语音识别的应用前景.

语音识别的应用前景北京双语教育电子有限公司 ????语音识别技术的发展的确经历了一个漫长的渐进过程。二十多年前，它还只是科研人员在实验室里描述的一个梦想般的希望，但两个方面的进步终于促成了这一技术的平民化。其一，半导体技术的发展使得以前只有在巨型机上才能进行的语音识别系统如今在微机上就可以实现。无疑，英特尔公司在这其中扮演了重要的角色，今天，多数的普通家庭都对“Intel Inside” 这样一句广告词耳熟能详，并且也具备足够的支付能力来使用一台高性能微机；其二，软件技术的演进也使得这项技术走向实用，一些核心算法，如特征提取、语音的声学摸型及相应的语言模型，搜索算法及自适应算法等都取得了长足的进展。软硬件技术的有效结合为我们提供了一种全新的远景。很显然，语音处理正在革新这个世界，因为一旦赋予人类语音以力量之后，任何会说话的人都将能自由地应用这种技术。并且，这也是现存的最为自然的用户界面。 ????多数人可能都怀着一种模糊而激动的心情期待着这一新技术的来临，然而，语音识别技术确切地能够为我们带来什么呢？许多行业还并未清晰地意识到该技术所可能开拓的广阔空间。但是，就目前的发展势态及技术进步来看，它将有可能涉足人类生活的每一领域。 ????目前，在信息处理、教育与商务应用、消费电子应用方面，语音识别技术都已经展现出了它的巨大优势。一、语音识别技术在信息处理领域的应用： ????个人电脑的普及在

中国一直有着不小的障碍。多数的中国用户往往会被其复杂的用户界面弄得不知所措。此外，汉字输入也是计算机应用的一个困难，即使五笔字型已经如此著名，但愿意花时间去学并且学好的人也并不很多，而拼音输入对于发音不太准或拼音基础不好的人来讲也成问题。因此，语音识别技术至少首先在这两个方面有着广阔的应用。 ????简单地讲，语音识别技术在信息处理领域的首要的巨大应

用将在于提供了一种全新的人机

交互形式，在这样一种形式之下，将会拓展出许多应用分支： 1. 给计算机发送指令 (Command & Control： ????Windows 的图形用户界面虽然已经大大简化了操作环境，但大多数用户仍然会在其中迷失方向。而且，日益出现的新领域也超过了一般用户的理解能力。而现在，随着语音识别技术的应用，计算机将会象是一位与你交谈的伙伴，你可能只需要对着话筒说几句话，就可以实现那些隐藏在Windows 层层菜单后面的功能。目前，国际商用机器公司 (IBM 在这方面已经有成熟的产品。国内购买联想微机的用户想必已经体到了这一技术的优势，语音输入已经取代键盘和鼠标成为你与计算机交流的又一方式。 2. 听写系统 (Dictation： ????去年 9 月 4 日 IBM 在人民大会堂召开的新闻发布会上就宣布了这一成熟技术商品化应用的成功，它的最主要特征是实现了中文连续语音识别，这标志着中文语音识别技术划时代的进展，，这套系统还实现了非特定语音的识别，中文输入速度可达到平均每分钟 150 字，平均最高识别率达到 95%，并具有“自我”学习的功能，很显然这将大大降低计算机应用的障碍，并简化了信息处理的方式。 3. 信息查询： ????由于语音识别技术使得计算机能够听懂指令，因此，将语音识别、语言理解与大量的数据库检索和查询技术相结合，就能够实现更轻松的信息查询方式。比如，图书馆的资料信息将能够对来自用户的语音输入进行理解，并将它转化为相应的指令，从数据库中获取结果并返回给用户。公司的决策者也不用再花很多时间来研究如何使用软件，他只要对着计算机表达出他所需要的信息就可以了，使用者通过简单的命令就可以获得当下的资料。 4. 网上交谈： ????可能对于多数中国用户来讲，网上交谈还是一个憧憬，但实际上技术就在你的身边，你只需要拿起来使用就可以了。网上交谈有两个层次，目前很流行的" 聊天室" 还限于文字层面，你尽可以对着话筒说就是了，计算机将及时把它转成文字并发送出去；最为理想的网上

