大数据PPT课件之深度学习：第8章 深度学习在语音中的应用
深度学习在语音中的应用
基于动态规划思想的维特比算法(Vit择算法 语言模型前看算法
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8.1语音识别基础—GMM-HMM模型
第八章 深度学习在语音中的应用
W
传统的GMM-HMM中，一般使用连续高斯混合模型刻画产生观察状态的概率密度 函数。GMM的许多优点使它很适合于在HMM的状态层面对输入数据建模。例如，在 有足够多的混合成分时，GMM能够拟合任何一种概率分布：GMM模型参数的计算可 以被并行化，从而高效实现训练。上图给出了利用GMM-HMM建模语音信号的示例， 我们可以观测到语音信号中的特征矢量，具体该某一观测特征矢量是由哪一个HMM状 态产生的我们就无从知道，需要通过训练数据建模从而估计出观测值生成概率。
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性。
• 移动设备、可穿戴设备、智能家居设备、车载信息娱乐系统正变得越来
越游行。在这些设备和系统上，语音作为人类之间最自然交流方式，在
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这些设备和系统上成为更受欢迎的交互方式。
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8.1 语音识别基础-人类之间的交流
第八章 深度学习在语音中的应用
语音与语音(Speech-to-Speech, S2S)翻译系统
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1.1 语音识别基础—人机交流
第八章 深度学习在语音中的应用
语音搜索
用户可以直接通过语音来搜索餐馆、 行驶路线和商品评价的信息。目前， 语 音 搜 索 类 应 用 在 iPhone 、 Android手机上已经非常流行。
智能游戏
在融合语音识别技术后，游戏的体 验将得到很大的提升。例如，在一 些微软Xbox的游戏中，玩家可以和 卡通角色对话以询问信息或者发出 指令。
大数据PPT课件之深度学习：第9章 深度学习在文本中的应用
概述 9.1 自然语言处理基础 9.2 基于深度学习的文本处理 9.3 应用举例：机器翻译 9.4 应用举例：聊天机器人 习题
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9.1 自然语言处理基础
9.1.1. 正则表达式和自动机
第四章 深度学习基本过程
正则表达式（regular expression，简称RE）是字符文本序列的标准记录方式，是一种用于描述文本 搜索符号串的语言，广泛应用于各类信息检索中。
语音识别模块； 自然语言处理模块； 对话管理模块。
第四章 深度学习基本过程
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9.4 应用举例：聊天机器人
第四章 深度学习基本过程
9.4.2. 主要的技术挑战
对话上下文建模：对话的过程是一个在特定背景下的连续交互过程，一句话的意义往往 要结合上下文或者背景才能确定。而现有的自然语言处理的技术主要还是基于上下文无 关假设，因此对上下文的建模成为亟待解决的问题。
• Penn Treebank的标记集包含45个标记，是小标记集； • CLAWS（the Constituent Likelihood Automatic Word-tagging System）使用的标记集C5包含61
个标记，是中型的标记集，用于标注英国国家语料库（the British National Corpus，简称BNC）； • 第三个标记集是包含146个标记的大型标记集C7。
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9.2 基于深度学习的文本处理
9.2.4. 情感分析
第四章 深度学习基本过程
理解人类情感是人工智能的目标，深度学习可用来判断情感类别及强度。 为处理情感分析问题中语义合成的问题（如“不是很喜欢”与“喜欢”的情感极性相
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
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数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
深度学习基础PPT幻灯片
2020/4/2
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目录
深度学习简介 深度学习的训练方法 深度学习常用的几种模型和方法 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）在脑机接口中的应用源自2020/4/22
What is Deep Learning?
