文档名：电声技术在人工智能语音识别中的应用与挑战
摘要：文章主要探讨电声技术在人工智能语音识别中的应用和挑战,并给出相关优化策略.麦克风、扬声器、音频处理以及声学模型等电声技术对提升语音识别系统的性能具有重要意义,但噪声干扰、硬件限制、识别准确性及实时处理能力仍是技术发展的难题.通过精细调整声学模型、对硬件性能进行升级、使用先进的噪声抑制算法以及加速系统处理等措施,能够有效提高人工智能语音识别的性能.
Abstract：Thispapermainlydiscussestheapplicationandchallengesofelectroacoustictechnologyinartificialintelligencespeechrecognition,andgivesrelevantoptimizationstrategies.Electroacoustictechnologiessuchasmicrophone,loudspeaker,audioprocessingandacousticmodelareofgreatsignificancetoimprovetheperformanceofspeechrecognitionsystem,butnoiseinterference,hardwarelimitation,recognitionaccuracyandreal-timeprocessingabilityarestilldifficultproblemsintechnicaldevelopment.Byfine-tuningacousticmodel,upgradinghardwareperformance,usingadvancednoisesuppressionalgorithmandspeedingupsystemprocessing,theperformanceofartificialintelligencespeechrecognitioncanbeeffectivelyimproved.
作者：彭先华Author：PENGXianhua
作者单位：江苏联合职业技术学院扬州分院,江苏扬州225000
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(1)
分类号：TN934.2
关键词：电声技术 人工智能语音识别 麦克风 扬声器 音频处理
Keywords：electroacoustictechnology artificialintelligencevoicerecognition microphone speaker audioprocessing
机标分类号：TP393TN912.34F270
在线出版日期：2024年4月7日
基金项目：电声技术在人工智能语音识别中的应用与挑战[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(1)彭先华文章主要探讨电声技术在人工智能语音识别中的应用和挑战,并给出相关优化策略.麦克风、扬声器、音频处理以及声学模型等电声技术对提升语音识别系统的性能具有重要意义,但噪声干扰、硬件限制、识别准确性及实时处理能力仍是...参考文献和引证文献
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电声技术在人工智能语音识别中的应用与挑战 The Application and Challenges of Electroacoustic Technology in Artificial Intelligence Speech Recognition
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