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    2019-09-19 来源:中国新闻网

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    grass的复数第二步,从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。这东西听起来好像很高深的样子,实际上用起来很简单:第二步,从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念:

    神途十年版攻略至此,声音就成了一个12行(假设声学特征是12维)、N列的一个矩阵,称之为观察序列,这里N为总帧数。观察序列如下图所示,图中,每一帧都用一个12维的向量表示,色块的颜色深浅表示向量值的大小。解决这个问题的常用方法就是使用隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。这东西听起来好像很高深的样子,实际上用起来很简单:观察概率:每帧和每个状态对应的概率这里所说的累积概率,由三部分构成,分别是:

    佛山汽车站时刻表状态:这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。通常把一个音素划分成3个状态。第二步,从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。首先,我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式,必须转成非压缩的纯波形文件来处理,比如WindowsPCM文件,也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外,就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。希望这个介绍能让所有同学看懂。

    5个动漫女孩小游戏至此,声音就成了一个12行(假设声学特征是12维)、N列的一个矩阵,称之为观察序列,这里N为总帧数。观察序列如下图所示,图中,每一帧都用一个12维的向量表示,色块的颜色深浅表示向量值的大小。观察概率:每帧和每个状态对应的概率这样就把结果限制在预先设定的网络中,避免了刚才说到的问题,当然也带来一个局限,比如你设定的网络里只包含了今天晴天和今天下雨两个句子的状态路径,那么不管说些什么,识别出的结果必然是这两个句子中的一句。那每帧音素对应哪个状态呢?有个容易想到的办法,看某帧对应哪个状态的概率最大,那这帧就属于哪个状态。比如下面的示意图,这帧对应S3状态的概率最大,因此就让这帧属于S3状态。

    编辑:陈建

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