如何打开语音识别
现在语音识别的应用非常的广，包括、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等，都有用到语音识别，这么实在的技能就要掌握起来了。
操作选用工具：在应用市场下载【录音转文字助手】
操作步骤：
第一步：首先我们在百度手机助手或者应用市场里面搜索：【录音转文字助手】找到以后进行下载并安装。
第二步：安装好以后，我们把软件打开就可以看到录音【录音识别】、【文件识别】和【录音机】,【录音识别】是边录音边转换成文字，【文件识别】则是上传音频文件进行识别，【录音机】仅支持录音，如果需要转文字和翻译，可以录音结束后在文件库中进行，小编这里
就举例说明下【录音识别】。
第三步：点击【录音识别】进入录音的界面，点击下方蓝色按钮就可
以开始说出你想要录制的话，接着你刚说的话就会变成文字显示出来了。
第四步：这里还可以做翻译，点击翻译按钮，等一小会儿就可以把刚识别出来的文字翻译成英文。
第五步：还可以点击【复制】在弹出的对话框中选择好需要复制的选
项，就可以将识别的内容粘贴到你需要的地方。
第五步：如果你还想把识别的内容分享给你的好友，可以点击【导出】，
选择好你需要需要导出的选项，然后分享给你的好友就可以了。
第六步：保存到本地；点击右上角的【保存】按钮，在弹出的对话框中点击【确定】就保存好了，点击下面【文件库】选项，就可以看到刚保存的文件了。
以上就是语音识别的操作步骤了，操作简单非常实用，你要不要起下载用用看呢。
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
基于语音识别的家居智能监控系统
内蒙古科技大学 本科生毕业设计说明书（毕业论文） 题目：基于语音识别的家居智能监控系统 学生姓名： 学号： 专业：测控技术与仪器 班级： 指导教师：
基于语音识别的家居智能监控系统 摘要 智能家居系统大体而言可分为高层的信息娱乐网络和底层的数据采集与网络控制，在底层以微控制器为核心作为智能家居网络结点是目前智能家居的主要实现方式，语音识别技术在我国的研究成果也不是很高，但是用语音识别技术来与家居智能控制相结合是非常创新的。 本设计是采用AT89C52单片机为核心控制器的智能家居监控系统，系统通过无线nrf905作为信息传输媒介，将语音识别软件收到的具体指令发送至现场对单片机进行控制，从而控制家居的动作；同时现场单片机将数据通过无线发送至主控单片机，通过PC 界面实时监控家居各模块的运行状态。 该系统的功能模块分为：语音控制窗帘模块、温度检测模块、火焰检测模块和防盗报警模块。通过C#编程，在Microsoft Speech SDK的基础上实现对家具的智能监控，在PC机界面上直观的看到家居所有情况。 关键字：单片机；语音识别；nrf905；温度检测；防盗报警
Speech recognition-based smart home monitoring system Abstaract Generally speaking the smart home system can be divided into high-level information and entertainment network，the underlying data collection and network control in the bottom to the microcontroller as the core as a smart home network node，this is the main achievement of smart home way，the speech recognition technology inour research is not very high，but the voice recognition technology to the home intelligent combination of the control is very innovative. The design is using AT89S52 MCU core controller intelligent home monitoring system，the system through wireless nrf905 as information transmission medium，that specific instructions received by the voice recognition software is sent to the scene to control the MCU to control the actions of home；at the same time the scene SCM data through the wireless sent to the host microcontroller，real-time monitoring via a PC interface home run of the module state. The functional modules of the system is divided into，the voice control the curtains module temperature detection module，the flame detection module，and burglar alarm module. On the basis of the Microsoft Speech SDK，C # Programming，intelligent monitoring of the furniture intuitive interface of the PC，see the home in all cases. Keywords: SCM；speech recognition；nrf905；temperature detection；burglar alarm