浅层结构的局限性在于有限的样本和计算单元情况下 对复杂的函数表示能力有限，针对复杂分类问题其泛 化能力受到一定的制约。
2020/4/2
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受到大脑结构分层的启发，神经网络的研究发现多隐 层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得 到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化 或分类；而深度神经网络在训练上的难度，可以通过 “逐层初始化”来有效克服。
A brief introduce of deep learning
2020/4/2
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机器学习
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机 怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或 技能，重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的 性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使 得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的 样本做智能识别或预测未来。
机器学习在图像识别、语音识别、自然语言理解、天 气预测、基因表达、内容推荐等很多方面的发展还存 在着没有良好解决的问题。
2020/4/2
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特征的自学习
传统的模式识别方法：
通过传感器获取数据，然后经过预处理、特征提取、特 征选择、再到推理、预测或识别。 特征提取与选择的好坏对最终算法的确定性齐了非常关 键的作用。而特征的样式目前一般都是靠人工提取特征。 而手工选取特征费时费力，需要专业知识，很大程度上 靠经验和运气，那么机器能不能自动的学习特征呢？深 度学习的出现就这个问题提出了一种解决方案。
深度学习详解37页PPT文档
强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点；
明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将 样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而 使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相 比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内 在信息。
深度学习的训练方法
深度学习的训练过程
自下而上的非监督学习：从底层开始，一层一层的往 顶层训练，分别得到各层参数。
采用无标签数据分层训练各层参数（可以看作是特征学习 的过程）。
自上而下的监督学习
基于第一步的得到的各层参数进一步调整整个多层模型的 参数，这一步是一个有监督的训练过程。
深度学习的几种常用模型
Auto Encoder（自动编码器） Sparse Coding （稀疏编码） Restricted Boltzmann Machine（限制玻尔兹曼机） Deep Belief Networks （深度信任网络） Convolutional Neural Networks （卷积神经网络）
深度学习可以通过学习一种深层非线性网络结构，实 现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现 了强大的从少数样本中集中学习数据及本质特征的能 力。
深度学习的实质
通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数 据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的 准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是 目的。
Convolutional Neural Networks(CNN)
Convolutional Neural Networks(CNN)
卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领 域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网 络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现 的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的 特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层 感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度 不变性。
