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语音标注必须了解的基础知识点：振动物体离开平衡位置的最大距离，叫做振动的“振幅”，通常用符号A表示。简谐振动的振幅是不变的。强迫振动的稳定阶段振幅也是一个常数。阻尼振动的振幅逐渐减小，振幅是可变化的。振幅是用来表示振动强弱的物理量，振幅大，则振动强度大；振幅小，则振动强度小。分贝：分贝是增益或衰减单位，用来描述两个相同物理量之间的相对关系。声信号和电信号的相对强弱，例如声压和电压、声功率和电功率放大（增益）和减小（衰减）的量都可用分贝数来表示。语音标注简单来说就是“听写”。数据语音标注任务平台

语音识别与机器进行语音交流，就可以让机器明白你说什么，这是人们长时间以来梦寐以求的事情。中国物联网校企联盟形象得把语音识别比做为“机器的听觉系统”。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或者是命令的高技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则以及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，在有些地方，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。天津语音标注怎么做语音标注员要积极参加公司组织的培训活动，提高自身能力。

由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率较大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi-Beam算法是当前语音识别搜索中较有效的算法。N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第1遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到较佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第1遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。较新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。

在语音识别中很主要的一个指标就是自然度，也就是当你听见机器跟你说话的时候，你能不能区分出来这个不是人，目前在很多电话机器人上的使用很普遍，而且几乎已经判断不出来是机器人在对话。而在ASR部分就比较难了，特别是在中文领域的应用，难上加难啊，必经中文还是博大精深的啊。当然应该也是发展非常有机会的一个方向，当然要结合NLP来进行应用才能发挥出真正的威力，否则还是基于简单规则的就没什么意思了。本次着重介绍了一下语音相关很基础的知识点，我个人认为这是做语音数据标注或者语音采集的很基础的知识了，也是必须要掌握的，希望可以对大家在今后的工作学习当中能有好的帮助。语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。

为了标记语音，人们采用过很多种方法。《汉语拼音方案》和《国际音标》是目前两种音素化了的注音方案，也是目前很为科学的两种方式。国际音标，早期又称万国音标，是一套用来标音的系统，以拉丁字母为基础，由国际语音学学会设计来作为口语声音的标准化表示方法。按照国际音标的设计，它只可以分辨出口语里下列音质的对立成分：音位、语调以及词语和音节的分隔。若要表示诸如齿间音（或双齿音）和由唇颚裂所发出声音的音质，则有另一套获普遍使用的国际音标扩展系统。儿化音省略标注（省略字或者词后面“儿”这个字）。甘肃数据语音标注平台兼职

语音标注在进行切分时，电话中人声一定要前后有一定的间距。数据语音标注任务平台

语音识别是涉及心理学、生理学、声学、语言学、信息理论、信号处理、计算机科学、模式识别等多个学科的交叉学科，具有广阔的应用前景，如语音检索、命令控制、自动客户服务、机器自动翻译等。当今信息社会的高速发展迫切需要性能优越的，能满足各种不同需求的自动语音识别技术。但是，这样的目标面临着诸多困难，如：①语音信号会受到上下文的影响而发生变化；②发音人以及口音的不同会导致语音特征在参数空间分布的不同；③同一发音人心理和生理变化带来的语音变化；④不同的发音方式和习惯引起的省略、连读等多变的语音现象；⑤环境和信道等因素造成的语音信号失真问题。数据语音标注任务平台

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