语音识别常见问题及标点
关于语音识别 可以使用语音识别来向任意Microsoft Office 程序口述文字。还可通过您的声音来选择菜单、工具栏和对话框项目。语音识别并未设计为完全不用手操作；如果将您的声音和鼠标或键盘结合起来，效果会更好。 问题及解答 1.语音识别能为我做什么？ 如果使用“听写”模式输入文字，使用“声音命令”模式控制菜单，则新的语音识别技术可为您节省相当多的时间。语音识别并未设计为完全不用键盘，因而某些键盘交互是必需的。 2.何处可以了解更多有关语音识别的知识？ 有关Microsoft 语音识别开发的最新信息，请访问下面的Microsoft 网站： https://www.360docs.net/doc/ed14261685.html,/speech/ 对于一般问题，请检查公共新闻组，以查看您的问题是否已经有答案。如果还没有，请将该问题张贴到新闻组中。新闻组可能会最快地为您的问题提供答案。 3.我的计算机上已安装了SAPI 5 声音程序。后来安装Office XP 后，看到以下错误信息之一：“There was an error in the speech recognition engine, reinstall the engine”或“The speech recognition engine failed to initialize.Please try another engine, or attempt to reinstall the malfunctioning engine”。 您安装的很可能是SAPI 5 的早期版本（或测试版）。您应该在Office 安装程序中卸载语音识别，通过控制面板的文字服务图标删除任何TIPS，卸载早期的语音识别安装程序，然后重新安装Office XP 语音识别组件。 若要访问文字服务，请单击开始，指向设置，然后单击控制面板。如果您使用的是Microsoft Windows XP，请单击开始，然后单击控制面板。 注意：可能您还必须删除Windows 注册表中的以下项： HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Speech 4.如何判断是否已打开语音识别？ 打开麦克风时即打开了语音识别，您可以在语言栏上看到听写或声音命令已被选中。由于语言栏可以最小化，因此有必要知道您还可以在工具菜单上查看语音。如果选中了语音（有复选标记），语音识别就打开了。 若要打开或关闭语音识别，请执行以下操作之一： 1.单击语言栏上的麦克风。 2.单击工具菜单上的语音，然后单击以选中听写或声音命令。 注意：不使用语音识别时，切记关闭麦克风。在关闭麦克风前，语音识别一直处理声音，这可能会导致出现意外情况。 5.我说我的公司名称时，为什么不识别？ 可以将您的公司名称及语音识别功能无法识别的其他字词添加到语音识别词典中。在语言栏上，单击语音工具，然后单击添加/删除字词。 6.我安装了语音识别并运行了“麦克风向导”。若要使语音识别功能工作，还需要做什么其他工作？ 以下任一原因均可导致此问题： o未选择语言栏上的听写或声音命令。
Nuance语音识别技术及解决方案。
1.语音识别概述 语音识别技术，Automatic Speech Recognition，简称ASR，是一种让机器听懂人类语言的技术。语言是人类进行信息交流的最主要、最长用、最直接的方式。语音识别技术是实现人机对话的一项重大突破，在国外近年来发展十分迅速，其应用也逐步得到推广。近几年逐渐普及的IVR（自动电话应答）处理了不少简单而又重复的咨询工作，节省了不少人力，但这种按键式的语音自动应答却让客户花费很多时间按指引来完成简单的查询，令用户倍感不便。 语音识别无疑可以解决该方面的问题。语音识别系统的开发成功，充分发挥了计算机技术和网络技术的优势，采用先进的人机对话方式，摆脱电话按键的束缚，人们只要象平常一样对着电话简单的说出所需服务项目，即可轻松获取自动系统提供的所需信息。 语音识别系统结构 2.语音识别应用 Nuance公司是自然语音接口软件的佼佼者。使用自然语音接口软件，人们可以通过电话方便安全地获取信息、服务并进行交易。每天，千千万万的人通过拨打运行Nuance公司语音识别、语言理解和声纹鉴别软件的电话，进行出游预订、股票交易、与其它通讯媒体、企业和互联网系统进行交往等活动。NUANCE的应用：美国航空、Bell Atlantic、Charles Schwab、家庭购物网络、Lloyds TSB、Sears、UPS。 3.NUANCE语音识别特点