大数据PPT课件之深度学习：第8章 深度学习在语音中的应用
arg
max w
PX
W
PW
表示给定文字后语 音信号的概率
表示一个文字序 列本身的概率
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8.1语音识别基础—解码器
第八章 深度学习在语音中的应用
解码器
解码器(Decoder)是语音识别中的又一重要环节，为了能够识别出语音信息中所包含的文 本信息，我们需要结合通过声学模型计算得到的语音特征声学概率和由语言模型计算出的
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8.1 语音识别基础—特征提取
第八章 深度学习在语音中的应用
特征提取
原始模拟信号首先经录入器件转化为数字信号，声学特征提取部分负责从数字化后的 语音中提取声学特征信息。为保证识别准确率，该特征应该对声学模型的建模单元具有较 好的区分性。同时，为了能够高效的计算声学模型参数和进行解码识别，声学特征需要在 尽量保留语音中文本信息的前提下，抑制诸如说话人、信道、环境噪声等干扰信息，并且 维持一个适中的维度。提取良好的具有区分性的声学特征对提升语音识别系统的性能至关 重要。
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习题：
1 ． 请简述为什么深度神经网络适合语音识别？ 2 ． 请画出传统的GMM-HMM语音识别系统框图？ 3 ． 请画出DNN-HMM语音识别系统框图？ 4 ． 请简述语音识别技术在国内外发展的现状？ 5 ． 详细研究科大讯飞语音输入法，请阐述其优缺点？
感谢聆听
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
深度学习 BIG DATA
全国高校标准教材《云计算》姊妹篇，剖析大数据核心技术和实战应用
第八章 深度学习在语音中的应用
8.1 语音识别基础 8.2 基于深度学习的连续语音识别 8.3 应用举例：语音输入法 习题
利用深度学习技术进行语音识别与处理
利用深度学习技术进行语音识别与处理随着人工智能开发的不断深入和完善，利用深度学习技术进行语音识别与处理已经成为了热门研究方向之一。
深度学习技术是在大数据基础上衍生出来的，其目的是通过模型学习更加精准、有效地解决现实中的问题。
在语音识别和处理领域，深度学习技术已经实现了很多重大突破，受到越来越多研究者的关注和青睐。
一、语音识别与处理的背景和现状语音识别和处理技术是指通过计算机技术将人的语音转换成可供计算机识别的数字信号，并根据信号特征将其转换成文字或其他形式的信息。
应用于日常生活中，语音识别和处理技术已经无处不在，譬如语音助手、智能客服、语音识别文档转化等等。
但是，传统的语音识别与处理方法存在一定的局限性，比如容易受到环境噪音干扰、对口音、方言等存在识别误差等问题。
因此，利用深度学习技术进行语音识别和处理已成为了实现高精度识别和处理的重要技术手段，也是推进人工智能发展的重要方向之一。
深度学习技术通过构建多层神经网络，让机器从海量数据中自行学习，进而实现自动细化、自动提取最优特征，以达到更加准确的语音识别结果。
二、深度学习技术在语音识别和处理中的应用1、语音端点检测语音端点检测是指检测语音信号开始和结束的时刻，以便于进一步处理和分析。
在传统的端点检测中，常常采用了人工设定门限的方式，但这种方法显然比较繁琐、不够智能。
而通过深度学习技术进行端点检测，我们可以让系统自动学习特征并根据模型输出来确定语音信号的起止。
同时，还可以根据训练数据不断进行迭代训练，从而提高模型的精度和鲁棒性。
2、语音识别传统的语音识别技术采用的是HMM（Hidden Markov Model）模型，通过对语音信号进行MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取，然后利用GMM（高斯混合模型）进行建模。
但是，传统方法存在一些缺陷，如对噪声等条件敏感容易失效，而深度学习技术在这方面积累经验的同时，准确度也更加理想。
基于深度学习的语音识别技术常见的神经网络模型有C-RNN（卷积-循环神经网络）、CTC （Connectionist Temporal Classification）和DNN-HMM等等。
深度学习在AI中的作用
深度学习在AI中的作用深度学习是一种人工智能的技术，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现机器对大量数据进行学习和自我训练的过程。
