解释神经网络如何用于自动语音识别.
神经网络在自动语音识别系统中被用于将音频信号转换为文本.它们通过学习识别音频数据中的模式,然后使用这些知识来转录新音频文件.这个过程始于音频信号被分成小小的时间单元,通常大约20毫秒.这些音频数据随后被输入到神经网络中,该网络被设计并训练以识别构成人类语音的特定音频模式.这些音频模式与语音相关,这些音频模式是语言中最小的音频单位.神经网络能够通过分析音频数据工具的频谱特征,如音高,音量和其他特性来识别它们.音频信号已经被处理,并且音频已经被转录.此次,神经网络可以通过使用一个更有效的语言模式来分析音频数据的特征,例如音频数据的音频,音频数据的音量,以及其他特征,从而使声音与声音区别.音频信号已经被处理,并且音频已经被转录,那么下一步可能会变成另一个实际的单词.这种音频模式被设计并训练以识别构成人类语音的特定音频模式.神经网络也可以通过使用一个更有效的语音系统来分析语音和语音序列.