语音识别技术中的文本顺滑和打标点

在语音识别技术中，文本顺滑和打标点是两个优化功能，可以提高用户体验和理解。文本顺滑主要是过滤掉口语词或者语气词，这些词对于整个话的意思没有影响，而且体验不好。打标点则是为了更好的用户体验，在用户看的时候能看懂句子以及意图，所以会还有分段，也会这些都是一些优化的辅助功能，提高用户体验。

文本顺滑和打标点是通过语音识别技术的生成文字和语言模型的对比实现的。当特征提取完成时，称为声学模型，声学模型主要是用于生成音素，在中文中，音素指拼音的声母韵母。模型匹配是指将提取的特征参数与声学模型和语言模型进行匹配。与声学模型对比给出对应音素的概率，从而判断具体的音素。和语音模型对比给出汉字或者词语的概率。通过语言模型的对比，生成汉字，也文本顺滑和打标点是为了更好地用户体验和理解。此外，语音识别技术还有很多其他应用，如自动客服、自动语音翻译、命令控制、语音验证码等。语音识别技术是一门涉及数字信号处理、人工智能、语言学、数理统计学、声学、情感学及心理学等多学科交叉的科学。

语音识别技术的实现需要信号处理和特征提取、声学模型和语言模型。信号处理和特征提取是以音频信号为输入，通过消除噪声和信道失真对语音进行增强，将信号从时域转化到频域，并为后面的声学模型提取合适的有代表性的特征向量。声学模型将声学和发音学的知识进行整合，以特征提取部分生成的特征为输入，并为可变长特征序列生成声学模型分数。语言模型估计通过训练语料学习词与词之间的相互关系，来估计假设词序列的可能性，又叫语言模型分数。

语音识别技术的语言模型是使用大量的文本训练出来的，可以利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别正确率。语言模型很重要，如果不使用语言模型，当状态网络较大时，识别出的结果基本是一团乱麻。因此，要合理选择网络大小和结构。

英文和中文在语音识别技术中的处理方式有所不同。中文有调语言，汉字是符号字，多音字特别多，单字少，而英文是无调语言，发音字多音字出现频率没有中文高，单字多。