它在AI领域中扮演着至关重要的角色，对于解决复杂问题、提升智能水平具有重要意义。
一、深度学习在图像识别中的应用深度学习的神经网络结构可以通过大量的图像数据进行训练和学习，从而实现图像的自动识别。
在计算机视觉领域，深度学习算法已经在人脸识别、物体检测、图像分类等任务中取得了极大的成功。
通过深度学习，机器可以从海量的图像数据中提取出有用的特征信息，并对图像进行准确的分类和识别。
二、深度学习在语音识别中的应用语音识别是人工智能技术的一个重要应用领域，而深度学习在语音识别方面的表现也非常出色。
通过深度学习的方法，可以从大量的语音数据中提取出有用的语音特征，并将语音转换为对应的文字信息。
这一技术在智能助理、语音交互等领域有着广泛的应用，极大地提高了人机交互的便利性和自然性。
三、深度学习在自然语言处理中的应用深度学习在自然语言处理（NLP）方面也有着广泛的应用。
通过深度学习的技术，可以对自然语言进行分析和处理，从而实现机器对文本的语义理解、情感分析、机器翻译等任务。
深度学习的神经网络模型可以将文字信息转换为向量表示，进而进行相关的计算和判断。
这种方法在大数据环境下具有较好的效果，能够更准确地理解和处理文本信息。
四、深度学习在推荐系统中的应用推荐系统是电子商务和社交媒体等领域中非常重要的应用之一，而深度学习在推荐系统方面也发挥着关键的作用。
通过深度学习的方法，可以对用户的行为和偏好进行建模和预测，从而向用户提供个性化的推荐服务。
深度学习的神经网络模型可以挖掘出隐藏在海量数据背后的潜在关系和规律，更好地理解用户的需求和兴趣，提供更准确和贴切的推荐结果。
五、深度学习在智能驾驶中的应用深度学习在智能驾驶领域有着广泛且重要的应用。
通过深度学习的技术，可以对车载传感器获取的数据进行处理和分析，实现车辆的自主感知和决策能力。
大数据技术之深度学习
CNN样例
AlexNet
在ImageNet举办的大规模图像识别比赛ILSVRC2012中分类比赛中，Hinton的学 生Alex搭建了一个8层的CNN，最终top-5的漏报率是16%，抛离而第二名的27% 整整有11个百分点。
包括5个卷积层，和3个全连接层，最后一个softmax分类器
卷积神经网络
存在的问题：
1.由于网络参数增多，导致了严重的过拟合现象
2.在训练过程中，梯度消失，导致前面的网络得不到训练，网络难以收敛。
解决方案：
1.共享权值：卷积层的卷积核权值共享，大大减少了网络中参数的数量级。
2.加大数据量：一个是通过众包的方式来增加样本的量级，比如，目前ImageNet已经有了120万的 带标注的图片数据。另一个是通过对已有的样本进行随机截取、局部扰动、小角度扭动等方法，来 倍增已有的样本数。
3.对 算方法如下：
的各个层，第 层的第 个节点的残差计
神经网络
反向传播算法（Backpropagation algorithm）
将上式中的
与
的关系替换为 与
的关系，就可以得到：
反向传播
4. 我们要计算的偏导数求解如下：
典型深度网络
稀疏编码
输入 码值 重构
编码
解码
错误
样本 参数编码 参数基
CIFAR-10
50,000
10,000
32*32
分类
10类
CIFAR-100
50,000
Байду номын сангаас
10,000
32*32
分类
100类（精确） 20 类（粗糙） 8类 0~9手写字体 10类
LabelMe MNIST STL-10
深度学习技术在语音识别中的应用
深度学习技术在语音识别中的应用近年来，深度学习技术在各个领域得到了广泛应用，并在自然语言处理领域中取得了有目共睹的成果。
其中，语音识别是深度学习技术最显著的应用之一。
语音识别技术已经越来越多地应用于人们的生活中，它能够让人与机器之间进行更加自然和高效的交互。
深度学习技术在语音识别中的应用，主要表现在以下几个方面：一、语音分析语音识别技术往往是将声音信号转换为文字信号的过程，需要对语音信号进行分析。
深度学习技术能够通过对大量语音数据进行分析，提取出声学特征，并通过特征工程、模型构建等操作，将语音信号转化为文本信号。
二、语言建模语音转换为文字，需要建立语言模型，用于判断某个句子是否合理或者可能性有多大。
深度学习技术能够运用语音和文本数据训练出更加准确和精细的语言模型，提供更加优质的语音识别结果。
三、声学模型声学模型是语音识别的核心技术之一。
它主要是根据语音信号的特征、模型构建和算法优化，将语音信号转化为文本信号。
深度学习技术通过神经网络的建模和优化，能够有效提高声学模型的准确性和稳定性。
四、混淆性分析混淆性是语音识别中常见的问题之一，它主要表现为一些同音字或者音近字的混淆。
深度学习技术能够利用大数据，通过强化学习和多任务学习等方式，提高对混淆性的分析和处理能力。
除了上述四个方面，深度学习技术还可以通过语音增强、端到端的语音识别等多种形式进行应用。
总的来说，深度学习技术在语音识别中的应用，既提高了语音识别的准确率，也提高了处理效率。
同时，随着科技的不断创新，深度学习技术的应用前景也越来越广阔。
尽管深度学习技术在语音识别中取得了不俗的成果，但是在实际应用中还存在一些挑战。