（1）海量词汇、独立于讲话者的健壮识别功能 Nuance系统能可靠地对多种语言进行大词汇量的识别，并可提供识别结果的置信度。该系统对商业上使用的大量词汇提供最准确的语音识别技术。利用Nuance系统开发的应用程序，在市场上具有最高的准确率。生产中的应用程序经测试，准确性超过96%。 （2）基于主机的客户/服务机结构 Nuance系统基于开放式客户/服务机结构，特别为大型应用程序所需的健壮性和可伸缩性而设计。呼叫者的讲话由客户端收集，而识别和鉴别处理的负载被平均分配到网络上的多个分开的服务器上。 （3）N-Best处理 对于有些应用程序，可能需要识别引擎产生可能的识别结果集，而不是一个最好的结果。Nuance系统的N-best识别处理方法便有这个功能，它提供了可能的识别结果列表，并按可能性从高到低排列。 （4）语法概率 Nuance系统允许对呼叫者所讲的特定词语或短语的在语法中的概率进行指定。当被讲的词语或短语的概率可根据实际使用进行估计时，非常有用。对语法增加概率可提高识别的准确率和速度。 （5）降低噪音 当进来的呼叫包含稳定的背景噪音时，Nuance系统通过一种机制，使识别服务器更准确地进行识别。识别服务器将进来的话语进行增强，以有效地将语气、嗡嗡声、哼叫声、嘘嘘声等噪声过滤。如果相当数量的电话均含有稳定的背景噪声，比如在汽车上免提打电话时，这个机制效果较理想。 4.基于识别的应用 语音短信本身业务、公司电话簿、个人电话簿、智能点歌、股票查询和交易、智能信息点播、列车时刻查询 （1）基于语音识别的公司电话簿 公司电话薄应用描述 系统能支持多个接入号码，虚拟多个公司的总机。并依靠语音识别技术，智能转接到相应的用户。 流程 用户拨打接入码，系统根据接入码找到相应的公司数据库，同时提醒用户说出相应的用户，系统依据相应的用户查询数据库，并得到该用户的号码，并通知交换机将该号码接通。
人机交互技术的发展与现状
人机交互技术的发展与现状 一.什么是人机交互技术？ 二.人机交互技术（Human-Computer Interaction Techniques）是指通过计算机输入、 输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。人机交互技术包括机器通过输出或显示设备给人提供大量有关信息及提示请示等，人通过输入设备给机器输入有关信息，回答问题及提示请示等。人机交互技术是计算机用户界面设计中的重要内容之一。它与认知学、人机工程学、心理学等学科领域有密切的联系。也指通过电极将神经信号与电子信号互相联系，达到人脑与电脑互相沟通的技术，可以预见，电脑甚至可以在未来成为一种媒介，达到人脑与人脑意识之间的交流，即心灵感应。二. 人机交互技术的发展人机交互的发展历史，是从人适应计算机到计算机不断地适应人的发展史。 1959年美国学者B.Shackel从人在操纵计算机时如何才能减轻疲劳出发，提出了被认为是人机界面的第一篇文献的关于计算机控制台设计的人机工程学的论文。1960年，Liklider JCK首次提出人机紧密共栖（Human-Computer Close Symbiosis）的概念，被视为人机界面学的启蒙观点。1969年在英国剑桥大学召开了第一次人机系统国际大会，同年第一份专业杂志国际人机研究（IJMMS）创刊。可以说，1969年是人机界面学发展史的里程碑。在1970年成立了两个HCI研究中心：一个是英国的Loughbocough大学的HUSAT研究中心，另一个是美国Xerox公司的Palo Alto研究中心。 1970年到1973年出版了四本与计算机相关的人机工程学专着，为人机交互界面的发展指明了方向。 20世纪80年代初期，学术界相继出版了六本专着，对最新的人机交互研究成果进行了总结。人机交互学科逐渐形成了自己的理论体系和实践范畴的架构。理论体系方面，从人机工程学独立出来，更加强调认知心理学以及行为学和社会学的某些人文科学的理论指导；实践范畴方面，从人机界面（人机接口）拓延开来，强调计算机对于人的反馈交互作用。人机界面一词被人机交互所取代。HCI中的I，也由Interface(界面/接口)变成了Interaction(交互)。人机
语音识别(人机交互小论文)
计算机科学与信息工程学院《人机交互》课程 小论文 2014年6月
语音识别 1、语音识别的背景与意义 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。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。 随着现代科学的发展，人们在与机器的信息交流中，需要一种更加方便、自然的方式，而语言是人类最重要、最有效、最常用和最方便的通信形式。这就很容易让人想到能否用自然语言代替传统的人机交流方式(如键盘、鼠标等)。人机自然语音对话就意味着机器应具有听觉，能“听懂”人类的口头语言，这就是语音识别(Speech Recognition)的功能。语音识别是语音信号处理的重要研究方向之一，它是一门涉及面很广的交叉学科，与计算机、通信、语音语言学、数理统计、信号处理、神经生理学、神经心理学、模式识别、声学和人工智能等学科都有密切的联系。它还涉及到生理学、心理学以及人的体态语言。 2、语音识别系统 语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。图1是基于模式匹配原理的自动语音识别系统原理框图。 (1)预处理模块：对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的不重要的信息以及背景噪声，并进行语音信号的端点检测、语音分帧以及预加重等处理。 (2)特征提取模块：负责计算语音的声学参数，并进行特征的计算，以便提取出反映信号特征的关键特征参数用于后续处理。现在较常用的特征参数有线性预测（LPC)参数、线谱对（LSP)参数、LPCC、MFCC、ASCC、感觉加权的线性预测（PLP)参数、动态差分参数和高阶信号谱类特征等[1]。其中，Mel频率倒谱系数（MFCC)参数因其良好的抗噪性和鲁棒性而应用广泛。 (3)训练阶段：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，建立或修改训练语音的参考模式库。
