通用語音模型的目標是通過單一的大型模型為各種語音任務提供統一

在上述實施例中，通常從語音段中提取兩個有前后關系的語音段（第一語音段和第二語音段），輸入第一模型910、第二模型920、分類器930可以識別情緒變化，但也可以從語音段中提取兩個以上有前后關系的語音段進行連續的情緒變化識別，比如根據三個有前后關系的語音段識別情緒變化

除圖12外，詞向量序列獲取模塊1210、1222語義編碼模型、除情感分類模型1230外，還可以用其他方式識別第二語音片段的具體情感類別。與其他方法相比，圖12的結構不僅考慮了情感類別識別中的每個單詞，而且將第二語音片段轉換為文本的語義緊密結合，利用詞向量序列和語義向量確定第二語音片段的情感類別，提高了情感類別識別的準確性。

模式匹配是解碼過程。它將處理后的聲音信號與現有的語音模型庫相匹配，以達到識別的目的。特征識別后，我們得到了描述聲音信息內容特征的向量。下一個解碼過程是在給定語音模型的情況下找到最可能相應的發音過程。語音識別的整個過程如下圖所示。

除了語音識別聲學模型外，語音識別服務還包含了許多非常關鍵的技術模塊：語音端點檢測、標點預測、逆文本標準化（ITN）等。此外，語音識別聲學模型還包括許多支持子技術模塊，如熱詞定制技術、時間戳預測等。本節介紹了語音識別聲學模型、語音端點檢測、語音識別熱詞定制和時間戳預測的最新研究和應用進展。

基于此，我們在github上發布了funasr工具包。funasr希望在語音識別的學術研究和工業應用之間架起一座橋梁。通過發布工業語音識別模型的培訓和微調，研究人員和開發人員可以更方便地研究和生產語音識別模型，促進語音識別生態的發展。

2.在自然語言處理中，經常需要識別語音情感，如快樂、悲傷、憤怒等。在現有技術中識別語音情感，一般從語音片段中提取語音特征，如lfpc(對數頻率能量系數)、mfcc(梅爾倒譜系數)特征等，然后利用這些語音特征進行語音情感分類。然而，人的聲音中某句話的情感會依賴于上下文的情感。例如，從上一句到下一句，如果上一句聲音相對較小或速度相對較慢，下一句聲音變大或速度變快，往往從無情變為憤怒。然而，從單個聲音的角度來看，大聲和快速的速度不一定是憤怒的情感，可能是這個聲音的說話者自己說話更大，速度更快。

108.自然語言處理往往需要識別語音情感，如快樂、悲傷、憤怒等。在現有技術中識別語音情感，一般從語音片段中提取語音特征，如lfpc(對數頻率能量系數)、mfcc(梅爾倒譜系數)特征等，然后利用這些語音特征進行語音情感分類。然而，人的聲音中某句話的情感會依賴于上下文的情感。例如，從上一句到下一句，如果上一句聲音相對較小或速度相對較慢，下一句聲音變大或速度變快，往往從無情變為憤怒。然而，從單個聲音的角度來看，大聲和快速的速度不一定是憤怒的情感，可能是這個聲音的說話者自己說話更大，速度更快。 精品小說推薦： 昔日落魄少年被逐出家族，福禍相依得神秘老者相助，從此人生路上一片青雲！ 我行我瀟灑，彰顯我性格！ 彆罵小爺拽，媳婦多了用車載！ 妹紙一聲好歐巴，轉手就是摸摸大！ “不要嘛！” 完整內容請點擊辣手仙醫