Kaldi语音识别Lecture2

人工神经网络原理及实际应用

人工神经网络原理及实际应用摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示：从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；

轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。

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

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：

基于BP神经网络的语音识别技术

海事大学神经网络与语音识别院系: 物流工程学院课程名称: 制造与物流决策支持系统学生姓名: 学号: 时间:

目录一．绪论 (3) 1.1 研究背景及意义 (3) 1.2 语音识别的国外研究现状 (3) 1.3研究容 (4) 二．语音识别技术 (5) 2.1语音信号 (5) 2.2语音信号的数学模型 (5) 2.3 语音识别系统结构 (6) 2.4 语音信号预处理 (7) 2.4.1 语音信号的采样 (8) 2.4.2语音信号的分帧 (8) 2.4.3语音信号的预加重 (9) 2.4.4 基于短时能量和过零率的端点检测 (9) 2.5 特征参数提取 (12) 三．基于BP神经网络语音识别算法实现 (14) 3.1 BP神经网络原理 (14) 3.2 输入层神经元个数的确定 (14) 3.3网络隐含层数的确定 (15) 3.4隐含层神经元个数的确定 (15) 3.5 BP神经网络构造 (15) 3.6 BP神经网络的训练 (16) 3.6.1训练样本集合和目标值集合 (16) 3.6.2 网络训练 (16) 3.7网络训练 (17) 3.8 语音的识别结果 (18) 四．总结 (19) 参考文献 (20) 附录 (21)

一．绪论计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家都指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别(Speech Recognition)是指，计算机从人类获取语音信息，对语音信息进行分析处理，准确地识别该语音信息的容、含义，并对语音信息响应的过程。语音信号具有非稳定随机特性，这使得语音识别的难度大。目前人类甚至仍没有完全理解自身听觉神经系统的构造与原理，那么要求计算机能像人类一样地识别语音信号很有挑战性。 1.1 研究背景及意义语言在人类的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。也是人机交互最重要的一步。 1.2 语音识别的国外研究现状通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语音识别主要指让机器转达人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的容，

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络的发展与应用神经网络发展启蒙时期启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。低潮期人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们

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”。

神经网络在语音识别上应用

Harbin Institute of Technology 神经网络与智能信号处理实验报告神经网络实验报告 1、实验名称：神经网络在语音识别上的应用 2、实验目的：进一步了解神经网络在语音识别上的应用，了解神经网络的基本原理，学习神经网络的算法，还可以进一步分析不同的隐节点数以及训练步数对误差性能的影响。 3、实验要求： 1、设计一个标准的BP学习算法网络来对语音信号26个字母进行识别。 2、在训练时采用不同的隐含层神经元个数，分析其对网络性能、语音识别系统的识别率的影响。 3、用所创建的BP神经网络进行26个字母的语音识别，观察并记录结果，并分析其误差。 4、实验步骤： 1、语音识别的基本原理

语音识别的总体流程如下：语音输入时要先经过预处理，包括预加重、分帧加窗等。然后进行特征提取，该实验中的特征参数为MFCC 参数。语音特征参数的时间序列构成语音的模式，将其与获得的参考模式逐一比较，获得最佳匹配的参考模式便是识别结果。由于语音信号的复杂性，所以在一开始在语音信号输入语音识别系统时需要进行预处理，预处理包括预加重，分帧加窗，端点检测等。预加重的目的是为了加强语音的高频部分，以便在特征提取阶段进行频谱分析。分帧加窗的目的是为了使帧与帧之间平滑过渡，保持连续性以及保持语音信号的短时平稳性，降低由于不连续而产生的Gibbs 效应。端点检测的目的就是从语音信号序列中截取实际有效的语音信号。特征提取阶段，是从语音数据中提取能反映语音信号特征和变化规律的参数，以唯一表征语音，这儿选用的语音信号特征参数为MEL 频率倒谱系数，即MFCC 。MEL 频率倒谱的实现过程如下图所示：（1）对语音信号进行预处理，加窗、分帧将其变为短时信号。（2）将短时时域信号转变为频域信号，并计算其短时能量，离散傅立叶变换。将时域信号后补若干0形成长为N 的序列，再经过离散傅立叶变换得到线性x(n)频谱，变换公式： X （k ） 0n,k N-1 X （k ）=∑N ?1n =0x(n)e ?j2πk n ≤≤（3）在频标内三角带通滤波器个加于坐标得到滤波器组，转化关系为f mel =2595log (1+f hz 700) （4）求对数能量。为了使计算结果对噪声和谱估计噪声有更好的鲁棒性，一般将上述经过Mel 频谱取对数能量。则由线性频谱得到对数频谱的总的X(k)S(m)传递函数为：

