隨著科技的不斷發(fā)展，語音技術(shù)逐漸成為了移動應(yīng)用開發(fā)的熱門領(lǐng)域。在移動應(yīng)用中，語音技術(shù)被廣泛應(yīng)用于語音識別、語音合成、語音喚醒等方面。本文將為大家介紹語音技術(shù)的原理及詳細(xì)介紹。

一、語音識別

語音識別即通過計算機(jī)對說話人所說的語音信號進(jìn)行分析和處理，并將其轉(zhuǎn)換為能被計算機(jī)程序所使用的文本或命令等形式。語音識別前期需要進(jìn)行語音信號采集，采集后分為特征提取與模型匹配兩個步驟。

特征提取主要是在聲波信號中提取出常用的語音信號特征，如時頻譜、音高、音高曲線、線性預(yù)測系數(shù)、倒譜系數(shù)等。而模型匹配則是將提取到的與這些語音特征匹配的抽象語音模型進(jìn)行匹配，并最終給出文本結(jié)果。

二、語音合成

語音合成則是通過計算機(jī)APP將文本轉(zhuǎn)化為人聲朗讀的技術(shù)。語音合成過程可以分為文本處理、聲學(xué)模型與語音波形生成三個部分。

文本處理即對輸入的文本進(jìn)行分詞、語法分析和語音特征分析，生成基礎(chǔ)對應(yīng)音素庫。

聲學(xué)模型則是通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成，訓(xùn)練時需要將輸入的語音信號與對應(yīng)的文本配對，再用工具對兩者進(jìn)行參數(shù)化，并將參數(shù)對應(yīng)為音素序列。之后可以使用基于正則化方法的隱馬爾可夫模型（HMM）進(jìn)行建模，并不斷進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。最后得到合成語音的數(shù)據(jù)流，即語音波形。

三、語音喚醒

語音喚醒即通過計算機(jī)語音識別技術(shù)，在待機(jī)狀態(tài)下，只有經(jīng)過指定喚醒詞語成功喚醒后，才開始進(jìn)行后續(xù)操作，從而達(dá)到能夠在不使用手動輸入的情況下進(jìn)行控制的目的。

語音喚醒技術(shù)的關(guān)APP開發(fā)鍵在于如何有效地提取語音指令，而指令的獲取是通過語音識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。語音喚醒需要提前確定喚醒詞，并將其轉(zhuǎn)換為喚醒向量。其中，喚醒向量需要滿足信噪比高、容易區(qū)分以及易于辨認(rèn)等特征。喚醒向量需要放在指定語音庫內(nèi)，并經(jīng)過實(shí)驗(yàn)確定最合適的喚醒門限值。

總結(jié)：

以上就是語音技術(shù)的原理及詳細(xì)介紹了，語音技術(shù)在移動應(yīng)用的開發(fā)中有著廣泛的運(yùn)用，例如語音助手、語音翻譯和智能客服等方面。如果你是一名移動應(yīng)用開發(fā)者，那么在開發(fā)過程中有一定的了解和掌握語音技術(shù)的基礎(chǔ)知識會有不小的幫助。