語音識別搜索
❶ 語音識別的搜索
連續語音識別中的搜索，就是尋找一個詞模型序列以描述輸入語音信號，從而得到詞解碼序列。搜索所依據的是對公式中的聲學模型打分和語言模型打分。在實際使用中，往往要依據經驗給語言模型加上一個高權重，並設置一個長詞懲罰分數。
Viterbi：基於動態規劃的Viterbi演算法在每個時間點上的各個狀態，計算解碼狀態序列對觀察序列的後驗概率，保留概率最大的路徑，並在每個節點記錄下相應的狀態信息以便最後反向獲取詞解碼序列。Viterbi演算法在不喪失最優解的條件下，同時解決了連續語音識別中HMM模型狀態序列與聲學觀察序列的非線性時間對准、詞邊界檢測和詞的識別，從而使這一演算法成為語音識別搜索的基本策略。
由於語音識別對當前時間點之後的情況無法預測，基於目標函數的啟發式剪枝難以應用。由於Viterbi演算法的時齊特性，同一時刻的各條路徑對應於同樣的觀察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一時刻只保留概率最大的前若干條路徑，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。這一時齊Viterbi- Beam演算法是當前語音識別搜索中最有效的演算法。N-best搜索和多遍搜索：為在搜索中利用各種知識源，通常要進行多遍搜索，第一遍使用代價低的知識源，產生一個候選列表或詞候選網格，在此基礎上進行使用代價高的知識源的第二遍搜索得到最佳路徑。此前介紹的知識源有聲學模型、語言模型和音標詞典，這些可以用於第一遍搜索。為實現更高級的語音識別或口語理解，往往要利用一些代價更高的知識源，如4階或5階的N-Gram、4階或更高的上下文相關模型、詞間相關模型、分段模型或語法分析，進行重新打分。最新的實時大詞表連續語音識別系統許多都使用這種多遍搜索策略。
N-best搜索產生一個候選列表，在每個節點要保留N條最好的路徑，會使計算復雜度增加到N倍。簡化的做法是只保留每個節點的若干詞候選，但可能丟失次優候選。一個折衷辦法是只考慮兩個詞長的路徑，保留k條。詞候選網格以一種更緊湊的方式給出多候選，對N-best搜索演算法作相應改動後可以得到生成候選網格的演算法。
前向後向搜索演算法是一個應用多遍搜索的例子。當應用簡單知識源進行了前向的Viterbi搜索後，搜索過程中得到的前向概率恰恰可以用在後向搜索的目標函數的計算中，因而可以使用啟發式的A演算法進行後向搜索，經濟地搜索出N條候選。
❷ Cortana只能搜索，說什麼都是自動搜索，怎麼解決
你好，你所指的並不是真正的Cortana，而是WP手機自帶的語音識別搜索功能。真正的語音助手 Cortana在今日舉專辦的微軟WP8.1Update發布會屬上宣稱將在下周正式與大家見面，當然，是在開發者預覽版上
❸ 在手機上如何通過電腦查找在語音助手裡搜索過的內容記錄
貌似win7系統自帶的有語音識別功能吧
若要使用語音識別，首先要設置麥克風和啟動語音識回別，在答控制面板的「語音識別」選項里可以找到。另外控制面板的「語音識別」選項里有更多的語音識別的選項，如設置麥克風、學習語音教程、打開語音參考卡片等等。
開始菜單——所有程序——附件——輕松訪問——Windows語音識別，說「開始聆聽」或單擊「麥克風」按鈕啟動聆聽模式。
打開語音識別後，會在桌面上出現一個「音頻混音器」，通過話筒說話時上面的音量條會有顯示。利用它就可以對計算機下達命令或輸入文本了。
還有，我在網路搜索到了一個「電腦語音控制管家」，你可以試試
❹ Win10正式版怎麼開啟Cortana語音識別及搜索功能
對於剛安裝Win10正式版的用戶而言，在進入Win桌面後，會發現Cortana只具有「搜索Web和Windows文件」功能，如圖所示：
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那麼Cortana的語音搜索功能在哪裡呢？點擊「搜索Web和Windows」輸入框，從打開的擴展面板中點擊左側的「Cortana」圖標，此時將進入「Cortana」配置界面。
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其中比較重要的一步操作就是「登陸並驗證Microsoft賬號」，如圖所示，輸入Microsoft賬號完成登陸操作。
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接下來需要驗證此Microsoft賬號，在此Win10正式版系統將通過「代碼」進行身份的確認。
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待Microsoft賬號驗證通過後，將會將此電腦的賬號切換成當前所驗證的Microsoft賬號，點擊「切換」按鈕即可完成本機賬號的切換操作。
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接下來就會發現：原來的「搜索Web和Windows」提示變成「有問題盡管問我」的提示，同時在搜索框右側出現「Cortana語音識別」按鈕。
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點擊「Cortana語音識別」按鈕，即可開啟Cortana語音識別搜索功能。當然，在此之前，必須給電腦配備「麥克風」等音頻輸入設備，否則將彈出如圖所示的「未找到任何音頻輸入設備」的錯誤提示。