交谈是语音识别技术、机器翻译技术和语音合成技术的完美结合，这意味着你可以面对世界上任何地方的某个人，虽然你们彼此并不懂对方的语言，而且远在天涯，却可以自由地交谈。当你对着话筒说完后，计算机会识别你的语音并转化为文字，而机器辅助翻译则会马上将这些文字翻译成对方的文字并传送过去，对方的计算机则将这些文字再合成为语音并读出来，整个过程类似于" 同声传译"，只是机器在这里充当了主角。二、教育与商务应用； ????在教育与商务领域，语音识别技术的应用前景也是广泛的。 1. 语音教学软件 ????就教育领域来讲，语音识别技术的最直接的应用就是帮助用户更好地练习语言技巧。在过去，用户只是通过简单的模仿来进行学习，而无法精确地比较自己发音的差异，我曾见过一家美国公司开发的一套《 Talk to Me 》，当用户跟着计算机说完一句话后，计算机会同时显示标准发音和用户发音的波形比照图，并给出分数。用户通过比较波形图就可以发现自己在某个发音细节方面的差异，并且可以反复对比倾听来体会这种差异。同时，基于语音比较技术而给出的分数也更具有公正性，并可以激励用户的学习潜质；我还见过另一家美国公司开发的一套幼教儿童产品，孩子可以对着话筒指挥动物做各种动作，从而借此来学习语言技能，不难想象，将语音技术应用于教育方面的空间是极其巨大的，目前双语公司也正考虑推出这方面的产品。 2. 电话查询： ????语音识别技术的另一个发展分支就是电话语音识别技术的发展，贝尔实验室是这方面的先驱，电话语音识别技术将能够实现电话查询、自动接线以及一些专门业务如旅游信息等的操作，但电话语音识别的难度还包括对冗余信息的处理，因为人们的日常口语中多数是没有特定意义的。我曾见过贝尔实验室和菲利普公司各自开发的电话查询系统，都已做得相当出色，电话彼端的计算机系统处理来自查询者的信息并作出相应的应答，比如查询天气信

息、公司特定员工电话号码等等。 3. 电子商务： ????随着网格技术的进一步发展，电子商务也正在日渐流行，设想一下，你也许只需要坐在家中，通过向计算机发布命令就可以实现网上购物，从而免掉跋涉之劳，语音识别技术和电子商务的结合，将创造一种全新的交易方式。 ????类似的，语音技术还可以用于声导系统等，总之，它将有可能改变我们的整个商业运作模式，并创造更大的便利。三、消费电子产品应用 ????计算机的发展方向将可能使得语音识技术在手持电脑上进行，乃至固定到一个小小的芯片上，假如确实能够在一个指头大小的芯片上应用语音识别技术，那将不仅仅只是给用户带来一些方便而已。事实上，将这些算法嵌入到更小的芯片中去，将为语音识别应用开拓更新的领域。 ????现在，一般的家电产品，机械系统乃至各种小型特别专用系统都是通过微处理芯片进行控制的，设想技术的发展使得我们能够在这些芯片上集成一些算法，就可以部分地或全部地实现语音控制的功能，只要发布一个指令，机器( 或电子产品就能够理解，并按照这样一个指令去执行一系列包括各种操作的动作。设想你下了班回家，也许只需要坐在客厅里说几句话，房间里便能响起柔和的音乐，厨房里就自动开始烹调食品等等，简单地讲，你将发现一切都是围着你来运转的。 ????总之，语音识别的应用以及人机界面自然化的发展可谓前途无限，今天它还仍然处在起步阶段，但这已足以给你的生活带来巨大的变化，加入这一领域，你将会继续感受到各种激动人心的进展。 ? 相关链接: 主要语音引擎及开发工具 2002-01-30 声扬语音识别系列开发工具 2002-01-30 ASR：“说得出做得到” 2002-01-30 IBM ViaVoice语音软件开发工具 2002-01-30 语音识别技术的发展趋势 2002-01-30

