过不同的音色说出想表达的内容。
智能语音识别技术：原理、应用与挑战####
本文深入浅出地探讨了智能语音识别技术的基本原理，从声学模型到语言模型的构建过程，揭示了其背后的复杂算法。同时，文章详细阐述了该技术在智能家居、客户服务、无障碍技术等领域的广泛应用，并指出了当前面临的主要挑战，包括噪声干扰、方言差异及数据隐私等问题，为读者提供了对这一前沿技术领域的全面了解。
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