基于Arduino的语音识别与控制系统实现
讯飞语音平台
1.什么是MSP 移动互联网已迅速成为当今世界发展最快、规模最大和市场前景最好的行业，已吸引众多知名IT公司进军该领域。由于现有移动终端设备交互方式存在诸多局限，如键盘太小，输入文字不便；屏幕太小，阅读信息不便；以及无法处理特定场景下的交互，如开车和步行情形。语音技术是人机交互最自然的方式，可以给以上缺陷提供完美的解决方法，移动互联网对语音技术有着天然的需求。 科大讯飞拥有全球领先的中文智能语音技术，多年来一直致力于研发将语音技术应用到千家万户，MSP（iFLY Mobile Speech Platform）便在此背景下诞生。通过MSP，移动互联网的终端用户可以随时随地的使用语音服务。语音技术带来品质生活，始终是MSP团队所坚持不懈的理念。 1.1主要功能 iFLY Mobile Speech Platform（以下简称MSP）是一个应用于移动互联网的语音服务平台，其主要目标是： 1) 实现可面向移动2G/3G网络及互联网提供语音服务的服务器，在现有科大讯飞电信级语音服务平台ISP基础上为移动终端应用程序提供多路并发的语音合成、语音识别、语音听写功能，通过架设在互联网的语音应用服务器，用户可以随时随地获得高质量的语音服务； 2) 实现基于移动终端以及桌面平台的语音应用客户端，提供统一的语音应用开发接口，通过该接口用户可以方便、快速地开发语音应用；同时，MSP也将开放一些基于移动以及桌面平台的语音应用，用于展示MSP语音服务平台的功能和使用方法，让用户直接体验到最新的语音技术； MSP最终提供了架构于互联网的语音云服务和一套移动互联网语音解决方案、应用示例，把语音服务的应用范围拓宽到移动互联网领域，为语音服务产品走向移动互联网市场开辟全新的应用模式。 MSP平台整合了科大讯飞研究院、中国科技大学讯飞语音实验室以及清华大学讯飞语音实验室在语音识别、语音合成等技术上多年的技术成果，语音核心技术上达到了国际领先水平。 MSP系统采用分布式架构，继承了科大讯飞成熟的电信级语音平台高稳定的特点，可以满足电信级应用的高可靠性、高可用性要求。针对传统语音应用集成开发困难，业务设计繁琐的问题，MSP产品大大简化了集成开发和业务开发的复杂度，为系统集成人员和业务开发人员提供了便捷、高效的开发环境。 1.2语音技术介绍 语音是智能人机交互的最直接最便捷的手段，近些年来，语音正在日益影响和改变人们的日常生活。随着移动互联网时代的到来，移动终端由于本身输入手段的限制，语音技术带来的交互优势更加明显，可以大大提高移动终端的交互体验和交互效率。智能语音技术包含语音识别和语音合成技术，这两个技术使得终端具备了能听会说的能力。 语音识别（Auto Speech Recognize，ASR）技术，是让机器通过识别和理解过程使之听懂人类语言的技术。语音识别技术是信息技术中人机交互的关键技术，目前已经在呼叫中心、电信增值业务、企业信息化系统中有了广泛的应用。随着语音识别在语音搜索、语音控制等全新应用领域的深入应用，语音识别技术被业界权威人士誉为有可能引发人机界面领域革命的关键技术。自动语音识别技术所要解决的问题是让计算机能够“听懂”人类的语音，将语音中包含的文字信息“提取”出来。ASR技术在“能听会说”的智能计算机系统中扮演着重要角色，相当于给计算机系统安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能，进而实现信息时代利用“语音”这一最自然、最便捷的手段进行人机通信和交互。 语音合成（Text To Speech，TTS）技术能够自动将任意文字实时转换为连续的自然语音，是一种能够在任何时间、任何地点，向任何人提供语音信息服务的高效便捷手段，非常符合信息时代海量数据、动态更新和个性化查询的需求。 近年来，语音识别、语音合成等语音技术取得了长足的进步，科大讯飞语音技术历经20年不懈创新，自90年代中期以来，在历次的国内国外评测中，各项关键指标均名列第一。MSP移动语音平台是科大讯飞针对日益丰富多样的移动互联网应用需求，向移动互联网推出“即开即有、按需取用”的语音服务能力，为快速构建各种各样移动语音应用程序提供强大、稳定、易用的互联网动力引擎。 1.3系统架构 MSP讯飞语音云平台采用基于互联网的C/S架构，基本拓扑结构如下图：
单片机语音识别程序
最近想做语音识别玩玩,网上查了查,找到一个用Atmega32实现的语音识别机械车 地址是:https://www.360docs.net/doc/806925145.html,/e ... h8_css34/index.html 貌似是利用带通滤波取得频谱(或者叫功率谱?),看不太懂.我决定用DFT 算法,因为它节约内存 DFT程序借借鉴了 hendry 单片机 DTMF 软解码算法的实现 https://www.360docs.net/doc/806925145.html,/forum.php?m ... &highlight=dtmf //-------------------------------------------------- //DFT运算 //注意，ad是有符号数，无符号的AD值需减128 //返回值为1表示已经计算了功率谱 //-------------------------------------------------- U8 dft(S8 ad) { U8 i; U8 offset;//查表指针 U32 temp; //ad-=128;//去直流分量 for(i=0;i