2016年汽车语音识别系统行业现状及发展趋势分析

中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）报告编号：1622577

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/f418259061.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息报告名称：中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）报告编号：1622577←咨询时，请说明此编号。优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票网上阅读：https://www.360docs.net/doc/f418259061.html,/R_JiaoTongYunShu/77/QiCheYuYinShiBieXiTongFaZhanXi anZhuangFenXiQianJingYuCe.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。二、内容介绍《中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）》在多年汽车语音识别系统行业研究的基础上，结合中国汽车语音识别系统行业市场的发展现状，通过资深研究团队对汽车语音识别系统市场资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对汽车语音识别系统行业进行了全面、细致的调研分析。中国产业调研网发布的《中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）》可以帮助投资者准确把握汽车语音识别系统行业的市场现状，为投资者进行投资作出汽车语音识别系统行业前景预判，挖掘汽车语音识别系统行业投资价值，同时提出汽车语音识别系统行业投资策略、营销策略等方面的建议。正文目录第一章汽车语音识别系统产业概述 1.1 汽车语音识别系统定义及产品技术参数 1.2 汽车语音识别系统分类 1.3 汽车语音识别系统应用领域 1.4 汽车语音识别系统产业链结构 1.5 汽车语音识别系统产业概述 1.6 汽车语音识别系统产业政策

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

蜂产品行业前景及公司现状

蜂产品行业前景及公司现状前言随着社会进步和经济发展，人类对自身的健康日益关注。90年代以来，全球居民的健康消费逐年攀升，对营养保健品的需求十分旺盛。在按国际标准划分的15类国际化产业中，医药保健室世界贸易增长最快的五个行业之一，保健食品的销售额每年以13%的速度增长。而从20世纪80年代起步的中国保健品行业，在短短十几年时间里，已经迅速发展成为一个独特的产业。保健品产业之所以蓬勃发展，主要原因是人们生活水平明显提高；其次，人们生活方式的改变，是保健品产业发展的重要契机；多层次的社会生活需要，为保健品产品的发展提供了广阔空间。中国保健食品产业尽管十年前规模很小，经过多年快速发展，已经逐渐壮大。虽然仍面临诸多挑战，但是，中国保健食品产业的发展前景是光明的。在市场需求，技术进步和管理更新的推动下，中国营养保健食品产业在“十一五”期间将会走上快速、持续、健康发展的道路。我国自古就有药食同源的养生文化，用于老百姓的话说，就是“药补不如食补”。作为一个亟须培育的行业，保健品市场的需求潜力之大实在诱人。2011年我国保健食品年销售额达到800亿元，权威部门预计到2012年将达到1500亿元。蜂产业市场基础蜂产品作为农副产品的同时，在保健食品行业产业中占据不可小视的位置，近年来，由于饮食过度和过量的脂肪摄入，肥胖症，非胰岛素

依赖型糖尿病、高血压、冠心病及癌症等慢性病在我国逐年上升。有利于预防和改善这些疾病的功能型营养食品受到了中老年消费者的欢迎。随着“老龄化社会”的到“银发族”对保健品的需求尤为旺盛，购买力亦非常强。加上处于家庭、来，事业双重压力下的中年人，更是一个庞大的消费市场。联合国工业规划署指出：“21世纪两大朝阳产业分别是以电子科技发展为基础的信息产业和以生命科学为基础的健康产业。”而保健和医药正是生命科学发展中最具潜力的产业。随着人们生活水平和家庭收入的提高，对保健品的需求也会越来越大。近年来“亚健康”名词的出现让人们对于自身健康有了更深的认识，追求无碳，安全，环保、健康成为人们的生活方式。然而在此基础上，纯天然，纯生态，采与天然，来于自然的保健食品成为人们的追求和喜爱。蜂产品的原生态，安全环保，在保健食品行业中占据不可忽视的位置，为广大消费者所喜爱。蜂产品与保健蜂产品中不同的蜂蜜具有不同的功效；花蜜具有舒张血管、改善血液循环、防止血管硬化、降低血压等作用，临睡前服用能起到催眠作用，常服本品能改善人的情绪，达到宁心安神的效果。枣花蜜性平偏温，补中益气，养血安神、护脾养胃有助于人体系统功能改善，对脾胃虚弱有辅助疗效；有补血等作用。益母草蜜具有活血、祛痰、调经、消水、养肾、解毒、补气、养胃，是心血管及肠道疾病，和泌尿系统疾病患者对症的滋补上品。枸杞蜜具有补气、滋肾、润肺、壮阳之功效。

