基于神经网络的语音识别,神经网络语音合成

目前，实现机器人语音交互功能的主流技术有哪些

。

语音增强（单麦克风语音增强，麦克风阵列语音增强），语音识别（动态时间规整，DTW；隐马尔科夫模型，HMM；支持向量机分类模型，SVM；人工神经网络模型，ANN；高斯混合模型，GMM），语音合成（线性预测编码模型，LPC；共振峰合成；）。

不知道你是要应用还是搞研究，所以只是给出了一些技术，希望你很快上手。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

语音信号处理及识别可以应用于什么领域

《语音信号处理(第2版)》介绍了语音信号处理的基础、原理、方法和应用，以及该学科领域近年来取得的一些新的研究成果和技术文案狗。

全书共分14章，包括绪论、语音信号处理基础知识、语音信号分析、矢量量化技术、隐马尔可夫模型、神经网络在语音信号处理中的应用、语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别与语种辨识、语音转换与语音隐藏、语音信号中的情感信息处理、耳语音信号处理、语音增强等内容。

深度学习能应用在哪些领域？

深度学习的快速发展，不仅使机器学习得到许多实际的应用，还拓展了整个AI（人工智能的）的范围。

它将任务进行拆解，使得各种类型的机器辅助变成可能ÿ