基于matlab的语音识别系统
机电信息工程学院专业综合课程设计 系：信息与通信工程 专业：通信工程 班级：081班 设计题目：基于matlab的语音识别系统 学生姓名： 指导教师： 完成日期：2011年12月27日
一．设计任务及要求 1.1设计任务 作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。以语音识别开发出的产品应用领域非常广泛，有声控电话交换、语音拨号系统、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、股票查询服务、计算机控制、工业控制、语音通信系统、军事监听、信息检索、应急服务、翻译系统等，几乎深入到社会的每个行业、每个方面，其应用和经济社会效益前景非常广泛。本次任务设计一个简单的语音识别系。 1.2设计要求 要求：使用matlab软件编写语音识别程序 二．算法方案选择 2.1设计方案 语音识别属于模式识别范畴，它与人的认知过程一样，其过程分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，语音识别系统对输入的语音信号进行学习。学习结束后，把学习内容组成语音模型库存储起来；在识别阶段，根据当前输入的待识别语音信号，在语音模型库中查找出相应的词义或语义。 语音识别系统与常规模式识别系统一样包括特征提取、模式匹配、模型库等3个基本单元，它的基本结构如图1所示。 图1 语音识别系统基本结构图 本次设计主要是基于HMM模型（隐马尔可夫模型）。这是在20世纪80年代引入语音识别领域的一种语音识别算法。该算法通过对大量语音数据进行数据统计，建立识别词条的统计模型，然后从待识别语音信号中提取特征，与这些模
型进行匹配，通过比较匹配分数以获得识别结果。通过大量的语音，就能够获得一个稳健的统计模型，能够适应实际语音中的各种突发情况。并且，HMM算法具有良好的识别性能和抗噪性能。 2.2方案框图 图2 HMM语音识别系统 2.3隐马尔可夫模型 HMM过程是一个双重随机过程：一重用于描述非平稳信号的短时平稳段的统计特征（信号的瞬态特征）；另一重随机过程描述了每个短时平稳段如何转变到下一个短时平稳段，即短时统计特征的动态特性（隐含在观察序列中）。人的言语过程本质上也是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变列。可见，HMM合理地模仿了这一过程，是一种较为理想的语音信号模型。其初始状态概率向量π，状态转移概率矩阵向量A，以及概率输出向量B一起构成了HMM的3个特征参量。HMM 模型通常表示成λ={π，A，B}。 2.4HMM模型的三个基本问题 HMM模型的核心问题就是解决以下三个基本问题： (1)识别问题：在给定的观测序列O和模型λ=（A,B,π）的条件下，如何有效地计算λ产生观测序列O的条件概率P(O︱λ)最大。常用的算法是前后向算法，它可以使其计算量降低到N2T次运算。 (2)最佳状态链的确定：如何选择一个最佳状态序列Q=q1q2…qT，来解释观察序列O。常用的算法是Viterbi算法。 (3)模型参数优化问题：如何调整模型参数λ=(A,B,π)，使P(O︱λ)最大：这是三个问题中最难的一个，因为没有解析法可用来求解最大似然模型，所以只能使用迭代法(如Baum-Welch)或使用最佳梯度法。 第一个问题是评估问题，即已知模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O，如何计算由该模型λ产生出该观测序列O的概率，问题1的求解能够选择出与给定的观测序列最匹配的HMM模型。 第二个问题力图揭露模型中隐藏着的部分，即找出“正确的”状态序列，这是一个典型的估计问题。
语音识别实验2
关于语音识别的研究 网络工程专业网络C071班贾鸿姗 076040 摘要：语音识别技术的广泛应用 1前言： 语音识别技术也被称为自动语音识别 (ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T 贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes 已经将语法概率加入语音识别中。 1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。 语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。 尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。 2 正文 2.1应用领域 2.1.1.电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上，现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯片的价格降低，普通电话上也将具备语音拨号的功能。 2.1.2.汽车的语音控制 由于在汽车的行驶过程中，驾驶员的手必须放在方向盘上，因此在汽车上拨打电话，需要使用具有语音拨号功能的免提电话通信方式。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可以由语音来方便的控制。 