比如，个别发音不标准的人以及语音背景环境的复杂性等问题，都会对语音识别的准确性造成一定的影响。
因此，在未来的研究中还需要进一步提高深度学习技术的精度和稳定性，以满足更加广泛的应用场景。
总之，深度学习技术的应用，为语音识别技术的进步带来了新的机会和挑战。
深度学习在大数据分析中的应用
深度学习在大数据分析中的应用一、引言近年来，随着数据量的不断增长和计算机性能的提升，人工智能领域中的一个热门话题就是深度学习。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域都获得了广泛的应用。
在大数据分析领域中，深度学习也已经开始发挥着越来越重要的作用。
本文将分别从深度学习的概念、大数据分析的应用以及深度学习在大数据分析中的应用三个方面，探讨深度学习在大数据分析中的应用。
二、深度学习的概念深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术，其核心思想是通过多层次的神经网络来完成数据的特征学习和分类识别。
与传统机器学习算法相比，深度学习可以自动地从数据集中提取出高层次的特征，降低了人工特征提取的难度，提高了模型的准确率。
在深度学习模型中，最为常见的神经网络结构是卷积神经网络和循环神经网络。
卷积神经网络被广泛应用在图像识别、语音识别等领域，可以提取出图像和语音中的特征，从而实现分类、识别等任务。
而循环神经网络则被应用在自然语言处理、时序数据分析等领域中，可以捕捉时序数据中的特征，实现序列标注、语义分析等任务。
三、大数据分析的应用大数据分析是指基于海量数据所进行的分析和处理，旨在从中挖掘出有价值的信息和知识。
大数据分析可以应用于很多领域，包括医疗、金融、电商、智能制造等。
大数据分析的主要任务包括数据清洗、数据预处理、特征工程、数据建模、模型评估等。
在各个领域中，大数据分析的应用也各具特色。
以医疗领域为例，通过对海量的医学数据的分析，可以挖掘出患者的病情和健康状况，以及疾病的治疗方案等信息。
这对于医疗机构和患者来说都是非常有益的。
而在金融领域中，大数据分析可以帮助金融机构评估风险、提高客户体验、优化市场营销等。
四、深度学习在大数据分析中的应用在大数据分析的过程中，深度学习技术已经被越来越多的人应用于其中。
具体来说，深度学习在大数据分析中的应用可以分为以下几种：1.图像分类与识别在许多领域中，需要对图片进行分类和识别。
《深度学习之》课件
Part Five
深度学习的未来展 望
深度学习的发展趋势
深度学习技术将更 加成熟，应用领域 更加广泛
深度学习技术将与 其他技术相结合， 如大数据、云计算 等
深度学习技术将更 加注重实际应用， 如医疗、金融、教 育等领域
深度学习技术将更 加注重安全性和隐 私保护，如数据加 密、隐私保护等技 术
深度学习与其他技术的融合
动画效果：适当添加动画效果，如淡入淡出、缩放等，以增强视觉效果
PPT课件的动画与交互设计
动画效果：使用动画效果可以使PPT课件更加生动有趣，吸引观众的注意力
交互设计：交互设计可以增加PPT课件的互动性，让观众更加深入地参与到学习中
动画与交互设计的结合：将动画效果和交互设计相结合，可以使PPT课件更加生动有 趣，增加观众的参与度 动画与交互设计的注意事项：在使用动画效果和交互设计时，要注意不要过度使用， 以免影响观众的注意力和参与度
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习技术，由两个子网络组成：生成器和判别器。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据是真是假。
GAN通过两个子网络的对抗训练，不断提高生成器的生成能力，最终生成与真实数据非 常接近的假数据。
GAN在图像生成、数据增强、图像翻译等领域有广泛应用。
深度强化学习
概念：一种结合了深度学习和强化学习的技术 特点：能够处理高维、复杂的数据，同时具备学习能力和决策能力 应用场景：自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域 技术挑战：需要大量的数据和计算资源，以及复杂的算法设计
PPT课件的内容组织与布局设计
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内容组织：根据深度学习的主题， 将内容分为不同的章节，如“深 度学习概述”、“深度学习方 法”、“深度学习应用”等。
深度学习在语音情感识别中的应用与分析
深度学习在语音情感识别中的应用与分析随着人工智能技术的快速发展，语音情感识别成为了近年来备受关注的研究领域。
语音情感识别是指通过对语音信号的分析和处理，识别出说话人在表达情感时的不同特征，如高兴、悲伤、愤怒、惊讶等等。
随着社交媒体、智能家居、智能客服等人机交互场景的出现，语音情感识别的应用场景也愈发广阔。
本文将重点介绍深度学习在语音情感识别中的应用和分析。
