电子工业版信息技术九下1.2《能“听”的人工智能》课件

(课件网) 能听的人工智能 电子工业版九年级下册 教学目标 一、认识并了解语音识别技术 二、了解语音设别技术的基本组成 三、了解语音识别技术在各个行业与场景中的应用 通过本章节的学习，你应该掌握以下内容： 新知导入 制造出像人类一样能够理解自然语言的机器，一直是人类的梦想。 如今，能听懂人类语言的机器不但已经变为现实，而且随着人工智能技术的进步，在商场、医院、旅游景点、餐厅等人流密集的场所，能听懂并回答人们问题的机器人越来越多(见图1.2.1）；在家里，我们对智能音箱等智能电器发出指令，它们就能做出响应;外出时，对智能语音助手说出 我们的目的地，它会为我们规划相应的路线：使用语音输入软件时，我们只需要对着麦克风说话，语音输入软件便可以将语音转换为文宇。机器是如何“听懂”人们的语音的呢？这节课让我们一起了解语音识别技术。 新知讲解 一、认识并了解语音识别技术 语音识别技术是让机器通过识别和理解语音，把语音信号转变为相应的文本或命令，使机器能够听懂人的语言。近二十年来，语音识别技术取得显著进步。这得益于大数据的运用、计算机运算能力的提升和机器学习这一人工智能子领域的飞速发展。在这个过程中，机器能够通过获取更多数据来学习和自我提升。 新知讲解 课堂实践探究 1、登录AI实验平台，尝试使用AI听到，体验语音识别技术。 新知讲解 2、在AI智能实验平台上，尝试帮助机器人走出迷宫。 新知讲解 3、体验语音转化为文本。尝试朗读一段话，将语音转化为文本。 观察和思考：转换成文本的准确率如何？思考准确率收到那些因素的影响？ 新知讲解 二、了解语音合成的基本过程 语音识别技术主要分为语音输入、特征提取、语音解码搜索、文本输出四个阶段。 新知讲解 语音输入。语音信息的采集是语音信息处理的前提。语音通常通过麦克风输入计算机。麦克风将声波转换为电信号，然后通过 A/D(模/数转换）装置（如声卡）进行采样，从而将连续的模拟信号转換为计算机能够处理的数宇信号。 （1）、语音输入 新知讲解 （2）、特征提取 特征提取。特征提取一般是将语音信号按照很短的时问问隔(ms 级别)分割成若干块，每个块称为一帧。对于得到的每一帧，提取那些能够帮助辦别单词的特征信息，把这些特征信息变成一个多维向量，向量中的每一个维度可以看作描述这帧信号的一项特征。 新知讲解 （3）、语音解码和搜索 语音解码和搜索。语音解码和搜索是将得到的向量变成文字的过程，这一过程会用到声学模型和语言模型。声学模型是用大量数据训练出来的模型，将提取的语音信号特征在声学模型库中进行搜索，得到单个音素；语言模型是用大量文本数据训练出来的模型，语言模型表示一个个词串，结合词典，就可以成为一个个音素串。将前面搜索的结果再拿到语言模型库中去搜索，得到最匹配的单词或汉字。随着大数据、计算机算力与深度学习算法的发展，训练出来的声学模型与语言模型质量更高，从而提高了语音识别的准确率。 新知讲解 （4）、文本输出 通过解码得到的单词或汉字以文本形式输出。 人们不仅希望计算机能够识别语音,还希望计算机能够理解语音，让机器“听懂”人说话，从而据此做出相应反应。这意味着人们不仅要解决语音识别问题，更需要解决自然语言理解问题，再由文本到语音，进而能让机器进行反馈和执行。 新知讲解 3、语音识别技术的应用 语音识别技术在各行各业中的应用举例。如语音录入、智能客服、车载智能语音等。 观察和思考：你还能想起语音设别在那些行业和生活中的应用？ 课堂练习 1、语音识别技术是让机器通过识别和理解语音，把———转变为相应的———，使机器能够听懂人的语言。 2、语音识别的过程主要分为语音 ... ...