工业控制及医疗领域。当操作人员的眼或手已经被占用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令，机器用语音做出应答。 2.1.3数字助理 个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）的语音交互界面。PDA的体积很小，人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在PDA上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识别的方法输入和查询信息。但是，这种方法仍然让用户感到很不方便。现在业界一致认为，PDA的最佳人机交互界面是以语音作为传输介质的交互方法，并且已有少量应用。随着语音识别技术的提高，可以预见，在不久的将来，语音将成为PDA主要的人机交互界面。 智能玩具 通过语音识别技术，我们可以与智能娃娃对话，可以用语音对玩具发出命令，让其完成一些简单的任务，甚至可以制造具有语音锁功能的电子看门狗。智能玩具有很大的市场潜力，而其关键在
基于单片机的语音识别系统 毕业设计
基于单片机的语音识别系统毕业设计 目录 摘要..................................... 错误!未定义书签。Abstract ................................. 错误!未定义书签。目录..................................................... I 前言.. (1) 1 方案介绍及设计简介 (2) 1.1小车的控制要求及设计方案 (2) 1.1.1小车的控制要求 (2) 1.1.2方案设计与论证 (2) 1.2SPCE061A 简介 (3) 1.2.1SPCE061A单片机概述 (5) 1.2.2SPCE061A的介绍 (7) 1.2.3SPCE061A的结构 (7) 1.3SPCE061A 单片机强大的语音功能 (7) 1.3.1语音识别的原理 (8) 1.3.2系统的结构框图 (9) 1.4语音控制小车设计要求 (10) 1.4.1功能要求 (10) 1.4.2语音控制小车的主要功能 (10) 1.4.3参数说明 (10) 1.4.4注意事项 (10) 2电路设计及程序设计 (11) 2.1电路设计基础知识 (11) 2.2电路方框图及说明 (13) 2.3各部分电路设计 (13) 2.3.1电机的选择 (14)
2.3.2继电器驱动电路的设计 (14) 2.3.3行驶状态控制电路设计 (15) 2.3.4麦克录音输入及AGC电路 (16) 2.3.5语音播报电路 (18) 3软件设计 (19) 3.1软件流程图及设计思路说明 (19) 3.1.1程序设计 (20) 3.2模块设计 (20) 3.2.1中断流程图部分 (20) 3.2.2语音识别部分 (22) 4连接和操作说明 (25) 4.1硬件模块连接图 (25) 4.1.1功能说明 (25) 4.1.2代码下载 (26) 4.1.3训练小车 (27) 4.1.4声控小车 (28) 4.1.5重新训练 (28) 总结 (30) 致谢 (31) 参考文献 (32) 附件1 系统程序说明 (33)
低压电器远程智能控制系统设计与实现
低压电器远程智能控制系统设计与实现 发表时间：2018-03-13T14:56:43.310Z 来源：《防护工程》2017年第31期作者：王秀丽周永涛尹环环 [导读] 当前，信息化、智能化为低压电器产品升级提供了技术支撑。 山东省产品质量检验研究院山东济南 250000 摘要：当前，信息化、智能化为低压电器产品升级提供了技术支撑。以数字化、网络化、智能化为标志的智能化低压电器制造，被认为是两化深度融合的切入点和主攻方向。 关键词：低压电器；智能化控制；设计 1.前言 在电器行业的未来发展中，低压电器的智能化技术发展是其必经之路，故而必须在低压电器的智能化技术发展的基础上，进行深入的探讨分析，进一步指出低压电器的智能化技术的发展趋势是在于同智能电网系统的匹配与建造上。 2.低压电器智能化概述 一直到现在为止，国内外的低压电器标准上都没有对低压电器智能化进行过具体的定义。可是，低压电器智能化的说法早已被低压电器的研发人员、设计人员、使用部门、工程设计人员以及制造商接受了。智能化的低压电器一般具有以下四个功能上的基本特征：（1）齐全的保护功能；（2）能够测量现实的电流参数；（3）能够记录并显示故障；（4）能够自行诊断内部的故障。 由于建筑电器的不断发展以及智能电网的不断建设，住宅配电系统的供应商越来越看重具有智能化技术功能的低压电器。曾被展出的FTB1带选择性保护的小型断路器，就是智能化低压电器的较为典型的代表，它是完全自主的知识产权的产物，又隶属于第四代的低压电器，使得我国的低压终端配电系统在选择性保护上面不再存在空白，而且它的分断能力比较高，体积又特别小，同时又具备了选择性保护以及通信功能智能化的特色，故而能够使智能楼宇与智能终端的配电回路系统的需求达到满足。除此之外，还有被研制出的VW60这一新的智能化低压框架的断路器。VW60万能式的低压断路器这一产品不仅仅体积小、断路的性能更为强大，而且具备了新颖的操作机构和现场的总线技术水平十分高的特点。由于该产品被成功地开发出来，使得智能化的低压配电同电控的成套开关设备有更好的发展，促进了配网的智能化进程。 3.