语音识别搜索
❶ 语音识别的搜索
连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。
Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。
由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。
N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。
前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。
❷ Cortana只能搜索，说什么都是自动搜索，怎么解决
你好，你所指的并不是真正的Cortana，而是WP手机自带的语音识别搜索功能。真正的语音助手 Cortana在今日举专办的微软WP8.1Update发布会属上宣称将在下周正式与大家见面，当然，是在开发者预览版上
❸ 在手机上如何通过电脑查找在语音助手里搜索过的内容记录
貌似win7系统自带的有语音识别功能吧
若要使用语音识别，首先要设置麦克风和启动语音识回别，在答控制面板的“语音识别”选项里可以找到。另外控制面板的“语音识别”选项里有更多的语音识别的选项，如设置麦克风、学习语音教程、打开语音参考卡片等等。
开始菜单——所有程序——附件——轻松访问——Windows语音识别，说“开始聆听”或单击“麦克风”按钮启动聆听模式。
打开语音识别后，会在桌面上出现一个“音频混音器”，通过话筒说话时上面的音量条会有显示。利用它就可以对计算机下达命令或输入文本了。
还有，我在网络搜索到了一个“电脑语音控制管家”，你可以试试
❹ Win10正式版怎么开启Cortana语音识别及搜索功能
对于刚安装Win10正式版的用户而言，在进入Win桌面后，会发现Cortana只具有“搜索Web和Windows文件”功能，如图所示：
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那么Cortana的语音搜索功能在哪里呢？点击“搜索Web和Windows”输入框，从打开的扩展面板中点击左侧的“Cortana”图标，此时将进入“Cortana”配置界面。
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其中比较重要的一步操作就是“登陆并验证Microsoft账号”，如图所示，输入Microsoft账号完成登陆操作。
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接下来需要验证此Microsoft账号，在此Win10正式版系统将通过“代码”进行身份的确认。
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待Microsoft账号验证通过后，将会将此电脑的账号切换成当前所验证的Microsoft账号，点击“切换”按钮即可完成本机账号的切换操作。
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接下来就会发现：原来的“搜索Web和Windows”提示变成“有问题尽管问我”的提示，同时在搜索框右侧出现“Cortana语音识别”按钮。
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点击“Cortana语音识别”按钮，即可开启Cortana语音识别搜索功能。当然，在此之前，必须给电脑配备“麦克风”等音频输入设备，否则将弹出如图所示的“未找到任何音频输入设备”的错误提示。
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在正确安装语音输入设备的情况下，“Cortana语音搜索”功能将处于“聆听”状态。如图所示：
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此时对着麦克风说话，Windows10正式版将自动将语音转换成文字，并以此文字做为关键词，联网进行搜索。
❺ 语音输入文字后我没有点搜索它就自动搜索了怎么办
语音输入文字后我没有点搜索，它就自动搜索了吗？这个肯定是他自动的，即使你没有点的话他也要识别。你说的那些话的含义。
❻ 语音识别文件的搜索
连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。
Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。
由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。
N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。
前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。
❼ 有声搜索是什么
我觉得是，你说你想查阅的东西或话，手机自动识别，直接搜出来了。比如：“给小明打电话”，直接就打出去了。
❽ 语音识别技术原理是什么例如科大讯飞语音搜索。
使用YQ5969,YQ5969 语音识别技术可以支持本地和云端识别不同需求。5米内本地识别率 93%以上，云端识别率97%。YQ5969 语音识别技术有办法更好地把前端的信号处理跟后端的语音识别引擎做更好的优化。因为前端信号处理有可能丢失信息，且不可在后端恢复。所以YQ5969 语音识别技术做了一个自动的系统，能够比较好地分配这些信息的信号处理，使得前端可以比较少地丢失信息，从而在后端把这些信息更好地利用起来。
❾ 搜狗发布个性语音识别搜索，到底个性在哪
搜狗输入法发布新版本，发布“个性化语音识别”服务，用户只需更新后点击APP选择一键登陆账户，即可体验。成功开启“个性化语音识别”后，用户选择搜狗语音输入按钮，可以发现输入法已强化学习了用户的个人词汇。据了解，该功能将有效提升用户个性化特色词句的语音识别准确率，降低用户在输入过程中的手动修改次数。
搜狗率先在语音输入领域实现“个性化识别”得益于能解放双手的便捷性，语音输入自面世以来就备受大众青睐。但如何实现“听懂”用户，并快速、准确的呈现出用户“所说”，一直是语音输入领域面临的一大技术难题，尤其是对极具用户个人属性词句的精准识别。比如，用户需要的是“刘也、梓轩、程志”，语音输入后得到的很可能是“刘烨、子萱、诚挚”……诸如此类未基于用户个人特色针对性语音识别的结果，往往需要用户再费时费力手动调整，反而在一定程度上损害了语音输入的用户体验。
满足你语音输入的更多需求，搜狗攻克“技术堡垒”对于语音识别技术而言，目前市面上能够见到的语音输入产品和工具，在通用场景下的识别准确率基本都能“听懂”用户；但因为准确率一旦达到一定高度，相对再每提升百分之一都要面临极大的技术难度。
❿ 求：功能全面的智能语音识别软件
如果你用的是安卓手机的话推荐可以下载一个快说语音助手，可以语音打电话，内发短信，也可以语容音控制打开手机里面的应用，搜索东西什么的，功能还是很全的，上去看看就知道了，会有一个指令说明，想要操作什么按照这个指令说明，然后对它说就可以。