语音识别技术文献综述

语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双苏州大学摘要本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。关键词：语音识别；特征；匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引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。语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、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，甚至还涉及到人的体态语言（如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解）。其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统，在信息高度化的今天，语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。

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。

语音识别技术的发展与未来

语音识别技术的发展与未来与机器进行语音交流，让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”，该技术让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。在1952年的贝尔研究所，Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。大规模的语音识别研究始于上世纪70年代以后，并在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后，语音识别研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。同时，语音识别在研究思路上也发生了重大变化，由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型的技术思路。此外，业内有专家再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。上世纪90年代以后，在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破。但是，在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。比如，DARPA是在上世界70年代由美国国防部远景研究计划局资助的一项计划，旨在支持语言理解系统的研究开发工作。进入上世纪90年代，DARPA计划仍在持续进行中，其研究重点已转向识别装置中的自然语言处理部分，识别任务设定为“航空旅行信息检索”。我国的语音识别研究起始于1958年，由中国科学院声学所利用电子管电路识别10个元音。由于当时条件的限制，中国的语音识别研究工作一直处于缓慢发展的阶段。直至1973年，中国科学院声学所开始了计算机语音识别。进入上世纪80年代以来，随着计算机应用技术在我国逐渐普及和应用以及数字信号技术的进一步发展，国内许多单位具备了研究语音技术的基本条件。与此同时，国际上语音识别技术在经过了多年的沉寂之后重又成为研究的热点。在这种形式下，国内许多单位纷纷投入到

中国蜂业现状及存在的问题

中国蜂业现状及存在的问题一、中国蜂业生产现状 2005年，饲养的蜜蜂数量已达730万群，其中西方蜜蜂约占 2／3 ，东方蜜蜂约占 1／3。东方蜜蜂以生产蜂蜜为主，西方蜜蜂生产主要分为两类：一类是生产蜂蜜为主，另一类以生产蜂王浆为主。养蜂发达地区的蜂农以生产蜂王浆为主，如江浙一带。相对来说，中国西南部、东北部等地区以生产蜂蜜为主。 2005 年，中国蜂蜜产量为 29．3万t、蜂王浆产量为3000t、蜂花粉产量为 5 000t、蜂胶产量为 350t、蜂蜡产量为4000t。全国现有蜂农约30 万人，分为专业养蜂者和业余养蜂者。中国由于疆域广阔，植被众多，一年四季均有蜜源植物开花泌蜜，很适合养蜂。据初步调查，现被蜜蜂采集利用的蜜粉源植物有14317种，分属于864 属，141科，分别占全国被子植物的 58．77％、29．32％和48．45％。其中主要辅助蜜源植物66种，主要粉源植物24 种。中国能够生产大宗商品蜜的全国性和区域性主要蜜源植物 50 多种。东北地区的主要大宗蜜源植物有椴树、油菜、胡枝子、向日葵，华北地区主要有荆条、枣树、刺槐，西北地区主要有枣树、刺槐、百里香、老瓜头、养麦，华中地区主要有油菜、紫云英、乌桕、黄荆、棉花、柃木，华南地区主要有荔枝、龙眼、山乌桕、蜡烛果、窿缘桉、鹅掌柴、米碎花，西南地区主要有油菜、白刺花、乌桕、黄荆、鹅掌柴、米碎花、野坝子、东紫苏。近年来，由于农业结构调整和砍伐现象，中国的蜜源情况也相应地发生了变化。二、中国蜂业销售现状目前，中国蜂业企业的销售范围主要包括蜂产品、种王、蜂药、蜂机具等，其中大多数企业从事蜂产品的生产和销售。 1．蜂产品加工、出口贸易、经营企业现状据中国蜂产品协会公布的数据显示，目前中国蜂产品加工企业约2000 家，遍及全国各

