下列关于语音智能的说法错误的是
A: 端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点
B: 语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程
C: 语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别
D: 传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代
A: 端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点
B: 语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程
C: 语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别
D: 传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代
举一反三
- 下列关于语音智能的说法错误的是 A: 端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点 B: 语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程 C: 语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别 D: 传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代
- 下列关于语音智能的说法错误的是 A: 端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点 B: 语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程 C: 语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别 D: 传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代
- 下列关于语音智能的说法错误的是 A: 端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点 B: 语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程 C: 语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别 D: 传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代
- 以下关于语音处理方法的说法错误的是 A: 模板匹配方法所识别的内容包括大词汇量、非特定人连续语音识别 B: 统计机器学习模型存在对语音的鲁棒性低，容易受到杂音影响等问题 C: 随着声学特征、改进的解码算法的提出，连续语音流的识别准确率不断提升 D: 随着深度学习模型的应用，语音识别逐渐采用“端到端”的解决方案
- 关于语音识别表述正确的有（ ）。 A: 语音识别是将语音自动转换为文字的过程。 B: 语音识别需要建立声学模型和语言模型。 C: 语音识别利用语言模型，帮助确认拼音到文本的对应关系。 D: 语音识别利用声学模型是建立声音到拼音的对应关系。