语音识别概述

语音识别概述
语音识别概述

语音识别项目概述

1.语音识别概述与分类

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。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。

根据识别的对象不同,语音识别任务大体可分为3类,即孤立词识别(isolated word recognition),关键词识别(或称关键词检出,keyword spotting)和连续语音识别。

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;

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;

连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音,但它并不识别全部文字,而只是检测已知的若干关键词在何处出现。

根据针对的发音人,可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别,前者只能识别一个或几个人的语音,而后者则可以被任何人使用。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。

注:在特定人语音识别中,不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形,因此需要构造各自的识别系统。

2.项目概述

近年来,随着汽车产业的发展和汽车的普及,人们对车辆性能要求的不断提高,舒适性和便利性成为了当代社会汽车产业产业所追求的一致目标。因而车载电子产品的种类和功能也日益增加,越来越便于车主的使用,然而随之而来的也造成了操作的繁琐性,甚至于存在一定安全隐患。车载设备以服务用户为目的,因此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与控制系统交互,而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向。目前主流的语音识别技术是基于统计模式。然而,由于统计模型训练算法复杂,运算量大,一般由工控机、PC机或笔记本来完成,这无疑限制了它的运用。嵌入式语音交互已成为目前研究的热门课题。嵌入式语音识别系统和PC机的语音识别系统相比,虽然其运算速度和内存容量有一定限制,但它具有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点,特别适用于智能家居、机器人及消费电子等领域。结合这一应用背景,本项目以语音识别模块LD3320为核心,结合Avr系列的MCU控制器,提出了一种方便现代生活的智能车载语音识别控制系统,以满足现代车辆车主在车内工作、休息、娱乐以及行车安全等方面的要求。本项目以语音识别技术为基础,利用语音命令作为人机接口,来实现对车上装备的音频和视频播放器、空调、电动车窗、移动电话、车载导航系统、卫星电台等电子产品进行智能控制的功能。

1 模块整体方案及架构

语音识别包括两个阶段:训练和识别。不管是训练还是识别,都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具体工作是通过用户输入若干次训练语音,经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数,最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量比较,然后把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。这样,最终就达到了语音识别的目的。

现有的语音识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。特定人识别是指识别对象为专门的人,非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户,一般需要采集多个人的语音进行录音和训练,经过学习,达到较高的识别率。

基于现有技术开发嵌入式语音交互系统,目前主要有两种方式:一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包;另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大,计算复杂,需要占用大量的处理器资源,开发周期长;第二种方法相对简单,只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连,结构简单,搭建方便,微处理器的计算负担大大降低,增强了可靠性,缩短了开发周期。

本项目的语音识别方案是以嵌入式微处理器为核心,外围加非特定人语音识别芯片及相关电路构成。语音识别芯片选用ICRoute公司的LD3320芯片。由于LD3320芯片的高度集成性,其中已包含有大量的已训练词汇数据库,因而需要我们处理的只有识别阶段的程序设计以及与MCU接口部分的连接以及通信方法的处理。

2 硬件电路设计

硬件电路主要包括主控核心部分和语音识别部分。语音进入语音识别部分后,将处理过的数据并行传输到MCU,MCU经过处理后,发送命令数据到外围设备。在基本的设计构想下,主要框架如下:

项目还拟定在系统中集成一个可视化界面,及LED显示器,可以显示系统正在进行的操作,避免发生意外故障。显示器方面初步设想采用LED12864,带中文字库的128X64是一种具有4位/8位并行、2线或3线串行多种接口方式,内部含有国标一级、二级简体中文字库的点阵图形液晶显示模块;其显示分辨率为128×64, 内置8192个16*16点汉字,和128个16*8点ASCII字符集.利用该模块灵活的接口方式和简单、方便的操作指令,可构成全中文人机交互图形界面。可以显示8×4行16×16点阵的汉字. 也可完成图形显示.低电压低功耗是其又一显著特点。由该模块构成的液晶显示方案与同类型的图形点阵液晶显示模块相比,不论硬件电路结构或显示程序都要简洁得多,且该模块的价格也略低于相同点阵的图形

