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语音识别和图像识别哪个难,感觉好像语音识别难,...

图象识别容易,因为图象可以在一个时间点成像。而语音没有可能在一个时间点的采样有用,语音多出来一个时间轴。 而这个时间轴引入的难题就是:换个时间,换个人,换个背景噪音,都变得没法子识别了。

语音识别与图像识别的区别: 1)语音识别分很多种:命令识别,离散/连续语音识别,特定人/非特定人+离散/连续+语音识别 2)命令、离散识别,有些方法 跟 图像识别 还有些像,连续语音识别差得就很多了 连续语音识别常用识别方法: GMM/DNN/CNN+HMM...

图象识别容易,因为图象可以在一个时间点成像。而语音没有可能在一个时间点的采样有用,语音多出来一个时间轴。 而这个时间轴引入的难题就是:换个时间,换个人,换个背景噪音,都变得没法子识别了。 目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统...

推荐使用YQ5969,这个语音识别模块可以支持1--8个咪头,还可以支持本地和云端识别不同需求。5米内本地识别率 93%以上,云端识别率97%。这个语音识别模块主要包括语音预处理、特征提娶矢量量化等语音信号处理过程,概率统计、参数评估等处理过程,...

使用YQ5969,这个语音识别技术可以修复衰减。在孤立词、中小词汇量识别中使用动态时间规整(DTW)分类器会有良好的识别效果,并且识别速度快,系统开销小,YQ5969语音识别技术是很成功的匹配算法。

做语音识别国外最好的是nuance,国内有科大讯飞,普强信息和云之声等,面对企业市场的是科大讯飞和普强信息。

国内老牌的就是讯飞,但是现在讯飞再不改变战略的话,就会慢慢被百度、搜狗等公司超过,百度在美国建立的美研,拥有吴恩达等大牛,专门打造百度大脑,所以百度的语音技术潜力很大。

语音识别与图像识别的区别: 1)语音识别分很多种:命令识别,离散/连续语音识别,特定人/非特定人+离散/连续+语音识别 2)命令、离散识别,有些方法 跟 图像识别 还有些像,连续语音识别差得就很多了 连续语音识别常用识别方法: GMM/DNN/CNN+HMM...

深度学习属于机器学习中人工神经网络发展的高级版。语音识别、图像识别也都是属于模式识别的范畴。不管是机器学习还是模式识别也都属于人工智能的分支。几乎人工智能的所有方面都用深度学习,但是深度学习有个前提需要建立深层的神经网络和足够...

老弟现在用这两个的都不多了

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