前言

語音系統中語音內容識別 ( ASR ) 的精準性，是影響智能語音產品發展的關鍵制約因素，用戶query的文本，通常是由ASR系統將用戶的語音命令轉換而成，但由于技術上的原因，這些由ASR生成的文本可能包含錯誤，繼而導致后續的用戶意圖理解出現偏差。如何利用NLP技術對ASR的query文本進行預處理糾錯成了一個亟待解決的問題。

 

01 ASR糾錯問題的介紹

1. 語音交互流程

在分享語音糾錯的相關問題之前，先簡單介紹一下小愛同學語音使用流程：首先我們需要喚醒小愛同學，比如，手機按鍵或者語音喚醒，喚醒之后進入錄音模塊，啟動錄音前開啟Voice Activity Detection ( VAD ) 狀態，檢測當前有沒說話聲音，如果沒有則忽略，如果有，會把語音記錄下來傳遞到下一個模塊，就是最受關注的Automatic Speech Recognition ( ASR )，該模塊負責把語音轉譯成文字。

文本理解模塊Natural Language Understanding ( NLU )，主要目的是試圖理解ASR轉換出的文本，準確識別用戶的意圖，然后給出

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习核心技术精讲100篇（二十七）-如何利用NLP技术对ASR的query文本进行预处理纠错？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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