语音输入法的关键技术之一是不是有傅里叶变换？
本帖最后由 meng0232 于 2024-7-14 15:13 编辑如题，想知道语音输入法是不是用了傅里叶变换进行语音区别，没学过傅里叶，不懂就问，就是了解一下用没用，
如果关键技术不是傅里叶转换，那语音识别的关键技术是什么？ 傅里叶转换是我大学最难的一门课，没有之一。
那本教材是学校自己出的（上海交大），很薄，我记得只有75页。
老师讲课的时候听得云里雾去。考试前通宵攻读，读了3遍还有很多不理解。天快亮了，心想不好这次会挂科了。
突然如有神助，第四次，我开窍了！考试差点满分！ 接收信号处理后等到的有效信号，对波形进行声学特征提取，提取关键信息和表达语言含义的特征信息的声学特征提取技术
办公室某语音控制饮水机;
开会的时候ta时不时会来几句语音 化解紧张气氛
现在大家都喜欢ta的误报
LSTM和RCNN吗？ 还有小波变换吧 本帖最后由 Bunny_Girl 于 2024-7-14 15:50 编辑
元音部分需要滑动窗口的傅里叶变化
辅音部分还需要其它的，比如小波变换
这些都只是基础，不是关键
这些基础，比如matlab中都有现成的
fft，自己编码，一般用蝶型算法吧，有基2的、基4的、混合基的 我看b站说，现在语音识别用机器学习不需要先fft了，直接分析就行。 文心：
https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/135889615
https://blog.csdn.net/ByteKnight/article/details/132136666
https://blog.csdn.net/2301_79325657/article/details/132876593
小波变换（Wavelet Transform）在语音识别领域是一种非常有用的技术，它能够有效地提取语音信号的特征，从而帮助提升语音识别的准确性和效率。以下是关于小波变换在语音识别中应用的一些详细介绍：
一、小波变换的基本原理
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成一系列小波函数的线性组合。这些小波函数在时域和频域上都具有局部化特性，即它们能够在不同的时间和频率范围内对信号进行精细的分析。这种特性使得小波变换特别适合于处理非平稳信号，如语音信号。
二、小波变换在语音识别中的应用
特征提取：
语音信号是一种典型的非平稳信号，其时频特性随时间变化。小波变换可以将语音信号分解成多个子带，每个子带都包含不同频率范围内的信息。
通过分析这些子带的特征，如能量、熵、过零率等，可以提取出对语音识别有用的特征向量。
噪声抑制：
语音信号在传输过程中可能会受到各种噪声的干扰，如环境噪声、设备噪声等。这些噪声会严重影响语音识别的准确性。
小波变换可以利用其多尺度分析的特性，对语音信号进行去噪处理。通过选择合适的阈值，可以将噪声子带中的大部分噪声去除，同时保留语音信号的重要特征。
语音识别模型：
提取到的特征向量可以用于训练语音识别模型。常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等。
在训练过程中，模型会学习语音信号与文本之间的映射关系。在识别阶段，模型会根据输入的语音信号的特征向量，输出对应的文本或命令。
三、实例分析
以基于Matlab的离散小波变换（DWT）算法实现数字语音识别为例：
数据准备：
准备一段包含数字语音的音频文件，并使用Matlab的audioread函数将其读取为数字信号。
小波变换：
使用Matlab中的wavedec或dwt函数对语音信号进行小波变换，将其分解为多个子带。
特征提取：
对每个子带进行特征提取，如计算能量、熵等统计特征。
模型训练：
使用提取的特征向量训练一个分类器，如支持向量机（SVM）、决策树等。
语音识别：
在测试阶段，对新的语音信号进行同样的处理，并使用训练好的模型进行识别。
四、总结
小波变换在语音识别领域具有广泛的应用前景。通过其多尺度分析的特性，可以提取出对语音识别有用的特征向量，并有效地抑制噪声干扰。结合现代机器学习算法，可以实现高精度的语音识别系统。同时，随着技术的不断发展，小波变换在语音识别中的应用也将不断得到拓展和完善。 本帖最后由 Bunny_Girl 于 2024-7-14 16:52 编辑
armok. 发表于 2024-7-14 15:28
傅里叶转换是我大学最难的一门课，没有之一。
那本教材是学校自己出的（上海交大），我记得很薄，只有几十 ...
(引用自2楼)
比如像这样的：
上面的是短时傅里叶变换，频域坐标作对数处理了
下面的是小波变换，也是二次处理过的（为了看着方便）（只是部分，不是全部）
armok. 发表于 2024-7-14 15:28
傅里叶转换是我大学最难的一门课，没有之一。
那本教材是学校自己出的（上海交大），我记得很薄，只有几十 ...
(引用自2楼)
国内教材不行，好多学校是用国外的教材。日本人写的图解漫画系列的教材也是浅显易懂。 kaldi开源方案，国内基本在这个基础上开发的 Bunny_Girl 发表于 2024-7-14 16:28
比如像这样的：
上面的是短时傅里叶变换，频域坐标作对数处理了
下面的是小波变换，也是二次处理过的（为 ...
(引用自9楼)
很好奇版主上班做啥的？对信号处理这么熟悉 redworlf007 发表于 2024-7-14 17:03
国内教材不行，好多学校是用国外的教材。日本人写的图解漫画系列的教材也是浅显易懂。 ...
(引用自10楼)
傅里叶变换涉及非常复杂的数学计算。不是数学专业的人会很吃力。 本帖最后由 Bunny_Girl 于 2024-7-15 11:10 编辑
armok. 发表于 2024-7-15 10:40
傅里叶变换涉及非常复杂的数学计算。不是数学专业的人会很吃力。
(引用自13楼)
你想象一下，把信号波形放到一根长绳上，然后按相应的周期绕圈
绕圈出来的样子，就刚好是映射到极坐标上的样子了，绕圈的中心就是原点
每个相位角度上的信号幅值叠加累计，就可以得到一个显而易见的结果了
每个周期频率对应一个上述绕圈的结果
傅里叶只是最基础的时域转频域变换而已 armok. 发表于 2024-7-15 10:40
傅里叶变换涉及非常复杂的数学计算。不是数学专业的人会很吃力。
(引用自13楼)
那确实，得有数学基础。但是国外的教材真的比国内高校的教材好。
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