深度学习是一种可以基于大数据进行训练的人工神经网络模型，具有非常强大的模式识别和分类能力。
在语音情感识别中，深度学习模型可以通过对大量的人类语音数据进行学习，准确地区分不同情感状态下的语音特征，从而实现情感识别的功能。
1.音频特征提取：深度学习可以通过卷积神经网络（Convolutional Neural network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等方法，有效地提取出语音信号中的特征，如声音的频率、强度、音调等等。
2.情感分类模型训练：采用深度学习模型和大量的人类语音数据，可以建立一个有效的情感分类模型，通过对新的语音信号进行分类，从而达到情感识别的目的。
3.多分类情感识别：深度学习可以实现多分类情感识别，即能够识别出多种情感状态下的语音特征。
4.实时情感识别：深度学习可以借助硬件加速器等技术，在实时情况下快速高效地进行情感识别。
深度学习在语音情感识别中的应用，虽然能够有效地识别出不同情感状态下的语音特征，但在实际应用时也面临着一些难题。
1.训练数据不足：深度学习模型需要大量的语音数据进行训练，以准确地区分不同情感状态下的语音特征。
但是，在实际应用场景中，获取大量标注的语音数据比较困难，因此训练数据的不足是深度学习在语音情感识别中面临的一大瓶颈。
2.差异性语音信号：不同说话人之间产生的语音信号具有很大的差异性，如说话人的年龄、性别、口音等等。
这些差异性会影响到深度学习模型的识别效果，从而降低情感识别的准确性。
深度学习在语音识别中的重要性和前景
深度学习在语音识别中的重要性和前景随着技术的不断更新和升级，语音识别技术也在不断地发展和进步。
然而，语音识别技术的准确率一直是制约其应用的关键因素。
而深度学习作为一种新的人工智能技术，为语音识别的提高提供了新的思路和方法。
因此，深度学习在语音识别中的重要性和前景正变得越来越重要。
一、深度学习技术深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，通过不断地学习和优化算法来实现学习和决策。
随着计算机技术和大数据的发展，深度学习逐渐成为当前最主流的人工智能技术之一。
在语音识别领域，深度学习被广泛应用，极大地提高了识别的准确率。
二、深度学习在语音识别中的应用在语音识别中，深度学习技术能够通过实时学习大量的语音数据，自动提取其中的特征，并对声音信号进行建模和分类。
这种方法不仅提高了识别的准确率，同时也使得识别能够更快速、更高效地完成。
在实际应用中，深度学习技术被广泛应用于语音识别的各个领域，其中包括智能家居、智能音箱、语音助手等，为用户提供更加智能化和便捷的服务。
三、深度学习在语音识别中的未来展望未来，随着计算机技术的不断发展，深度学习在语音识别中的应用前景也将越来越广阔。
从技术角度来看，深度学习技术将逐渐发展出更加高效和精确的识别算法，能够更加准确地识别不同语言、不同口音和不同情境下的语音信号。
从应用角度来看，深度学习技术将成为智能家居、智能音箱等领域中的重要组成部分，为用户提供更加智能、高效和便捷的服务。
总之，随着深度学习技术在语音识别中的不断应用和发展，其对语音识别准确率的提高和服务的智能化程度的提高具有重要意义。
未来，深度学习技术将继续发挥着重要作用，为用户提供更加便捷、高效和智能化的语音识别服务。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
如果将现有的语音识别技术和已经发展的十分成熟的拼音输入法相结合起来，使用 语音识别技术代替手工敲击键盘，使用成熟的拼音输入法进行组词和选词，将会很 大地提高输入效率。如果语音识别出现错误，还可以使用键盘进行修改，同时针对 性地对识别错误的词语进行再训练，提高识别率。
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8.3 语音输入法—语音输入法设计
智能家居
智能家居系统允许用户使用语音与之交互， 用户通过它们来播放音乐、询问信息或者 控制系统。
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8.1 语音识别基础—基本结构
第八章 深度学习在语音中的应用
以上是语音识别系统的典型结构，语音识别系统主要由图中的四部分组成：信息处理和特征 提取、声学模型(AM)、语言模型(LM)和解码搜索部分。
高斯混合模型-隐马尔可夫模型(GMM-HMM) 最大似然准则(Maximum Likelihood, ML) 最小分类错误(MCE)和最小音素错误(MPE) 上下文相关的深度神经网络—隐马尔可夫模型(CD-DNN-HMM)
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8.1 语音识别基础—语言模型
第八章 深度学习在语音中的应用
1
这使得训练更加强大而复杂的模型变得可能。
• 借助越来越先进的互联网和云计算，我们得到了比先前多得多的数据资