液晶模块。

LD3320的内部集成了快速稳定的优化算法,不需外接Flash、RAM,不需要用户事先训练和录音而完成非特定人语音识别,识别准确率高。详情可参见其技术手册。

3控制过程综述

实现方面,本项目主要以语音识别技术为支持,通过不同的语音命令达到控制相应的车载电子设备做出符合命令的开机或关闭以及其他反应。项目从结构上主要分为两个部分:语音辨识模块和车载电子设备的动作控制部分。对于后者,考虑到车载电子设备大多为成品,对其进行二次开发难度较大,操作起来也很不方便,因此项目暂拟通过MCU直接控制各需要控制电器的电源插座来间接实现对这些电器的智能控制,当然技术成熟时也可以考虑直接在汽车上配套生产。因而可将语音识别控制器嵌入在车内合适位置,通过双绞线与所控电器如车载音响、空调、车载导航等相连,系统应配套相应显示设备,以实现人机交互过程的可视化,确保语音命令识别的准确率。对于语音辨识系统,项目采用LD3320语音识别模块为核心,进行非特定人语音辨识,即辨识过程中不考虑说话人声音音色、频率等的差异,只以发音词汇不同进行语音辨识。系统暂拟工作过程与功能如下:

(1) 整个系统有一个手动开关,打开后语音识别智能控制系统启动。在MCU内部程序里,设定“音响开”、“音响关”、“空调开”、“空调关”等语音指令。

(2) 当车主发出控制命令时,MIC模块将语音信号输入至LD3320模块,通过MCU与

LD3320的通信,将其语音与内置指令作对比,若与某条指令对照无误,则通过显示器,将该命令显示出来,并语音询问是否确定。若驾驶员回答“是”,则通过MCU控制器的I/O口输出相应的控制信号;否则,控制器不作为,继续等待下一条语音命令。

(3) 由于MCU控制器的I/O口输出信号驱动功率不够,因而系统应用光电隔离技术到车载电子设备的驱动电路中,以实现对相应车载设备的开关控制。

并且,我们计划智能语音控制系统的驱动电路与原手动控制电路并存,保留原来手动控制的功能,在不影响原有功能和可靠性的基础上.增加语音控制功能,以方便用户,提高生活水平。

4 其他

系统完成后,应针对系统做识别成功率测试,统计识别的成功率,并拟利用声学方面的滤波等知识,对输入声音信号进行滤波降噪,进而提高识别正确率以及系统稳定性。介于这是在项目后期所需要的拓展工作,因而在此先不进行详述。

语音识别如何处理工作 语音识别功能三个处理阶段

语音识别如何处理工作语音识别功能三个处理阶段 当今的消费者对技术的要求日益提升,这一点在用于与设备进行互动的界面技术上体现得尤为明显。人们对包括手机、车载电子、家用网络和办公环境下的设备要求越来越高,要求它们能够融入更易操作的、更直观的用户界面,以更贴切反映人与人之间的互动关系。 在每一个新的产品周期中,设计人员都倍感压力,要设计出操作更加精确、用户界面更加直观的产品。近年来,继触屏技术逐渐普及到包括电话、平板电脑、显示器、销售点解决方案、ATM和查询机等设备之后,语音识别技术正在快速成为驱动产品创新与运用的下一代用户界面技术。语音识别,甚至是手势与影像识别,成为各种工作与个人设备的标准配备只是个时间问题。由于语音识别技术在某种程度上受制于嵌入式应用的发展,因此其至今仍然处于发展的初期。然而,语音识别交互界面技术将最终被广泛采用,这是技术发展的大势所趋。汽车工业已经在计划引入更多具备更强嵌入式语音识别功能的尖端模块。 语音识别技术之所以发展缓慢,部分是由于用户界面越直观,其所需的处理能力与内存就呈指数级别上升,这反过来促进了闪存技术的创新发展。正如大多数设计人员所熟知的那样,用户界面越直观,其所需的技术平台与设计就越复杂。用户界面技术将消耗更多的计算能力与闪存,才能在达到高性能的处理能力的同时,保持最佳用户体验。一种解决方案是采用专门的硬件,即具有下一代闪存能力、集成了逻辑与灵活软件算法的专用协处理器。这些协处理器能够作为独立的硬件加速器分担主应用处理器的负担,从而获得市场上最高水平的用户体验。 人机交互界面的演进 自从电脑鼠标问世以来,HMI(人机交互)技术取得了长足进步。用户界面的创新从历史上看可归功于新器件的成功运用,例如,从老款移动电话的实体按键变为智能手机的触屏。打造具有吸引力的用户界面极具挑战性,需要相当复杂的系统来创造功能性强、易于访问、逻辑清晰与令人愉悦的用户体验。这种复杂系统对高可靠性、高性能硬件提在处理能力和