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

语音识别研究的背景意义及现状

语音识别研究的背景意义及现状研究的背景及意义自从人类可以制造和使用各种机器以来，人们就有一个理想，那就是让各种机器能听懂人类的语言并能按人的口头命令来行动，从而实现人机的语言交流。随着科学技术的不断发展，语音识别 (Speech Recognition) 技术的出现，使人类的这一理想得以实现。语音识别技术就是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术的结合，使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。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。当今，语音识别产品在人机认交互应用中己经占到越来越大的比例。音乐就是一种艺术。通常可以解释为一系列对于有声、无声具有时间性的组织，并含有不同音阶的节奏、旋律及和声。音乐与人的生活情趣、审美情趣、言语、行为、人际关系等等，有一定的关联。音乐是人们抒发感情、表现感情、寄托感情的艺术，不论是唱、奏或听，都内涵着关联人们千丝万缕情感的因素。特别对人的心理，会起着不能用言语所能形容的影响作用。音乐可以通过几种途径来体验，而音乐播放器是现代生活中最便捷 , 最实用的一种。现如今社会在飞速发展，人们的生活节奏也在不断加快，工作压力也在日益增大，致使越来越多的人选择在闲暇时间放松自己。而听音乐就成了人们缓解生活压力的第一选择，医学表明音乐不仅可以对人们紧张的心情带来放松，还能有效的缓解高血压对心血管造成的压力。因此音乐播放器已经成为人们日常生活中至关重要的物品。然而可惜的是，传统的音乐播放器通常上是通过两种方式实现人们对播放器的控制的：一是按键式控制(其中也包括线控式)，通过直接按键改变电平发出指令；二是通过远程控制，通过红外线或者蓝牙等对播放器发布命令。这对于疲劳中的人们或者残障人士来说是不方便的。为了减少手动操作的繁琐，此次设计专门致力于研究一种方案通过语音控制来实现对音乐播放器的控制，使其更加方便、更加人性化，实现音乐播放器的全自动语音控制。这个设计不仅是为了解决人们日常使用传统音乐播放器不方便的烦恼，而且是为了研究语音识别技术在单片机中的应用，特别是在SPCE061中实现语音识别的应用，设计出具有语音控制功能的音乐播放器。国内外研究现状语音识别的研究工作可以追溯到 20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry 系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在 60年代末

语音识别的发展及应用

语音识别的发展及应用本文介绍了隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），传统的人工神经网络语音识别方法以及改进的人工神经网络，针对最近研究热点深度学习在语音识别中的应用做了详细的描述，并对与人工神经网络在语音识别中的缺点进行阐述，就如何将HMM与深度神经网络联合起来运用到语音识别中进行详细的分析与介绍。标签：隐马尔科夫模型人工神经网络深度学习一、引言伴随着计算机技术的不断进步以及人工智能学科的飞速发展。人们对大脑学习、思维机能的研究逐渐深入。人工神经网络作为借鉴人脑神经元互相连结构的信息处理网络，受到了广泛的关注。深度学习作为人工神经网络的一个分支，能够从海量的数据中挖掘到有效的信息，成为语音识别领域的一个研究热点。二、隐马尔科夫模型隐马尔可夫模型[3]（HMM）是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。隐马尔科夫模型（HMM）可以用五个元素来表示，包括两个状态集合和三个概率矩阵：1.隐含状态S;2.可转移状态O;3aaaa.初始状态概率矩阵π;4.隐含状态转移概率矩阵A;5.观测状态转移概率矩阵B。一般的，可以用λ=（A，B，π）三元组来简洁的表示一个隐马尔科夫模型。应用隐马尔科夫模型通常解决三类基本问题：1.评估问题;2.解码问题;3.学习问题。隐马尔可夫模型是目前进行声学建模的主流技术。采用5状态的连续HMM 模型（见图1），其中1、5状态只起连接作用，没有观测概率，第2、3、4状态有高斯概率分布，假设特征参数是相互独立的，所以规定协方差矩阵为对角阵。图1 五状态HMM模型结构三、深度神经网络模型 1.神经网络的基本概念神经网络即人工神经网络，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法的数学模型。此网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大