源。使用从真实场景收集的大数据进行模型训练，提高了系统的可应用
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性。
• 移动设备、可穿戴设备、智能家居设备、车载信息娱乐系统正变得越来
越游行。在这些设备和系统上，语音作为人类之间最自然交流方式，在
第八章 深度学习在语音中的应用
语 音 输 入 法 是 基 于 C/S 结 构 设 计 的 。 它 有 一 个 语 音 服 务 器 ， 即 语 音 中 心 SpeechCenter，负责从声卡采集数据进行语音识别，为各个输入法客户端提供识 别 结 果 ( 拼 音 ) 。 输 入 法 的 客 户 端 是 由 拼 音 输 入 法 FreeVoice 的 实 体 构 成 的 ， 在 Windows里，每一个输入法实际上是一个动态链接库，当有用户程序需要使用输入 法的时候，系统就会生成一个相应的实体。它们之间的通信是通过TCP/IP网络协议 实现的，语音中心还可以以广播方式向每一个输入法实体发送信息。
梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC) 感知线性预测系数(Perceptual Linear Prediction, PLP) 保留Mel滤波器输出各维度之间相关性的滤波器组特征(Filter Bank Feature)
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智能游戏
在融合语音识别技术后，游戏的体 验将得到很大的提升。例如，在一 些微软Xbox的游戏中，玩家可以和 卡通角色对话以询问信息或者发出 指令。
人机 交流
个人数码助理(PDA)
PDA知晓移动设备上的信息，了解一些 常识，并记录了用户与系统的交互历史。 有了这些信息，PDA可以更好地服务用 户。比如，可以完成拨打电话、安排会 议、回答问题和音乐搜索等工作。
3、根据每个单词的HMM状态转移概率计算每个状态序列生成该语音帧的概率。 哪个词的HMM序列计算出来的概率最大，就判断这段语音属于该词)
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8.1语音识别基础—GMM-HMM模型
GMM-HMM在语音识别中应用的系统框图
第八章 深度学习在语音中的应用
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全国高校标准教材《云计算》姊妹篇，剖析大数据核心技术和实战应用
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8.1 语音识别基础—特征提取
第八章 深度学习在语音中的应用
特征提取
原始模拟信号首先经录入器件转化为数字信号，声学特征提取部分负责从数字化后的 语音中提取声学特征信息。为保证识别准确率，该特征应该对声学模型的建模单元具有较 好的区分性。同时，为了能够高效的计算声学模型参数和进行解码识别，声学特征需要在 尽量保留语音中文本信息的前提下，抑制诸如说话人、信道、环境噪声等干扰信息，并且 维持一个适中的维度。提取良好的具有区分性的声学特征对提升语音识别系统的性能至关 重要。
第八章 深度学习在语音中的应用
8.1 语音识别基础 8.2 基于深度学习的连续语音识别 8.3 应用举例:语音输入法 习题
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8.2 DNN-HMM混合系统
第八章 深度学习在语音中的应用
在这个框架中，HMM用来描述语音信号的动态变化，而观察特征的概率则通过DNN 来估计。在给定声学观察特征的条件下，我们用DNN的每个输出节点来估计连续密度 HMM的某个状态的后验概率。除了DNN内在的鉴别性属性，DNN-HMM还有两个额外的 好处：训练过程可以使用维特比算法，解码通常也非常高效。
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8.2 CD-DNN-HMM系统
训练CD-DNN-HMM的主要步骤
第八章 深度学习在语音中的应用
CD-DNN-HMM包含三个组成部分，一个深度神经网络 ，一个隐马尔可夫模型 ，以及 一个状态先验概率分布 。由于CD-DNN-HMM系统和GMM-HMM系统共享音素绑定结构， 训练CD-DNN-HMM的第一步就是使用训练数据训练一个GMM-HMM系统。因为DNN训练 标注是由GMM-HMM系统采用维特比算法产生得到的，而且标注的质量会影响DNN系统的 性能。因此，训练一个好的GMM-HMM系统作为初始模型就非常重要。
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8.1语音识别基础—GMM-HMM模型
第八章 深度学习在语音中的应用