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
语音识别技术的现状与未来
语音识别技术的现状与未来 The Present and Future of Speech Recognition （CSLT-TRP-20160034） 王东（Dong Wang） 2017/01/08 CSLT, RIIT, Tsinghua Univ.
语音识别任务及其研究意义 语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)是指利用计算机实现从语音到文字自动转换的任务。在实际应用中，语音识别通常与自然语言理解、自然语言生成和语音合成等技术结合在一起，提供一个基于语音的自然流畅的人机交互方法。 早期的语音识别技术多基于信号处理和模式识别方法。随着技术的进步，机器学习方法越来越多地应用到语音识别研究中，特别是深度学习技术，它给语音识别研究带来了深刻变革。同时，语音识别通常需要集成语法和语义等高层知识来提高识别精度，因此和自然语言处理技术息息相关。另外，随着数据量的增加和机器计算能力的提高，语音识别越来越依赖数据资源和各种数据优化方法，这使得语音识别与大数据、高性能计算等新技术产生广泛结合。综上所述，语音识别是一门综合性应用技术，集成了包括信号处理、模式识别、机器学习、数值分析、自然语言处理、高性能计算等一系列基础学科的优秀成果，是一门跨领域、跨学科的应用型研究。 语音识别研究具有重要的科学价值和社会价值。语音信号是典型的局部稳态时间序列，研究这一信号的建模方法具有普遍意义。事实上，我们日常所见的大量信号都属于这种局部稳态信号，如视频、雷达信号、金融资产价格、经济数据等。这些信号的共同特点是在抽象的时间序列中包括大量不同层次的信息，因而可用相似的模型进行描述。历史上，语音信号的研究成果在若干领域起过重要的启发作用。例如，语音信号处理中的隐马尔可夫模型在金融分析、机械控制等领域都得到了广泛应用。近年来，深度神经网络在语音识别领域的巨大成功直接促进了各种深度学习模型在自然语言处理、图形图象处理、知识推理等众多应用领域的发展，取得了一个又一个令人惊叹的成果。 在实用价值方面，语音交互是未来人机交互的重要方式之一。随着移动电话、穿戴式设备、智能家电等可计算设备的普及，基于键盘、鼠标、触摸屏的传统交互方式变得越来越困难。为了解决这种困难，手势、脑波等一系统新的人机交互方式进入人们的视野。在这些五花八门的新兴交互方式中，语音交互具有自然、便捷、安全和稳定等特性，是最理想的交互方式。在语音交互技术中，语音识别是至关重要的一环：只有能“听懂”用户的输入，系统才能做出合理的反应。今天，语音识别技术已经广泛应用在移动设备、车载设备、机器人等场景，在搜索、操控、导航、休闲娱乐等众多领域发挥了越来越重要的作用。随着技术越来越成熟稳定，我们相信一个以语音作为主要交互方式的人机界面新时代将很快到来。 研究内容和关键科学问题 语音识别研究主要包括如下三方面内容：语音信号的表示，即特征抽取；语音信号和语言知识建模；基于模型的推理，即解码。语音信号的复杂性和多变性使得这三方面的研究都面临相当大的挑战。图1给出一个语音识别系统的典型架构。
基于语音识别的家居智能监控系统
基于语音识别的家居智能监控系统
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内蒙古科技大学 本科生毕业设计说明书（毕业论文） 题目：基于语音识别的家居智能 监控系统 学生姓名： 学号： 专业：测控技术与仪器 班级： 指导教师：
基于语音识别的家居智能监控系统 摘要 智能家居系统大体而言可分为高层的信息娱乐网络和底层的数据采集与网络控制，在底层以微控制器为核心作为智能家居网络结点是目前智能家居的主要实现方式，语音识别技术在我国的研究成果也不是很高，但是用语音识别技术来与家居智能控制相结合是非常创新的。 本设计是采用AT89C52单片机为核心控制器的智能家居监控系统，系统通过无线nrf905作为信息传输媒介，将语音识别软件收到的具体指令发送至现场对单片机进行控制，从而控制家居的动作；同时现场单片机将数据通过无线发送至主控单片机，通过PC 界面实时监控家居各模块的运行状态。 该系统的功能模块分为：语音控制窗帘模块、温度检测模块、火焰检测模块和防盗报警模块。通过C#编程，在Microsoft Speech SDK的基础上实现对家具的智能监控，在PC机界面上直观的看到家居所有情况。 关键字：单片机；语音识别；nrf905；温度检测；防盗报警 Speech recognition-based smart home monitoring system
Abstaract Generally speaking the smart home system can be divided into high-level information and entertainment network，the underlying data collection and network control in the bottom to the microcontroller as the core as a smart home network node，this is the main achievement of smart home way，the speech recognition technology inour research is not very high，but the voice recognition technology to the home