🎧 语音识别简介
语音识别是将声音信号转换为文本的技术，RNN（循环神经网络）因其对序列数据的处理能力，成为该领域的核心工具。通过训练RNN模型，可以捕捉语音中的时序特征，实现高精度的语音转文字。
🧠 RNN技术原理
- 时序建模：RNN通过隐藏状态保存历史信息，适合处理语音信号的连续性
- 序列预测：在语音识别中，RNN将音频帧作为输入，逐步预测字符序列
- CTC损失函数：用于解决语音识别中的对齐问题，允许模型输出与输入长度不一致的序列
RNN_结构
🛠 实现步骤
- 数据预处理：将音频文件转换为梅尔频谱或MFCC特征
- 模型构建：使用
torch.nn搭建包含多层LSTM的RNN架构 - 训练流程：通过CTC损失函数优化模型参数
- 评估与优化：使用WER（词错误率）指标评估识别效果
📈 应用场景
- 智能助手：如Siri、小爱同学的语音指令识别
- 会议记录：自动转录语音会议内容
- 客服系统：实现语音客服的自动问答
📚 扩展阅读
语音识别_技术
RNN_训练过程