下面简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。为了便于读者理解， 以一个词的识别全过程作为例子。
1、将声波分割成等长的语音帧，对每个语音帧提取特征(例如，梅尔频率倒谱系数) 2、对每个语音帧的特征进行GMM训练，得到每个语音帧frame(o_i)属于每个状态的概率
8.1 语音识别基础—声学模型
第八章 深度学习在语音中的应用
声学模型
关于声学模型，有两个主要问题，分别是特征向量序列的可变长和音频信号的丰富变 化性。可变化特征向量序列的问题在学术上通常由动态时间规整方法和隐马尔可夫模型 (HMM)方法来解决。音频信息的易变性是由说话人的各种复杂的特征(如性别、健康状况或 紧张程度)交织，或是说话风格与速度、环境噪声、周围人声、信道扭曲(如麦克风音的差 异)、方言差异、非母语口音引起的。一个成功的语音识别系统必须能够应付所有这类声音 的变化因素。
语言模型
语音识别系统的目的是把语音转换成文字。具体来说，是输入一段语音信号，要找一个文 字序列(由词或文字组成)，使得它与语音信号的匹配程度最高。这个匹配程度一般是用概
率来表示。用学X 表示语音信号，W表示文字序列，则要求解的是W* arg max P W X w
W*
arg
max w
PX
WPW
PX
arg
max w
PX
W
PW
表示给定文字后语 音信号的概率
表示一个文字序 列本身的概率
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8.1语音识别基础—解码器
第八章 深度学习在语音中的应用
解码器
解码器(Decoder)是语音识别中的又一重要环节，为了能够识别出语音信息中所包含的文 本信息，我们需要结合通过声学模型计算得到的语音特征声学概率和由语言模型计算出的
语言模型概率，利用解码器通过相关搜索算法分析出最有可能性的词序列W。
基于动态规划思想的维特比算法(Viterbi Algorithm) Beam裁剪算法 高斯选择算法 语言模型前看算法
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8.1语音识别基础—GMM-HMM模型
第八章 深度学习在语音中的应用
W
传统的GMM-HMM中，一般使用连续高斯混合模型刻画产生观察状态的概率密度 函数。GMM的许多优点使它很适合于在HMM的状态层面对输入数据建模。例如，在有 足够多的混合成分时，GMM能够拟合任何一种概率分布：GMM模型参数的计算可以被 并行化，从而高效实现训练。上图给出了利用GMM-HMM建模语音信号的示例，我们可 以观测到语音信号中的特征矢量，具体该某一观测特征矢量是由哪一个HMM状态产生 的我们就无从知道，需要通过训练数据建模从而估计出观测值生成概率。
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全国高校标准教材《云计算》姊妹篇，剖析大数据核心技术和实战应用
第八章 深度学习在语音中的应用
8.1 语音识别基础 8.2 基于深度学习的连续语音识别 8.3 应用举例：语音输入法 习题
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8.3 语音输入法—案例背景
第八章 深度学习在语音中的应用
语音识别是指机器通过学习实现从语音信号到文字符号的理解过程，近几十 年取得了很大的进展，并产生了一些实用的语音输入系统，如IBM的ViaVoice和微 软的语音输入法。在国内科大讯飞、搜狗知音、语音识别是中国三大语音技 术的佼佼者。
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
深度学习 BIG DATA
全国高校标准教材《云计算》姊妹篇，剖析大数据核心技术和实战应用
第八章 深度学习在语音中的应用
8.1 语音识别基础 8.2 基于深度学习的连续语音识别 8.3 应用举例：语音输入法 习题
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8.1 语音识别基础
第八章 深度学习在语音中的应用
1．从实验室环境到实际应用场景
语音识别最基本的定义是“电脑能听懂人类说话的语句或命令，而做出相应的工 作“。50多年来，该技术渐渐开始改变我们的生活和工作方式，这种趋势的出现和下 面几个关键领域的进步是分不开的。
• 摩尔定律持续有效。有了多核处理器、通用计算图形处理器(General
Purpose Graphical Processing Unit, GPGPU)、CPU/GPU集群等技术，
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习题：
1 ． 请简述为什么深度神经网络适合语音识别？ 2 ． 请画出传统的GMM-HMM语音识别系统框图？ 3 ． 请画出DNN-HMM语音识别系统框图？ 4 ． 请简述语音识别技术在国内外发展的现状？ 5 ． 详细研究科大讯飞语音输入法，请阐述其优缺点？