语音识别输入系统

IBM语音识别输入系统(ViaVioce) V9.1 简体中文光盘版| 用嘴巴控制电脑... sjyhsyj 2009-8-28 12:13:271# 软件大小:276.08MB 软件语言:多国语言 软件类别:国外软件 / 汉字输入 运行环境:Win9x/NT/2000/XP/ 软件介绍: 该系统可用于声控打字和语音导航。只要对着微机讲话,不用敲键盘即可打汉字,每分钟可输入150个汉字,是键盘输入的两倍,是普通手写输入的六倍。该系统识别率可达95%以上。并配备了高性能的麦克风,使用便利,特别适合于起草文稿、撰写文章、和准备教案,是文职人员、作家和教育工作者的良好助手。 IBM潜心研究26年,他领导了世界的语音识别技术,其语音识别产品在全球销售已达一百万套以上。使用语音输入方式,您的工作空间更加自由舒畅: *即使您不会打字,也可迅速准备好文稿; *只要集中精力思考问题,无须琢磨怎样拼音,怎样拆字; *当您疲劳时,闭上眼、伸伸腰,双手方在脑后,然后轻松地说:开始听写吧... ... 注:价值超数千元的IBM的中文语音录入工具,有耳麦的朋友可以试一试,也可以当作学习普通话的工具,没有理由不下载使用它。 IBM ViaVoice语音输入系统详解 作者: 艾寒出处: 天极网 目前汉字输入的方式主要有四种:键盘输入,手写输入,扫描输入和我们现在要谈到的语音输入。让我们先来了解一下这四种输入方式。 键盘输入:键盘输入基本上是基于各种输入法,主要又分为字形输入法和拼音输入法。实际上字形输入法是不符合人的写作思维习惯,因为人们在措辞时,头脑中首先反映出的是即将这个词语的语音,所以字形输入法更适合专业录入人员使用。拼音输入法也分两种,一种以词语为输入单位,另一种以语句为输入单位,而后者不符合写作的思维习惯,因为人们在写作时是以词为思考单位。键盘输入法在输入速度有要求的情况下对于键盘操作、指法要求比较高; 手写输入:手写输入是最容易上手的输入方法,但是同样由于手写输入的先天不足,很难达到较高的输入速度; 扫描输入:扫描输入对于硬件要求比较高,主要是适用于资料的整理; 语音输入:语音输入对输入人员的键盘操作能力、指法要求很低,几乎可以说你只要会说汉语,就可以进行语音输入。 语音输入尤其是汉字语音输入经历了很长时间的研究和应用,到目前已经达到了一个相

语音识别技术综述

语音识别技术综述

语音识别技术综述 电子信息工程2010级1班郭珊珊 【摘要】随着计算机处理能力的迅速提高,语音识别技术得到了飞速发展,该技术的发展和应用改变了人们的生产和生活方式,正逐步成为计算机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。 【关键词】语音识别;语音识别原理;语音识别发展;产品 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人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命令或文本的高新技术。 1 语音识别的原理 语音识别系统本质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位元。未知语音经过话筒变换成电信号后加载识

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,并抽取所需特征,在此基础上建立语音识别所需的模板。 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,通过查表可给出计算机的识别结果。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 语音识别系统的分类 语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。 2.1从说话者与识别系统的相关性考虑 可以将识别系统分为3类:(1)特定人语音识别系统:仅考虑对于专人的话音进行识别;(2)非特定人语音系统:识别的语音与人无关,通常要用大量不同人的语音数据库对识