低压电器与中央控制服务器之间通信协议 系统中，各系列产品通过ＲS－485总线连接为小型局域网，在局域网中使用Modbus通信协议是确保数据交换正确无误的条件与保证。Modbus协议是应用于电子控制器上的一种通用语言。通过此协议，各系列产品与工控机及其他设备之间得以通信。服务器与采集控制器及各系列产品之间需要频繁地交换数据，因此本系统选择标准的Modbus网络通信的ＲTU(远程终端单元)模式通信。在ＲTU模式中，采用典型的消息，消息帧的地址域包含8bit。单个设备的地址范围是1～247。地址域对每一个设备来说是唯一的，以此来标识不同的设备，如第一个FAＲ6L3设备的地址域为10，第二个FAＲ6L3设备的地址域为11;第一个FAＲ6U3设备的地址域为20，第二个FAＲ6U3设备的地址域为21;以此类推。 消息帧中的功能代码域包含了8bit。保证每一代码的唯一性。当消息从主设备发往从设备时，功能代码域将告诉从设备需要执行哪些行为，例如读取设备的开关状态，读取从设备的状态等。当从设备回应时，使用功能代码域来指示是正常回应(无误)，还是有某种错误发生(异议回应)。数据域是由两个十六进制数集合构成的，范围00～FF。对于不同的产品，数据域包含信息有所不同，比如MOT电操有电压值、欠费值、剩余电流值等工作参数，而FDQ5则不同，有常用电源A相、B相、C相电压值，备用电源也有A相、B相、C相电压值等参数。因此，为使数据域能够表示所有产品的功能参数，本系统定义的数据域集合较大，为11。 综上所述，在上述各系列产品组成的以太网中采用ＲS－485通信协议完成与局域网中设备之间的通信是一种适用的选择，试验证明这种通信协议在本系统中是安全、可靠的。 4.服务器数据管理与数据存储 因工控机具有高可靠性与多接口性，系统选用工控机作为服务器。工控机在本系统中具有两大作用，一为各系列产品的上位机;二为服务器。工控机端开发两套软件系统完成上述功能。 其中远程控制系统为基于B/S结构的软件系统，向本地或远程用户提供人机交互界面，用户可以通过移动终端、电脑终端、互联网终端等设备远程登录该系统。在该界面中，用户可以监控到各个低压电器的状态、实时参数等信息;同时用户可以通过界面更改其运行参数或运行状态，从而达到远程监测与遥控的目的。I/O(输入/输出)管理系统作为上位机软件管理各类数据，接收从低压电器发来的数据，并将其传递给人机交互界面，显示其运行状态等信息;同时将人机交互界面接收的远程命令通过ＲS－485接口发送至相应的低压电器。在服务器端软件开发中，数据管理是关键问题。在系统开发中，远程控制系统中的数据存取与I/O管理系统的数据存取均采用数据库(DB)实现。独立的数据管理机制保证了系统的可靠性和安全性。 5.试验系统的实现 以某公司的低压电器产品为从设备，以工控机(服务器)为主设备，采用了ＲS－485通信组建以太网，实现了远程智能控制系统。试验系统包含FAＲ6L3(三相自动重合闸保护器)，FAＲ6U3(三相自复式过欠压保护器)，FAＲ6W3(三相预付费电表断路器)，FDQ5(双电源自动转换开关)及MT3(三相微型断路器电操)等上述5个系列产品系统。服务器端软件采用VisualC#2010开发环境，数据存储采用SQLServer数据库。在服务器中人机交互界面中，显示了上述5个系列产品的操作界面，其中产品FAＲ6W3具有两种操作模式。通过每个系列产品的操作按钮，即可进入该电器的操作界面，进入低压电器FAＲ6W3的操作界面，在界面中可以控制FAＲ6U3的A相、B相与C相电压。当电压过低时，FAＲ6W3便会分闸;当电压恢复时，FAＲ6W3便会合闸。经测试，远程智能控制系统可以监测上述5个系列产品的电压、电流信号及运行状态;远程修改其参数或运行方式。各系列产品与服务器之间信号传输实时，通过互联网远程控制上述5个系列产品的效果良好。 6.低压电器智能化存在的发展机遇 由于整个电力系统之中，低压电器被用作电网能量链之中的最底层使用范围是相当广阔的，它不仅仅对用户起着控制与保护的作用，
基于matlab的语音识别技术
项目题目：基于Matlab的语音识别 一、引言 语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。 语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。 (1)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。 (2)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。 (3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。 二、语音识别系统框架设计 2.1语音识别系统的基本结构
语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。 三、语音识别设计步骤 3.1语音信号的特征及其端点检测 图2 数字‘7’开始部分波形 图2是数字”7”的波形进行局部放大后的情况，可以看到，在6800之前的部分信号幅度很低，明显属于静音。而在6800以后，信号幅度开始增强，并呈现明显的周期性。在波形的上半部分可以观察到有规律的尖峰，两个尖峰之间的距离就是所谓的基音周期，实际上也就是说话人的声带振动的周期。 这样可以很直观的用信号的幅度作为特征，区分静音和语音。只要设定一个