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在正確安裝語音輸入設備的情況下，「Cortana語音搜索」功能將處於「聆聽」狀態。如圖所示：
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此時對著麥克風說話，Windows10正式版將自動將語音轉換成文字，並以此文字做為關鍵詞，聯網進行搜索。
❺ 語音輸入文字後我沒有點搜索它就自動搜索了怎麼辦
語音輸入文字後我沒有點搜索，它就自動搜索了嗎？這個肯定是他自動的，即使你沒有點的話他也要識別。你說的那些話的含義。
❻ 語音識別文件的搜索
連續語音識別中的搜索，就是尋找一個詞模型序列以描述輸入語音信號，從而得到詞解碼序列。搜索所依據的是對公式中的聲學模型打分和語言模型打分。在實際使用中，往往要依據經驗給語言模型加上一個高權重，並設置一個長詞懲罰分數。
Viterbi：基於動態規劃的Viterbi演算法在每個時間點上的各個狀態，計算解碼狀態序列對觀察序列的後驗概率，保留概率最大的路徑，並在每個節點記錄下相應的狀態信息以便最後反向獲取詞解碼序列。Viterbi演算法在不喪失最優解的條件下，同時解決了連續語音識別中HMM模型狀態序列與聲學觀察序列的非線性時間對准、詞邊界檢測和詞的識別，從而使這一演算法成為語音識別搜索的基本策略。
由於語音識別對當前時間點之後的情況無法預測，基於目標函數的啟發式剪枝難以應用。由於Viterbi演算法的時齊特性，同一時刻的各條路徑對應於同樣的觀察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一時刻只保留概率最大的前若干條路徑，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。這一時齊Viterbi- Beam演算法是當前語音識別搜索中最有效的演算法。 N-best搜索和多遍搜索：為在搜索中利用各種知識源，通常要進行多遍搜索，第一遍使用代價低的知識源，產生一個候選列表或詞候選網格，在此基礎上進行使用代價高的知識源的第二遍搜索得到最佳路徑。此前介紹的知識源有聲學模型、語言模型和音標詞典，這些可以用於第一遍搜索。為實現更高級的語音識別或口語理解，往往要利用一些代價更高的知識源，如4階或5階的N-Gram、4階或更高的上下文相關模型、詞間相關模型、分段模型或語法分析，進行重新打分。最新的實時大詞表連續語音識別系統許多都使用這種多遍搜索策略。
N-best搜索產生一個候選列表，在每個節點要保留N條最好的路徑，會使計算復雜度增加到N倍。簡化的做法是只保留每個節點的若干詞候選，但可能丟失次優候選。一個折衷辦法是只考慮兩個詞長的路徑，保留k條。詞候選網格以一種更緊湊的方式給出多候選，對N-best搜索演算法作相應改動後可以得到生成候選網格的演算法。
前向後向搜索演算法是一個應用多遍搜索的例子。當應用簡單知識源進行了前向的Viterbi搜索後，搜索過程中得到的前向概率恰恰可以用在後向搜索的目標函數的計算中，因而可以使用啟發式的A演算法進行後向搜索，經濟地搜索出N條候選。
❼ 有聲搜索是什麼
我覺得是，你說你想查閱的東西或話，手機自動識別，直接搜出來了。比如：「給小明打電話」，直接就打出去了。
❽ 語音識別技術原理是什麼例如科大訊飛語音搜索。
使用YQ5969,YQ5969 語音識別技術可以支持本地和雲端識別不同需求。5米內本地識別率 93%以上，雲端識別率97%。YQ5969 語音識別技術有辦法更好地把前端的信號處理跟後端的語音識別引擎做更好的優化。因為前端信號處理有可能丟失信息，且不可在後端恢復。所以YQ5969 語音識別技術做了一個自動的系統，能夠比較好地分配這些信息的信號處理，使得前端可以比較少地丟失信息，從而在後端把這些信息更好地利用起來。
❾ 搜狗發布個性語音識別搜索，到底個性在哪
搜狗輸入法發布新版本，發布「個性化語音識別」服務，用戶只需更新後點擊APP選擇一鍵登陸賬戶，即可體驗。成功開啟「個性化語音識別」後，用戶選擇搜狗語音輸入按鈕，可以發現輸入法已強化學習了用戶的個人詞彙。據了解，該功能將有效提升用戶個性化特色詞句的語音識別准確率，降低用戶在輸入過程中的手動修改次數。
搜狗率先在語音輸入領域實現「個性化識別」得益於能解放雙手的便捷性，語音輸入自面世以來就備受大眾青睞。但如何實現「聽懂」用戶，並快速、准確的呈現出用戶「所說」，一直是語音輸入領域面臨的一大技術難題，尤其是對極具用戶個人屬性詞句的精準識別。比如，用戶需要的是「劉也、梓軒、程志」，語音輸入後得到的很可能是「劉燁、子萱、誠摯」……諸如此類未基於用戶個人特色針對性語音識別的結果，往往需要用戶再費時費力手動調整，反而在一定程度上損害了語音輸入的用戶體驗。
滿足你語音輸入的更多需求，搜狗攻克「技術堡壘」對於語音識別技術而言，目前市面上能夠見到的語音輸入產品和工具，在通用場景下的識別准確率基本都能「聽懂」用戶；但因為准確率一旦達到一定高度，相對再每提升百分之一都要面臨極大的技術難度。
❿ 求：功能全面的智能語音識別軟體
如果你用的是安卓手機的話推薦可以下載一個快說語音助手，可以語音打電話，內發簡訊，也可以語容音控制打開手機裡面的應用，搜索東西什麼的，功能還是很全的，上去看看就知道了，會有一個指令說明，想要操作什麼按照這個指令說明，然後對它說就可以。