intelligent combination of the control is very innovative. The design is using AT89S52 MCU core controller intelligent home monitoring system，the system through wireless nrf905 as information transmission medium，that specific instructions received by the voice recognition software is sent to the scene to control the MCU to control the actions of home；at the same time the scene SCM data through the wireless sent to the host microcontroller，real-time monitoring via a PC interface home run of the module state. The functional modules of the system is divided into，the voice control the curtains module temperature detection module，the flame detection module，and burglar alarm module. On the basis of the Microsoft Speech SDK，C # Programming，intelligent monitoring of the furniture intuitive interface of the PC，see the home in all cases. Keywords: SCM；speech recognition；nrf905；temperature detection；burglar alarm 目录 摘要 ......................................................................................................................................... I
常见的语音识别命令
常见的语音识别命令 常用命令 下表显示了语音识别中一些最常用的命令。 斜体字表明您可以说出许多不同的事物来 代替示例字词或短语并得到有效的结果。 操作说出的内容按项目名称单击任何项目单击文件；开始；查看 单击任何项目单击回收站；单击计算机；单击文件名 双击任何项目双击回收站；双击计算机；双击文件名 切换到某个打开的程序切换到画图；切换到写字板；切换到程序名称；切换应用程序 沿一个方向滚动向上滚动；向下滚动；向左滚动；向右滚动 在文档中插入新段落或换行新段落；换行在文档中选择字词选择字词 选择某个字词并开始对其更正更正字词 选择并删除特定字词删除字词 显示适用命令的列表我可以说什么？更新当前可用的语音命令列表刷新语音命令让计算机听您说话开始聆听 让计算机停止聆听停止聆听 移动语音识别麦克风栏移动语音识别最小化windows语音识别最小化语音识别 查看有关特定任务的 Windows 帮助和支持内容如何执行操作？ 例如，说“如何安装打印机？”，然后会返回帮助主题列表。 请注意，只有使用美国英语语音识别器时，才能使用此命令。有关详细信息，请参阅设置语音选项。 听写
用于处理文本的命令 下表显示了使用语音识别处理文本的命令。斜体字表明您可以说出许多不同的事物来代替示例字词或短语并得到有效的结果。 操作说出的内容 在文档中插入换行换行 在文档中插入新段落新段落 插入选项卡选项卡 为下一个命令插入由字母组成的字词（例如，可以插入 字词“comma”来代替标点符号） 由字母组成的字词 插入数字形式的数由数字组成的数 将光标放到特定字词之前转到字词 将光标放到特定字词之后转到字词后面 请勿在下一个字词前插入空格无空格 转到光标所在句子开头转到句子开头 转到光标所在段落开头转到段落开头 转到文档开头转到文档开头 转到光标所在句子的结尾转到句子结尾 转到光标所在段落的结束位置转到段落结尾 转到当前文档的结尾转到文档结尾 选择当前文档中的字词选择字词 选择当前文档中的字词范围选择字词到字词 选择当前文档中的所有文本选择全部文本 选择光标位置之前的多个字词选择前 20个字词；选择前 10个字词 选择光标位置之后的多个字词选择后 20个字词；选择后 10个字词 选择最后听写的文本选择它 在屏幕上清除选定内容清除选定内容将字词的首字母大写Caps 字词 将字词的所有字母大写所有 Caps 字词使字词中的所有字母都小写没有 Caps 字词 将下一个编号的字词更改为大写将后 10个字词更改为大写 将下一个编号的字词更改为小写将后 10个字词更改为小写 删除前一个句子删除前一个句子
人机交互技术复习题
