福建普通话语音标注系统

语音标注必须了解的基础知识点：语音相关的知识，现在写一篇关于语音相关的基础知识，不管是数据标注还是刚了解语音相关AI技术的小伙伴都必须要知道的知识点。由于声音为为模拟连续信号，而计算机只能处理数字离散信号，因此要用计算机来分析和处理声音，就需要经历模数转换过程[Anlog to Digital Converter，即ADC]，即将模拟连续信号转换为数字离散信号。采样就是按照一定时间间隔从模拟连续信号提取一定数量的样本来，其样本值用二进制码0和1来表示，这些0和1构成了数字音频文件，其过程实际上是将模拟音频信号转换成数字离散信号。语音标注的标注过程中要确定说话人数量。福建普通话语音标注系统

语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。特定人语音识别的方法,目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，所谓预处理是指对语音信号的特殊处理:预加重，分帧处理。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。用具有6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器实现。虽然语音信号是非平稳时变的，但是可以认为是局部短时平稳。故语音信号分析常分段或分帧来处理。福建普通话语音标注系统语音标注是数据标注行业中一种比较常见的标注类型。

语音标注的具体应用场景：语音输入：语音识别常见的是语音输入，可以识别出我们说话的内容，将语音转换为文字录入，这较大提高了效率。语音输入可摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。略带口音的普通话、粤语四川话方言、英文、法语，均可有效识别，还可以根据句意自动纠错、自动断句添加标点，让输入变得更快捷，沟通交流更顺畅。语音实时识别文字，可以适用于语音聊天、语音输入、语音搜索、语音下单、语音指令、语音**等多种场景，在日常生活中，例如客服通话的语音转写、会议转写、通讯产品语音输入和转写、语音医疗记录、电影字幕自动生成、电视机等智能家居的命令，这些都运用到了这一技术。在医疗领域中，也常用声音来生成和编辑专业的医疗报告。

语音转写是基于自然语言处理技术,将自然语言转换为文本输出。转写是把一种字母表中的字符转换为另一种字母表中的字符的过程。从原则上说，转写应该是字符之间一一对应的转换，即被转换字母表中的每一个字符。只能相应地转换为另一个字母表中的字符，从而保证两个字母表之间能够进行完全的、无歧义的、可逆的转换。因此，转写是针对拼音文字系统之间的转换而言的。随着语音转写技术的日渐成熟，语音转写技术被应用在客户服务、翻译、会议、采访、演讲等领域。语音转写技术已在金融、电信、能源、交通、教育、司法、公安、互联网等众多领域得到了广泛应用。语音标注常可以适用于语音输入等多种场景。

语音识别方法：1、基于语言学和声学的方法。基于语言学和声学的方法是较早应用于语音识别的方法，但是这种方法涉及的知识太过于困难，导致现在并没有得到大规模普及。2、随机模型法。随机模型法目前应用较为成熟，该方法主要采用提取特征、训练模板、对模板进行分类及对模板进行判断的步骤来对语音进行识别。该方法涉及到的技术一般有3种：动态时间规整（DTW），隐马尔科夫模型（HMM）理论和矢量量化（VQ）技术。其中，HMM算法相较于其他两者的优点是简单方便，在语音识别性能方面更为优异。也正因为如此，如今大部分语音识别系统都在使用HMM算法。生活中，语音标注较典型的应用是客服录音的数据标注。福建普通话语音标注系统

语音标注遇到数字的时候，根据数字具体的读法标注为汉字形式，不能出现阿拉伯数字形式的标注。福建普通话语音标注系统

智能语音室另一个应用极为普遍的场景。智能语音即实现人与机器以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处理的信息中，声音信息占20%，它是沟通很重要的纽带。人类对机器语音识别的探索始于20世纪50年代，迄今已逾70年。在深度神经网络的帮助下，机器语音识别准确率一次达到人类水平，意味着智能语音技术落地期到来。数据标注主要在语音方面的应用场景主要是语音语言采集，语音内容加工处理，情感判断，语音文字等转化。为语音识别、语音合成等提高质量语音数据让我们的智能设备更懂得用户心声。福建普通话语音标注系统

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