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。

河南省养蜂业概况及其发展前景

河南省养蜂业概况及其发展前景 ●河南蜂业概况一、悠久的蜜蜂文化中华蜜蜂文化，最早可以追溯到我省舞阳县贾湖遗址的发现。贾湖遗址是距今9 000年前新石器早期文化遗址，在这里发现了世界上最早的酿酒坊。由中科大与美国宾夕法尼亚大学2004年12月发表在美国《国家科学院学报》上的贾湖遗址联合考古报告证明，贾湖先民已经开始酿酒，其成分主要是蜂蜜、稻米、山楂、葡萄等，古人已经掌握添加蜂蜜自然发酵酿酒的工艺，也开创了华夏文明的蜜酒文化之源。河南舞阳贾湖为代表的文化遗址和郑州、洛阳、三门峡地区的仰韶文化遗址就是伏羲、女娲以及皇帝族的文化遗存。华夏人类文明的源头就与华夏蜜蜂文化的源头有机的结合在一起，女娲部落从事蜜蜂产品的采集，而伏羲部落从事蜜蜂产品的加工，9000年前就已经酿造出世界上最古老的蜜酒。二、我省蜂业发展现状河南省位于中国中部偏东地区，黄河中下游。东西长约580公里，南北长约550公里。全省土地面积1 6.7 万平方公里（居全国第17位，占全国总面积的1.74%），2008年底总人口9918万人，居全国第一。我省平原广袤，大河纵横，气候温和，交通便利，蜜粉源植物种类繁多区分布集中，发展养蜂具有得天独厚的条件。河南现已成为主要的蜜蜂产品商品基地，在全国占有重要的地位。 ●发展养蜂业的自然条件

河南省蜜源植物种类多，面积大，分布广，花期长，是蜜源条件较好的省份之一。从早春3月的榆、柳花期到晚秋10月的野菊花，全省蜜源花期长达8个月。其中能提供商品蜜的主要蜜源植物有刺槐、泡桐、枣树、芝麻等十几种。全省现有成片分布的刺槐林23.3万公顷，平原种植刺槐 6.5亿株。刺槐在全省各地均有分布，集巾成片的林带主要在豫西山区及黄河故道区。刺槐花期 7－10天，本地刺槐流蜜期从4月中旬至5月中旬将蜂群适时进行转地，在省内可连续采2－3个花期。丰年，群产蜜可达30－50kg。泡桐是本省特有的主要蜜源植物之一。它开花早，泌蜜多，分布集中。全省农田间种的成年林有 5 万多公顷，在四旁种植的有 4.1亿株，集中分布在商正、开封、郑州、许昌五地市，以农桐间作为丰要栽培方式。本省广为种植的泡桐品种较多，花期交错，从4月中旬始花到5月中旬结束。—般年景，每群蜂可产蜜15－20kg。本省是全国最大的芝麻蜜源基地，播种面积19.8万公顷左右，7 月中旬开花，不同品种花期前后铅外，持续到8月下旬结束，历时40多天。一般年景，每群蜂可产蜜15kg左右，高者可达40kg。丰富的蜜源为河南养蜂业发展奠定了坚实的物质基础，短途转地一年可赶4－5个主要蜜源花期，使河南成为全国较理想的养蜂地区之一。本省各种主要蜜源植物总面积约200万公顷。据计算，贮蜜量约18万吨，每年可为社会提供商品蜜6万吨左右，相当于现在年产量的3－4倍。油菜、紫云英花期可载蜂80万群，产商品蜜1.4万吨；刺槐花期可载蜂70－120万群，商品蜜产量约在1.1万吨以上；枣树花期可载蜂40万群，产商品蜜8000吨以上，芝麻花期载蜂70万群，产商品蜜8000吨6荆条花期载蜂30万群；棉花花期载蜂100万群；泡桐花期载蜂20万群，其它主要蜜源花期载蜂180万群次，按每群蜂年利用4个主要蜜源花期计算，全省可饲养蜜蜂140万群。我省养蜂业现状，存在的问题截至目前，我国的蜂群数量已达820万群，成为世界第一大蜂群拥有国，蜂群数量占全世界的1/8。我省拥有丰富的蜜源，蜂蜜年总产量为２．５３万吨，蜂蜜产品年出口１．６万吨，居全国第二，蜂蜡年产量３０００吨，居全国第一。蜂群的饲养办法主要有以下几种： 1、补助饲养：即在蜜源缺乏时所进行的人工饲喂。其方法有：①补饲蜂蜜。可用蜂蜜加温水二成稀释（结晶蜂蜜，需稍加水煮溶）。稀释后的蜂蜜，可采用灌脾的方法或者倒人框式饲养器内饲喂蜜蜂。②补饲糖浆。糖浆是以白糖加水五成，经加热充分溶解后凉至微温，最好在糖浆中加入0.1％的柠檬酸，以利于消化和吸收，此时不宜用红糖。 2、奖励饲养：在蜂群繁殖期和蜜蜂生产期所进行的人工饲喂。一般给少量60%蜜液或50%的糖浆，早春时隔日1次，以后消耗增加，可每天1次，时间从流蜜期前40天起，直到外界有大量蜜粉采人为止。每框蜂每次奖励50～100克糖浆即可。