门限，当信号的幅度超过该门限的时候，就认为语音开始，当幅度降低到门限以下就认为语音结束。 3.2 语音识别系统 3.2.1语音识别系统的分类 语音识别按说话人的讲话方式可分为3类：（1）即孤立词识别（isolated word recognition)，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等。（3）连续语音识别，连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话。 从识别对象的类型来看，语音识别可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别，特定人是指针对一个用户的语音识别，非特定人则可用于不同的用户。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。 3.2.2语音识别系统的基本构成 语音识别系统的实现方案如图3所示。输入的模拟语音信号首先要进行处理，包括预滤波，采样和量化，加窗，端点检测，预加重等。语音信号经处理后，接下来很重要的一环就是特征参数提取。 图3 语音识别系统 在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模版库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模版，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模型作为识别结果。 3. 2.3 语音识别系统的特征参数提取 特征提取是对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。语音信号是一种典型的时变信号，然而如果把观察时间缩短到十毫秒至几十毫秒，则可以得到一系列近似稳定的信号。人的发音器官可以用若干段前后连接的声管进行模拟，这就是所谓的声管模型。 全极点线性预测参数 (LPC: Liner Prediction Coeffieient)可以对声管模型进行很好的描述，LPC参数是模拟人的发声器官的，是一种基于语音合成的参数模型。 在语音识别中，很少用LPC系数，而是用LPC倒谱参数 (LPCC: Liner Prediction Cepstral Coefficient)。LPCC参数的优点是计算量小，对元音有较好的描述能力，其缺点在于对辅音的描述能力较差，抗噪声性能较差。
宝马中文声控语音识别控制系统
BMW中文声控系统 声控启动语音控制支持方言专车专用 宝马中文声控系统市场前景 在庞大的汽车销量的基础上，车载语音系统已成为现代汽车的重要亮点之一，但是由于技术的局限性，国内车载语音系统的发展始终比较缓慢，在国外广泛发展的车载语音控制系统在国内却处于技术空白阶段。现在，Qdis-isods让这种情况得到了根本性的改变。 qdis品牌联合众多院校精英，由多名各领域资深人士参与研发，根据中国市场特点以及中国用户使用习惯进行特殊定制，成功推出Qdis-isods系列产品，为广大车主提供车载语音控制的解决方案和专业服务。加载Qdis-isods车载语音系统后，用户用自己的声音即可完成相关操作，而不再只是使用传统的指定命令。 Qdis-isods系列产品支持中国多种方言，声音识别准确率高并支持多人识别，一举攻克了之前的技术难题，让车载语音系统全面进入中国市场。以前需要手动操作的控制，现在您和爱车直接对话就能实现，而且还能语音识别并控制后装增配的产品，满足客户多种智能语音操作的需求。随着车联网技术的发展，汽车的互联性会越来越强，我们可以把语音技术扩展到除终端和嵌入式系统以外的所有设备上，从而完成更复杂的识别控制任务。我们依然在不断创新实践，以谋求更多的成功案例。 Qdis-isods车载语音系统可以完美支持各类车型，金鼓德达将以一贯优秀的无损加装技术，让您在驾驶生活中发现更多乐趣。QDIS-ISODS系列，爱车从此智能！ 一、BMW中文声控系统主要功能 1.语音识别启动引擎 语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义; 不影响原车启动键启动功能; 可以同时利用方向盘按键组合为密码启动; 语言指令和方向盘密码可以任意修改; 2.语音指令控制原车 语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义;
语音识别基本知识及单元模块方案设计
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。 1语音识别的基本原理 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示： 未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。2语音识别的方法 目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。 动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。 隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。 矢量量化（Vector Quantization）是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。 人工神经网络（ANN）是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一
