Hogyan lehet hangüzenetet szöveggé konvertálni elektronikai áramkörök segítségével?
1. Audiojel gyűjtése:
- Az első lépés a hangüzenetet tartalmazó hangjel rögzítése. Ez megtehető egy elektronikus áramkörhöz csatlakoztatott mikrofon vagy hangrögzítő segítségével.
- Az audiojelet ezután felerősíti és szűri a nem kívánt zaj eltávolítása és a beszédtartalom javítása érdekében.
2. Analóg-digitális átalakítás (ADC):
- Az analóg audiojelet egy analóg-digitális konverter (ADC) segítségével digitális formátumba alakítják át.
- Az ADC meghatározott mintavételezési frekvenciával mintát vesz az analóg audiojelből, és minden mintát digitális értékké alakít.
3. Funkció kivonása:
- A digitalizált hangjelet ezután feldolgozzák a beszédtartalmat reprezentáló releváns jellemzők kinyerésére.
- A beszédfelismerésre használt közös jellemzők közé tartozik a Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) és más spektrális jellemzők.
- Ezek a jellemzők rögzítik a beszédjel jellemzőit, és segítenek a különböző hangok és szavak megkülönböztetésében.
4. Akusztikus modell:
- Egy akusztikus modell segítségével a kivont jellemzőket fonémák sorozatára képezik le, amelyek a beszédhangok alapegységei.
- Ezt a modellt a beszédfelvételek és a hozzájuk tartozó átiratok nagy adatbázisának felhasználásával képezték ki.
5. Nyelvi modell:
- Nyelvi modellt használnak a legvalószínűbb szósorozat előrejelzésére a fonémák sorozata alapján.
- Magába foglalja a nyelvtannal, szintaxissal és szógyakoriságokkal kapcsolatos ismereteket.
6. Dekóder:
- A dekóder egyesíti az akusztikus és a nyelvi modellt, hogy a hangüzenet legvalószínűbb átírását hozza létre.
- Olyan algoritmusokat használ, mint a Viterbi algoritmus, hogy megtalálja az akusztikai jellemzőknek leginkább megfelelő szavak optimális sorrendjét.
7. Kimenet:
- A végleges átírt szöveg megjelenik a képernyőn vagy digitálisan tárolódik.
A folyamatban részt vevő elektronikus áramkörök közé tartozik az audioerősítő, az ADC, a digitális jelfeldolgozó (DSP), valamint az akusztikus és nyelvi modellek tárolására szolgáló memória. Speciális szoftvereket és algoritmusokat használnak a jellemzők kinyerésére, az akusztikus modellezésre és a dekódolásra.
Összességében a hangüzenetek szöveggé konvertálása elektronikai áramkörök segítségével hardver- és szoftverkomponensek kombinációját foglalja magában a beszédjel rögzítésére, feldolgozására és elemzésére, valamint a hangüzenet szöveges megjelenítésére.