一单项选择题 1 下述基本人机交互技术中，主要用于输入一个数值的人机交互技术是（C）。 A:定位B:笔划C:定值D:选择E:字符串输入 2 下述人机交互技术中，不属于图形人机交互技术的是（C ）。A:几何约束B:引力场C:语音识别D:橡皮筋技术 3 下列各种模型中，用于描述交互操作的人机交互界面行为模型的是（D）。 A:GOMS模型B:LOTOS模型C: UAN模型D：状态转换网络4 使用从行为模型到结构模型的转换算法得到的人机界面结构模型中，不可能包含的事件类型为（C）。 A:用户事件B:内部事件C:系统事件D:外部事件 5 在将人机界面的行为模型向结构模型转换时，只有在处理（C ）运算符时才会向模型中加入一个终止态。 A: ||| B: [] C: [> D: >> 二基本概念 // 1 简述人机交互的基本能概念和主要研究内容有哪些。 人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）是关于设计、评价和实现供人们使用的交互式计算机系统，且围绕这些方面的主要现象进行研究的科学。 人机交互的主要研究内容包括 人机交互界面表示模型与设计方法（Model and Methodology）
可用性分析与评估（Usability and Evaluation）。 多通道交互技术（Multi-Modal） 认知与智能用户界面（Intelligent User Interface，IUI） 群件（Groupware） Web设计（Web-Interaction） 移动界面设计（Mobile and Ubicomp） //2 简述人机交互技术经历了那几个主要阶段？各阶段的主要特点？ 语言命令交互阶段：特点是用户以命令行的方式与计算机进行交互。这个阶段是最早期交互阶段。 图形用户界面（GUI）交互阶段：主要特点是桌面隐喻、WIMP 技术、直接操纵和“所见即所得”。 自然和谐的交互阶段：主要特点是使用基于语音、手写体、姿势、视线跟踪、表情等多种输入手段的多通道交互，其目的是使人能以声音、动作、表情等自然方式进行交互操作。// 3 简述人机交互技术有哪些应用领域？ 人机交互技术的应用领域几乎涵盖的当前人类社会的所有领域，主要领域包括制造业、教育科研、军事、日常生活、文化娱乐和体育等多个领域。 // 4 简述Norman认知模式的概念，说明认知模式的划分对人机交互系统设计的指导意义。 Norman把认知模式划分为经验认知模式和思维认知模式。其中
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基于单片机的语音识别系统
基于单片机的语音识别系统 摘要 近几年来，智能化和自动化技术在玩具制造领域中越来越被关注。本文介绍一种智能化小车控制系统的设计——语音控制小车。语音控制小车是基于SPCE061A的代表性兴趣产品，它配合61板推出，综合应用了SPCE061A的众多资源，小车采用语音识别技术，可通过语音命令对其行驶状态进行控制。首先介绍了SPCE061A的主要性能及其引脚的功能；接着完成了电源电路、复位电路、键盘电路、音频输入电路，音频输出电路和无线控制电路等硬件功能模块的设计。软件设计模块能实现智能小车的前进、后退、转向、停止、避障、表演动作以及循线等功能。测试表明，在环境背景噪音不太大，控制者的发音清晰的前提下，语音控制小车的语音识别系统能对特定的语音指令做出智能反应，做出预想中的有限的动作 关键词：spec061a 语音识别驱动电路声控小车智能反应
Abstract In recent years, Intelligent and automation technology in the toy manufacture have been paid more and more attention.Introduce an intelligent vehicle control system design. SPCE061A program the system to single-chip, based on implementation of the car's voice control, This paper introduces the hardware sub-system design and implementation. The SPCE061A's main characters and pin function are introduced firstly. Completed the power circuit, reset circuit, keyboard circuitry, audio input circuits, audio output circuit and control circuit of wireless hardware such as the design of function modules. Software design module can achieve smart car forward, backward, turn, stop, obstacle avoidance, performing actions, as well as on-line functions. Test showed that the background noise in the environment is not too great, control persons under the premise of clear pronunciation, voice control car speech recognition systems for specific voice commands to make intelligent reaction, limited to the desired action. Keywords: spec061a 、voice recogniton、Driving circuit、Voice control dolly、intelirent response
语音识别中的常用命令.
