语音识别是深度学习领域的一个重要应用，它将人类的语音信号转换为计算机可以理解的文本。以下是一些关于深度学习语音识别基础的知识点。
1. 语音识别的基本流程
- 音频预处理：包括降噪、归一化等操作，将音频信号转换为适合模型处理的格式。
- 特征提取：从音频信号中提取特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
- 模型训练：使用提取的特征训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
- 解码：将模型输出的概率映射为实际的文本。
2. 语音识别的常用模型
- 隐马尔可夫模型（HMM）：早期的语音识别模型，基于统计方法。
- 循环神经网络（RNN）：能够处理序列数据，如语音信号。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够更好地处理长序列数据。
- 卷积神经网络（CNN）：用于提取音频特征，常与RNN结合使用。
3. 语音识别的应用
- 智能助手：如Siri、Alexa等。
- 语音翻译：将一种语言的语音实时翻译成另一种语言。
- 语音搜索：将语音输入转换为文本，进行搜索。
4. 相关资源
语音识别模型