别系统进行学习;(3)多人的识别系统:通常能识别一组人的语音,或者成为特定组语音识别系统,该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。 2.2从说话的方式考虑 也可以将识别系统分为3类:(1)孤立词语音识别系统:孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿;(2)连接词语音识别系统:连接词输入系统要求对每个词都清楚发音,一些连音现象开始出现;(3)连续语音识别系统:连续语音输入是自然流利的连续语音输入,大量连音和变音会出现。 2.3从识别系统的词汇量大小考虑 也可以将识别系统分为3类:(1)小词汇量语音识别系统。通常包括几十个词的语音识别系统。(2)中等词汇量的语音识别系统。通常包括几百个词到上千个词的识别系统。(3)大词汇量语音识别系统。通常包括几千到几万个词的语音识别系统。随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高,识别

语音识别发展现状与展望

中国中文信息学会第七次全国会员代表大会 暨学会成立30周年学术会议 语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日

报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望

2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下,互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术,Google语音 翻译等; –iPhone4S 上的Siri软件; –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领 域; –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等

成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告:

成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术,包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用,而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用;

三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC,PLP,CMS,RASTA,VTLN;?HLDA, fMPE,neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等) ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示,把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word

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。

中文电脑的汉语语音输入系统及其方法与制作流程

一种汉语语音输入系统及其方法,用以将任意文句的汉语语音直接转换成相应的中文文字,该系统及其方法包括声音处理过程及语言解码过程两大部分。其特征在于声音处理过程利用“段落统计模型” 计算输入汉语语音的各单音节及声调的机率,进而辨识之;语言解码过程针对声音处理过程送来的一连串音节利用“词类双连中文语言模型”找出对应的中文字。一种包含“智慧型学习技术”的汉语听写机,用本方法将语音输入转换成文字显示。 技术要求

1、一种汉语语音输入方法,用以将任意文句的汉语语音直接转换成相对应的中文文字,该方法包括声音处理过程以及语言解码过程两大部分,其特征在于,该声音处理过程利用“段落统计模型”计算输入汉语语音的每一音节以及声调的机率,进而辨识之;该语言解码过程针对该声音处理过程送来的一连串音节,以“马可夫中文语言模型”找出所对应的中文字。 2、根据权利要求1的方法,其特征在于,其中该“马可夫中文语言模型”是以“词”为基础,但以“字”来计算机率的“马可夫中文语言模型”。 3、根据权利要求1的方法,其特征在于,其中该以“词”为基础,以“字”来计算机率的“马可夫中文语言模型”系将输入的音节串所对应的同音字一一分割为若干个词,但根据两两相连的词之间相连的词头字及词尾字相连出现的机率,并比较每一个词出现的频率及前后文关系判断该音节的字。 4、根据权利要求1的方法,其特征在于,其中该“段落统计模型”的训练方式包含下列步骤: (1)若某一单音节α的总长度为T个音框,则将该单音节分为N段,每一段含有T/N个音框; (2)使用者重覆念该单音节数次,长度虽不尽相同,但同样等分成N段; (3)将所有上述单音节的第一段音框的特征向量合在一起,训练成第一段的状态; (4)将所有上述单音节的第二段音框的特征向量混合在一起,训练成第二段的状态,依此类推,训练出N个状态; (5)上述每个状态以M个高斯机率混合来描述,以上述音框的特征向量训练各个高斯机率的参数;和 (6)上述M个状态即构成该音节α的“段落统计模型”。

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

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。

语音识别综述

山西大学研究生学位课程论文(2014 ---- 2015 学年第 2 学期) 学院(中心、所):计算机与信息技术学院 专业名称:计算机应用技术 课程名称:自然语言处理技术 论文题目:语音识别综述 授课教师(职称): 研究生姓名: 年级: 学号: 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