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

人工神经网络题库

人工神经网络系别：计算机工程系班级： 1120543 班学号： 13 号姓名：日期：2014年10月23日

人工神经网络摘要：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。关键词：神经元；神经网络；人工神经网络；智能；引言人工神经网络的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method ）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。一、人工神经网络的基本原理 1-1神经细胞以及人工神经元的组成神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。简单神经元网络及其简化结构如图2-2所示。从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。图1-1简单神经元网络及其简化结构图（1）细胞体（2）树突（3）轴突（4）突触

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

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

基于BP神经网络的语音识别技术

上海海事大学神经网络与语音识别院系: 物流工程学院课程名称: 制造与物流决策支持系统学生姓名: 学号: 时间: 目录

一．绪论计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家都指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别(Speech Recognition)是指，计算机从人类获取语音信息，对语音信息进行分析处理，准确地识别该语音信息的内容、含义，并对语音信息响应的过程。语音信号具有非稳定随机特性，这使得语音识别的难度大。目前人类甚至仍没有完全理解自身听觉神经系统的构造与原理，那么要求计算机能像人类一样地识别语音信号很有挑战性。研究背景及意义语言在人类的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。也是人机交互最重要的一步。语音识别的国内外研究现状通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语

人工神经网络及其应用实例_毕业论文

人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的若干基本特征，但并非其逼真的描写。人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型：线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。

离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6

每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型：兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简单的人工神经网络结构图如下所示：上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与输出层之间即为隐层。输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层用于产生神经网络的输出模式。多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、

语音识别为文字Google微软科大讯飞的语音识别引擎对

语音识别为文字：Google，微软，科大讯飞的语音识别引擎对比学习路线：https://https://www.360docs.net/doc/2d1906171.html,/qq_36330643/article/details/80077771 使用外部知识库——tf-idf，还可以加上词语出现的位置进行权重增幅。（推荐）不使用外部知识库——主要根据文本本身的特征去提取:比如在文本中反复出现且关键词附近出现关键词的概率非常大，因此就有了TextRank算法。（实现包括FudanNLP和SnowNLP)。类似于PageRank算法；ICTCLAS则是从另外一个思路出发，即一个词如果是关键词那么它反复出现并且左右出现不同的词语的概率非常高。即左右熵比较高。关键词抽取也可以分为两种： 1.仅仅把词语抽取出来，实现较简单，比如：FundanNLP、jieba、BosonNLP、SnowNLP。 2.连词和短语一起抽取出来，这个还需要增加短语抽取这一步骤，实现如：ICTCLAS、ansj_seg等，可以把类似于“智能手机”、“全面深化改革”、“非公有制经济”这些短语抽取出来。（对于聚类或者分类来说，很明显短语比词语更有价值）词性标注：(Part-of-speech Tagging, POS)是给句子中每个词一个词性类别的任务。这里的词性类别可能是名词、动词、形容词或其他。python jieba库在执行cut函数之后，完成了分词并进行了词性标注任务。语义角色标注(Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术，标注句子中某些短语为给定谓词的论元(语义角色) ，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。

基于语音识别的家居智能监控系统

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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