语音识别中的常用命令 操作说出的内容 按项目名称单击任何项目文件；开始；查看 单击项目单击回收站；单击计算机；单击文件双击项目双击回收站；双击计算机；双击文件 切换到某个打开的程序切换到 Word；切换到写字板；切换到程序名称；切换应用程序 滚动方向向上滚动；向下滚动；向左滚动；向右滚动 在文档中插入新段落或换 行 新段落；换行 在文档中选择字词选择字词 选择某个字词并开始对其 更正 更正字词 选择并删除特定字词删除字词 显示适用命令的列表我能说什么？ 更新当前可用的语音命令 列表 刷新语音命令 让计算机听您说话开始聆听 让计算机停止聆听停止聆听 将语音识别麦克风移开移动语音识别 最小化windows语音识别最小化语音识别 使用常见控件的命令下表显示了使用语音识别执行 Windows 任务的命令。斜体字表明可以说出许多不同的事物来代替示例字词或短语并得到有效的结果。 操作说出的内容 通过说出项目名称单击任何 项目 文件；编辑；查看；保存；粗体 单击任何项目单击文件；单击粗体；单击保存；单击关闭 双击任何项目双击计算机；双击回收站；双击文件夹名称 右键单击任何项目右键单击计算机；右键单击回收站；右键单击文件夹名称 最小化所有窗口以显示桌面显示桌面 单击不知道其名称的对象显示编号（活动窗口中每个项目的编号将显示在屏幕上） 单击某个已编号的项目19 确定；5 确定
操作说出的内容 双击某个已编号的项目双击 19；双击 5 右键单击某个已编号的项目右键单击 19；右键单击 5 用于处理窗口的命令下表显示了使用语音识别处理窗口和程序的命令。斜体字表明可以说出许多不同的事物来代替示例字词或短语并得到有效的结果。 操作说出的内容 打开程序打开 Word；打开写字板；打开程序名称 切换到某个打开的程序切换到 Word；切换到写字板；切换到程序名称；切换应用程序 关闭程序关闭这个；关闭 Word；关闭文档；关闭 Internet Explorer （只用于活动窗口） 还原还原这个；还原 Word；还原 Internet Explorer（只用于活动窗口） 最小化最小化这个；最小化 Excel；最小化 Internet Explorer （只用于活动窗口） 最大化最大化这个；最大化 Excel；最大化 Internet Explorer （只用于活动窗口） 剪切剪切；剪切 复制复制 粘贴粘贴 删除删除这个；删除 撤消撤消这个；擦除这个；撤消 滚动方向向上滚动；向下滚动；向右滚动；向左滚动 在页面中滚动确切的 距离 向下滚动 2 页；向上滚动 10 页 以其他单位滚动确切 的距离 向上滚动 5 个单位；向下滚动 7 个单位 转到表单或程序中的 某个字段 转到字段名称；转到主题；转到地址；转到抄送 用于处理文本的命令下表显示了使用语音识别处理文本的命令。斜体字表明可以说出许多不同的事物来代替示例字词或短语并得到有效的结果。 操作说出的内容 在文档中插入换行换行 在文档中插入新段落新段落