智能茶几原理
从语音识别算法的发展来看，语音识别技术主要分为三大类，类是模型匹配法，包括矢量量化(VQ) 、动态时间规整(DTW)等；第二类是概率统计方法，智能茶几价格，包括高斯混合模型(GMM) 、隐马尔科夫模型(HMM)等；第三类是辨别器分类方法，如支持向量机(SVM) 、人工***网络(ANN)和深度***网络（DNN）等以及多种组合方法。
语音识别中，由于语音信号的随机性，智能茶几，即使同一个人发的同一个音，只要说话环境和情绪不同，时间长度也不尽相同，因此时间规整是的。DTW是一种将时间规整与距离测度有机结合的非线性规整技术，在语音识别时，需要把测试模板与参考模板进行实际比对和非线性伸缩，并依照某种距离测度选取距离小的模板作为识别结果输出。动态时间规整技术的引入，将测试语音映射到标准语音时间轴上，使长短不等的两个信号通过时间轴弯折达到一样的时间长度，进而使得匹配差别小，结合距离测度，得到测试语音与标准语音之间的距离。
智能茶几
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