盘点语音识别芯片原厂、方案、平台
语音识别芯片所涉及的技术包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 语音识别分类 按照使用者的限制而言，语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。 特定人语音识别芯片是针对指定人的语音识别，其他人的话不识别，须先把使用者的语音参考样本存入当成比对的资料库，即特定人语音识别在使用前必须要进行语音训练，一般按照机器提示训练2遍语音词条即可使用。 非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术，不分年龄、性别，只要说相同语言就可以，应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。应用这种芯片的机器(智能娃娃、电子宠物、儿童电脑)就具有交互功能了。 非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。 语音识别基本原理 嵌入式语音识别系统都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理，包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，接下来是特征提取，用以从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数。特征提取之后的数据一般分为两个步骤，第一步是系统"学习"或"训练"阶段，这一阶段的任务是构建参考模式库，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。第二是"识别"或"测试"阶段，按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。 语音识别四大平台 1、科大讯飞 科大讯飞股份有限公司成立于1999年，是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品开发，语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年，科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市，股票代码：002230。 11月23日科大讯飞轮值总裁胡郁在发布会上引述了罗永浩在9 月锤子发布会上的演示数据，表示科大讯飞的语音输入识别成功率也达到了97%，即使是离线识别准确率也达到了95%。 2、云知声 云知声成立于2012年6月。之前1年，Siri的发布再度唤醒了大家对语音识别的关注。经过四年多的积累，云知声的合作伙伴数量超过2万家，覆盖用户超过1.8亿，其中语音云平台覆盖城市超过470个，覆盖设备超过9000万台。 3、百度 百度则在11月22日宣布向开发者开放了情感合成、远场方案、唤醒二期和长语音方案等四项语音识别技术。百度语音开放平台自2013 年10 月上线以来每日在线语音识别请求已经达到了1.4 亿次，开发者数量超过14 万。在如此庞大的数据支撑下，百度语音在“安静条件下”的识别准确率达到了97%。4、搜狗 搜狗语音团队在11 月21 日推出了自己的语音实时翻译技术。搜狗的这项技术主要包括两个方面，分别是语音识别和机器翻译。根据该团队的介绍，搜狗语音识别的准确率达到了97%，支持最快400 字每秒的听写。 语音识别芯片原厂及芯片方案 1、ICRoute 总部：上海 简介：ICRoute专注于开拓语音识别的芯片市场,致力于研发出高性能的语音识别，语音处理芯片。为各种平台的电子产品提供VUI（Voice User Interface）语音人机交互界面。目前提供的语音识别芯片，可以在
用单片机实现语音控制机器人
用单片机实现语音控制机器人 制作人：潘磊pb02023035 卢恒pb02006088 题目：用凌阳单片机实现语音识别功能并传递给PIC单片机信号，由PIC单片机控制机器人实现动作 关键字：PIC单片机，凌阳单片机，语音控制 单片机在现今生活中占有越来越重要的地位，用语音控制单片机实现控制更具有 广泛的应用价值。用语音控制舞蹈机器人做一些动作是我们这次实现的功能，虽然这 在语音控制方面仍处于起步阶段，但他体现了语音控制的原理和基本实现，也为更高 级的运用打下了基础。 原理： １．语音识别原理 语音识别电路基本结构如上图所示：语音识别分为特定发音人识别（Speaker Dependent）和非特定发音人识别（Speaker Independent）两种方式。 特定发音人识别是指语音样板由单个人训练，对训练人的语音命令识别准确率较高，而其他人的语音命令识别准确率较低或不识别。非特定发音人识别：是指语音样板由不同年龄、不同性别、不同口音的人进行训练，可以识别一群人的命令。语音样板的提取非常重要。我们将标准模式的存储空间称之为“词库”，而把标准模式称之为“词条”或“样板”。所谓建立词库，就是将待识别的命令进行频谱分析，提取特征参数作为识别的标准模式。 识别过程首先要滤除输入语音信号的噪音和进行预加重处理，提升高频分量，然后用线性预测系数等方法进行频谱分析，找出语音的特征参数作为未知模式，接着与预先存储的标准模式进行比较，当输入的未知模式与标准模式的特征相一致时，便被机器识别，产生识别结果输出。如果输入的语音与标准模式的特征完全一致固然好，但是语音含有不确定因素，完全一致的条件往往不存在，事实上没有人能以绝对相同的语调把一个词说两遍，因此，预先制定好计算输入语音的特征模式与各特征模式的类似程度，或距离度的算法规则固化在ROM