语音识别综述 摘要随着大数据、云时代的到来,我们正朝着智能化和自动化的信息社会迈进,作为人机交互的关键技术,语音识别在五十多年来不仅在学术领域有了很大的发展,在实际生活中也得到了越来越多的应用。本文主要介绍了语音识别技术的发展历程,国内外研究现状,具体阐述语音识别的概念,基本原理、方法,以及目前使用的关键技术HMM、神经网络等,具体实际应用,以及当前面临的困境与未来的研究趋势。 关键词语音识别;隐马尔科夫模型;神经网络;中文信息处理 1.引言 语言是人类相互交流最常用、有效的和方便的通信方式,自从计算机诞生以来,让计算机能听懂人类的语言一直是我们的梦想,随着大数据、云时代的到来,信息社会正朝着智能化和自动化推进,我们越来越迫切希望能够摆脱键盘等硬件的束缚,取而代之的是更加易用的、自然的、人性化的语音输入。语音识别是以语音为研究对象,通过对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。 2.语音识别技术的发展历史及现状 2.1语音识别发展历史 语音识别的研究工作起源与上世纪50年代,当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。1959年,J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文元音及孤立字,开始了计算机语音识别的研究工作。 60年代,计算机应用推动了语音识别的发展。这时期的重要成果是提出了动态规划(DP)和线性预测分析技术(LP),其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题,对后来语音识别的发展产生了深远的影响。 70年代,LP技术得到了进一步的发展,动态时间归正技术(DTW)基本成熟,特别是矢量量化(VQ)和隐马尔科夫(HMM)理论的提出,并且实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。 80年代,实验室语音识别研究产生了巨大的突破,一方面各种连接词语音识别算法被开发,比如多级动态规划语音识别算法;另一方面语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术,研究从微观转向宏观,从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔科夫模型(HMM)就是其典型代表,能够很好的描述语音信号的时变性和平稳性,使大词汇量连

语音识别技术

目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分: (1)语音特征提取: (2)声学模型与模式匹配(识别算法) (3)语义理解:计算机对识别结果进行语法、语义分析。 语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR), 语音识别的发展简史 1952年AT& T Bell实验室实现了一个单一发音人孤立发音的十个英文数字的语音识别系统,到现在的人机语音交互。语音识别研究从二十世纪50年代开始到现在历半个多世纪的蓬勃发展,在这期间获得了巨大的进展。 现代语音识别技术研究重点包括即兴口语的识别和理解,自然口语对话,以及多语种的语音同声翻译。 语音识别应用的特点 1.语音识别系统必须覆盖的功能包括: (1)语音识别系统要对用户有益(希望它是能检测到的)。例如提高生产率,容易使用,更好的人机界面,或更自然的信息交流模式。 (2)语音识别系统要对用户“友好”。这种“友好”的含义是:用户在和系统进行语音对话时感到舒适;系统的语音提示既有帮助,又很亲近。 (3)语音识别系统必须有足够的精度 (4)语音识别系统要有实时处理能力;例如系统对用户询问的响应时间要很短。 2. 语音识别错误的处理 有以下四种方式可以处理这个问题。 (1)错误弱化法。这种处理仅仅花费用户很少一点时间,对用户几乎没什么其它不利影响。 (2)错误自检纠正法 系统利用已知任务的限制自动地检测并纠正错误。 (3)确认或多层次判定

(4)拒绝/转向人工座席。系统对其中通常较易导致系统识别错误的极少部分语音指令拒绝做出识别决定,而是将其转给人工座席。 在很多情况下,语音识别技术可以充分发挥出RFID的潜能: 1.积压产品、脱销产品 2.被废弃、被召回或已过期产品 3.回收的商品 4.促销产品 RFID系统在利用原有语音导向投资的情况下可以大大增加收益 语音识别技术在邮件分拣中的应用 现代化分拣设备在邮政上的应用大大提高了邮件处理的效率。但是,并不是所有的邮件都能上分拣机处理,那些需要人工处理的邮件成了邮政企业实现自动化的瓶颈。邮政使用人工标码技术以及先进的计算机软件 系统来处理不能上机的邮件,仍需要大量的劳动力。 由MailCode公司开发并准备申请专利的Spell-ItTM软件技术通过提高系统数据库能力的方式对语音识别自动化设备进行了革命性的变革。这种技术提供了无限的数据库能力,并且保证分拣速度不会因数据库的增大而减小。由各大语音引擎公司开发的系统还支持世界上的各种主要语言,这样,语音技术就成为世界性的产品。 以英语语音识别系统为例,系统建立了36个可识别字符26个字母加上0~9的10个数字,同时还建立了一套关键词。Spell-It软件使用这些字符来识别成千上万的口语词汇和无数的词语组合。 对于大公司的邮件收发中心来说,使用MailCode公司的Spell-It软件技术,分拣员实际上只需发出几个字符的音来找到和数据库中相对应的词。例如:碰到了寄给Joseph Schneider的邮件,操作员只需发出“J”、“S”、“C”和“H”几个音就可以得到准确的分拣信息。 姓名和邮箱编码:Jennifer Schroeder, 软件工程部;Joseph Schneider, 技术操作部;Josh Schriver, 技术操作部,因为这三个姓名全都符合(J,S,C,H)的发音标准。邮件中心的操作员知道邮件实际上是寄给Joseph Schneider的,就可以把邮件投入Joseph Schneide的信箱了。 邮局要把邮件按投递路线分发,分拣员必须熟悉长长的投递段列表以及各种各样的国际邮件投递信息。Spell-It技术把地址、投递路线等信息都存入了系统,这样就大大方便了分拣工作。 例如,有一件寄往Stonehollow 路2036号的邮件。使用语音识别技术,分拣员仅仅需要发出“2”、“0”、“S”、“T”和“O”几个音,如表2所示,数据库就会给出所有可能和这几