语音识别技术原理及应用

语音AgentNet 的整体实现张宇伟

摘要：本文论述了一个人机对话应用的实现(我命名它为AgentNet)。其应用实例为一种新的整合了语音技术的智能代理网络服务。服务器端开发使用了微软SQL SERVER 7.0技术,客户端使用了微软Agent ，微软Specch SDK5语音合成，和语音识别技术。网络连接使用了SOCKET 技术,并论述了高层网络协议的实现。 [关键词] 人机对话，MS-AGENT,语音合成，语音识别，网络编程 [Abstract] This paper discuss a new actualization of man-machine conversation application, which is based on a modal of network service. And I name this service with the name of AgentNet. The development of this service used Microsoft SQL SERVER 7.0. And the client used the technology of Microsoft Agent, TTS (Text To Speech),SR(Speech Recognition).Also the client and the server connect with SOCKET. On the SOCKET, the paper discuss the development of High-Level net protocol. [Key Words] Man-Machine Conversation, MS-AGENT, TTS , SR ,Net Work Programming

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

我国养蜂业的发展现状与发展方向

我国养蜂业的发展现状与发展方向摘要：随着我国经济的发展，养蜂业也在不断地壮大。针对我国养蜂业现状,就如何实现我国养蜂业可持续发展的做出了一定地思考关键词：养蜂业；现状；问题；发展我国是世界养蜂大国，蜂群数量和蜂产品产量多年来一直稳居世界首位。它一直是农业的重要组成部分,是一项集经济、社会、生态效益于一体的事业。养蜂业不与种植业争土地和肥料,也不与养殖业争饲料,更不会污染环境,因此完全可以说养蜂是有百益而无一害的行业。但现状是我国养蜂业可持续发展的根基还不稳固，标准化规模生产水平不高，组织化程度很低，一些蜂农的合法权益得不到保障，特别是蜜蜂授粉促进农作物增产观念还没有深入人心，养蜂对农作物增产应有的功效远未发挥，与世界养蜂业发达国家尚有较大的差距。本文就养蜂业存在的问题与发展方向进行分析。一、我国养蜂业的现状（一）众多困难阻碍我国养蜂业的发展 1、近年来，假冒伪劣蜂产品对优质蜂产品的冲击很大。蜂蜜市场假劣泛滥，养蜂人的利益遭受严重侵害。 2、蜜蜂授粉增产的意识不强。与美国等发达国家相比，国内对蜜蜂授粉的重要性认识还不足，宣传力度不够，专业性授粉蜂群数量较少，养蜂为农作物授粉增产技术普及率不高。 3、养蜂业组织化程度低。近年来，部分地方养蜂管理机构逐渐弱化，养蜂行业组织发展还比较滞后，技术推广、维权服务、产销衔接等职能没有充分发挥，养蜂者的合法权益难以保障。 4、蜂产品的价格太低，质量达不到标准，所以影响我国蜂产品出口数量。本来要进入国际市场的蜂产品，却大量涌入国内市场，造成外需小，内需压力过大，所以价格偏低。由于蜂产品的价格问题，蜂农为了降低成本不生产成熟封盖蜜，蜂产品质量降低。这样便形成了恶性循环。