基于语音识别技术的智能家居控制系统的设计
基于语音识别技术的智能家居控制系统的 设计 基于语音辨认技术的智能家居控制系统的设计摘要 21 世纪经济快速发展，人们对物资文化的需求也愈来愈高。在信息科技的支持下，事物在朝着简单化、便捷化、智能化的方向发展。在此背景下应运而生而生的智能家居，正是信息时期的典型产物。 本文设计了1套基于语音辨认技术的智能家居控制系统，能够在客户端输入语音信号，完成对家居装备的控制，使得家居装备更加智能化。本文首先对语音辨认的相干理论知识进行了详细的论述，利用麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology, MIT）语音服务器完成对语音信号的特点提取和辨认进程，并且该服务器内有自动的高频噪声滤波器，避免声音信号产生失真现象。其次Zigbee模块完成了数据传输的功能，能够在网络拓扑较为稳定的家 居环境中实现对数据的传输，消耗的功率下降，本钱也较低。最后基于安卓手机到达控制家具的目的，在手机客户端输入语音信号以后，服务器将翻译出来的语音信息传递给后台，由手机通过无线网络传递给家居装备，从而到达传递控制指令的目的。最后本文在测试阶段对本文设计的基于语音辨认技术的智能家居控制系统进行了性能测试，测试结果良好，能够到达预期的目标。 关键词：智能家居；语音辨认；控制系统 Abstract With the rapid development of the economy in the 21st century, people＇s demand for material culture is also increasing. With the support of information technology, things are developing in the direction of simplification, convenience and intelligence. The smart home that emerged in this context is
【完整版】基于Matlab的语音识别系统的设计本科毕业论文设计
摘要 语音识别主要是让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容，从而根据其信息执行人的各种意图。语音识别技术既是国际竞争的一项重要技术，也是每一个国家经济发展不可缺少的重要技术支撑。本文基于语音信号产生的数学模型，从时域、频域出发对语音信号进行分析，论述了语音识别的基本理论。在此基础上讨论了语音识别的五种算法：动态时间伸缩算法(Dynamic Time Warping，DTW)、基于规则的人工智能方法、人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)方法、隐马尔可夫(Hidden Markov Model，HMM)方法、HMM和ANN的混合模型。重点是从理论上研究隐马尔可夫(HMM)模型算法，对经典的HMM模型算法进行改进。 语音识别算法有多种实现方案，本文采取的方法是利用Matlab强大的数学运算能力，实现孤立语音信号的识别。Matlab 是一款功能强大的数学软件，它附带大量的信号处理工具箱为信号分析研究，特别是文中主要探讨的声波分析研究带来极大便利。本文应用隐马尔科夫模型(HMM) 为识别算法，采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数，建立了一个汉语数字语音识别系统，其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练、识别匹配算法；同时，提出利用Matlab图形用户界面开发环境设计语音识别系统界面，设计简单，使用方便，系统界面友好。经过统计，识别效果明显达到了预期目标。 关键词：语音识别算法；HMM模型；Matlab；GUI ABSTRACT Speech Recognition is designed to allow machines to understand what people say,and accurately identify the contents of voice to execute the intent of people.Speech recognition technology is not only an important internationally competed technology,but also an indispensable foundational technology for the national economic development.Based on the mathematical model from the speech signal,this paper analyze audio signal from the time