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院:化工与环境学院 学号:2120151177 姓名:杜妮

摘要:随着计算机技术的不断发展,人工智能程度也越来越高,作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献,分析最新声音识别的方法和应用。 关键字:模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展,语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令,并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括:特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术,语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展,人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造,以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤,以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献,分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势,并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例,从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号,特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息,减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础,只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数,才能对这些参数进行高效的语音通信,语音合成,和语音识别等处理,并且语音合成的好坏,语音识别率的高低,也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前,针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟,已经能够满足通常应用的要求,并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

语音识别技术概述

语音识别技术概述 摘要:本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式,所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战,最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。 关键词:语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练 Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part. Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training 一、语音识别技术的理论基础 语音识别技术: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级技术。语音识别以语音为研究对象,它是语音信号处理的一个重要研究方向,是模式识别的一个分支,涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域,甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解),其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 不同的语音识别系统,虽然具体实现细节有所不同,但所采用的基本技术相似,一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式

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

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

语音识别输入软件

《语音识别输入软件》(Dragon NaturallySpeaking 10 SP1、10.1)[光盘镜像] Dragon NaturallySpeaking 10 Dragon Naturally Speaking 10 Preferred gives small business and advanced PC users the power to create documents, reports and emails three times faster than most people type —with up to 99% accuracy. Surf the Web by voice or dictate and edit in Microsoft Word and Excel, Corel WordPerfect, and most other Windows-based applications. Create voice commands to quickly insert blocks of texts or images —such as your name, title, and signature. Dictate into a handheld device when you're away from your PC, or use a Bluetooth microphone for the same great dictation results without the wires. A high-quality headset is included. 请大家看清自己的操作系统选择合适自己的对应版本!该版本软件不支持中文语音输入《语音识别输入软件》软件售价:249.99美元 专业工作人员每天都在为完成创建文档、编写邮件、完成表格以及流线型工作任务而忙碌着,现在,拥有了Dragon NaturallySpeaking Professional 9,您只需开口说话就可以完成以上任务!Dragon Naturally Speaking 速度为动手输入字符速度的三倍,而且准确率高达99%。对着您的电脑讲话,您说的话会立即在office文件、IE浏览器、Corel WordPerfect软件、Lotus Notes 系统或其他基于Windows操作系统的应用程序上显示。您还可以创建语音命令,同时进行多种计算机任务,由此而知,您将节约多少时间!Dragon Naturally Speaking Professional 9经Section 508检验完全合格,并为身有残疾的使用者创造了完全脱离手工操作使用个人计算机的机会。Dragon Naturally Speaking Professional 9 同时也含有多种可供选择的网络部署的工具,如支持Citrix瘦客户机必需设施的配置。 您想象不到的准确率 Dragon Naturally Speaking Professional 9实现了前所未有的准确率,甚至比打字都要准确。Dragon Naturally Speaking 从来没有出现过拼写错误,而且,事实上,使用次数越多,Dragon NaturallySpeaking 就越灵活,其准确率越高。 快于打字的速度! 大多数人说话的速度为每分钟120个字,而打字的速度每分钟少于40个字,Dragon Naturally Speaking 的速度将近手工输入字符速度的三倍! 使用简易 您马上就可以通过声音来进行信笺、邮件的完成以及进行网上冲浪,不再需要从输入可读字符来开始这一切了。随软件我们附赠事业能够指南和Nuance认可的完全隔离噪音的麦克风。

相关文档
最新文档