语音识别助手本科摘要
摘要 随着科学技术水平的不断提高，社会文明的不断进步，人类对生活质量的追求也越来越高。智能手机的兴起，使终端应用成为高新技术的发展平台.苹果公司的Siri将语音识别技术投入到智能手机中，引发了人机交互语音识别技术的热潮。语音是人类相互交流中最直接有效的沟通方式，与键盘，鼠标这些输入设备相比，语音是最自然的输入方式。从上世纪五十年代开始，到现在语音识别技术有了长足的发展，移动终端设备的发展迫使人们把语音识别实验室技术引入到生活中。 本系统基于科大讯飞的MSC，采取面向对象的的方法，以统一建模语言（UML)为分析设计语言,对系统进行分析与设计。通过设计Android语音助手，旨在帮助用户更好的与机器交互，并且通过使用“语音“这个生活中直接存在的交流沟通方式来帮助用户改善生活方式和习惯，让用户拥有一个可对话的语音助手。本系统针对可行性研究，需求分析，概要设计，详细设计以及系统测试等情况进行了详细介绍。通过合理的模块划分，该系统实现了语音语义识别模块，播放音乐模块，打电话、发短信模块，地图模块，查询模块，语音合成模块。系统明确了各模块的分工，降低了各模块之间的耦合度，提高模块间的沟通效率。 关键词：语音识别、Android、人机交互、面向对象
Abstract With the development of science and technology, the continuous progress of social civilization, people’s pursuit to life quality is higher and higher. The rise of intelligent mobile phone makes terminal applications become a platform for high-tech. For example, the Siri of Apple applies speech recognition technology to intelligent mobile phones, which has triggered the boom of human-computer interaction speech recognition technology. Compared with such input devices as keyboard and mouse, voice is the most direct and effective communication way and the most natural input way. Speech recognition technology has been developed a lot since the 50s of last century. Also, with the development of mobile terminal devices, laboratory speech recognition technology has been introduced to daily life. Based on the MSC of iFLYTEK, this system is analyzed and designed through object-oriented method with unified modeling language (UML). The Android speech assistant is aimed to help users for better human-computer interaction and to improve users’ lifestyles and habits through voice—the direct communication way in our life. It allows users to have a communicable speech assistant. This system introduces such cases as feasibility study, requirement analysis, preliminary design, detailed design and system test in detail. Through reasonable module division, it reduces the coupling degree and improves the communication efficiency among modules with clear module division by implementing speech and semantic recognition module, music-play module, phone-call and SMS module, map module, query module and speech synthesis module. Keywords: speech recognition, android, human-computer interaction, object-oriented