Kaldi语音识别Lecture1

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

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。

语音识别字符分割算法_原创.

5.设计方法 5.1概述 5.2硬件系统的设计 语音信号预处理 （1）预加重 预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，以便于频谱分析或声道参数分析。在计算机里用具有6dB/频程升高频特性的预加重数字滤波器来实现，一般是一阶的FIR数字滤波器: 为预加重系数，值接近于l，在0.9和1之间，典型值为0.94。 预加重的DSPBuilder实现： 为了便于实现，将上式中的一阶FIR预加重滤波器用差分方程表示为: 其中，为原始语音信号序列，N为语音长度，上面的公式显示其在时域 上的特性。又因为0.94接近于15/16，所以将上面的式子变为 除以16可以用右移4位来实现，这样就将除法运算化简为移位运算，降低了计算复杂度。在后面的模块设计中，也乘以或者除以一些这样的数，这些数为2的幂次，都可以用移位来实现。 预加重的硬件实现框图如下: 预加重实现框图 DSP Builder中的图形建模为：

预加重滤波器的DSPBuilder结构图 （2）分帧 语音信号是一种典型的非平稳信号，其特性随时间变化，其在很短的时间内是平稳的，大概为1小20ms，其频谱特性和物理特征可近似的看做不变，这样就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理。 分帧的DSP Builder实现： 语音信号在10到20ms之间短时平稳(这样可以保证每帧内包含1一7个基音周期)，也就是说选取的帧长必须介于10到20ms之间，此外，在MFCC特征提取时要进行FFT变换，FFT点数一般为2的幂次，所以本文中选择一帧长度为16ms，帧移为1/2帧长，这样一帧就包含了16KHz*16ms=256个点，既满足短时平稳，又满足FFT变换的要求。 由于采集的语音是静态的，语音长度已知，很容易计算出语音的帧数，但是在硬件上或实时系统中，语音长度是无法估计的，而且还要考虑存储空间的大小和处理速度，采用软件实现时的静态分帧方法是行不通的，可以利用硬件本身的特点进行实时的动态分帧。 为了使帧与帧之间平滑过渡，保持连续语音流的自相关性和过渡性，采用交叠分帧的算法。帧移取1/2帧长，即128个数据点当作一个数据块。FIFO1大小为一帧语音长度，分成两个数据块，预加重后的数据写入这个FIFO。为了实现帧移交叠，在FIFO1读数据时，同时再用FIFO2保存起来，当FIFO的一块数据读完以后，紧接着从FIF22读出这一块的副本。写入的一块数据，相当于被重复读出2次，所以FIFO1的读时钟频率设计为写时钟频率的2倍，而FIFOZ的读写时钟频率和FIFO1的读时钟频率相同。分帧以后的数据在图中按时间标号为1、2、2、3.··…，1、2为第一帧，2、3为第二帧，以此类推。

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

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/2e15395023.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

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

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

基于单片机的语音识别系统_毕业设计 推荐

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

基于DTW算法的语音识别原理与实现

广州大学机械与电气工程学院 数字语音信号处理 基于DTW算法的语音识别原理与实现 院系: 机电学院电子与通信工程 姓名: 张翔 学号: 2111307030 指导老师: 王杰 完成日期: 2014-06-11

基于DTW算法的语音识别原理与实现 [摘要]以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果，结果显示该算法可以很好的显示特定人所报出的电话号码。 [关键字]语音识别；端点检测；MFCC系数；DTW算法 Principle and Realization of Speech Recognition Based on DTW Algorithm Abstract With an example of the realization of a 0~9 identifiable speech recognition system, the paper described the basic principles and key technologies of isolated word speech recognition based on DTW algorithm, including method of endpoint detection, calculation of characteristic parameters, and implementation of DTW algorithm. Programming method under Matlab and experimental results are given at the end of the paper.，and the results show that the algorithm can well display the phone number of the person reported. Keyword speech recognition; endpoint detection; MFCC parameter; DTW algorithm 一、引言 自计算机诞生以来，通过语音与计算机交互一直是人类的梦想，随着计算机软硬件和信息技术的飞速发展，人们对语音识别功能的需求也更加明显和迫切。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术，属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴。传统的键盘、鼠标等输入设备的存在大大妨碍了系统的小型化，而成熟的语音识别技术可以辅助甚至取代这些设备。在PDA、智能手机、智能家电、工业现场、智能机器人等方面语音识别技术都有着广阔的前景。 语音识别技术起源于20世纪50年代，以贝尔实验室的Audry系统为标志。先后取得了线性预测分析(LP)、动态时间归整(DTW)、矢量量化(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)等一系列关键技术的突破和以IBM的ViaVoice、Microsoft的V oiceExpress为代表的一批显著成果。国内的语音识别起步较晚，1987年开始执行国家863计划后语音识别技术才得到广泛关注。具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室，中科院声学所等。其中中科院自动化所研制的非特定人连续语音听写系统和汉语语音人机对话系统，其准确率和系统响应率均可达90%以上。 常见的语音识别方法有动态时间归整技术(DTW)、矢量量化技术(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)、基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型(DDBHMM)和人工神经元网络(ANN)。

用于智能家居语音识别系统设计

仪器科学与电气工程学院 本科毕业论文（设计）开题报告题目：用于智能家居的语音识别系统设计 学生姓名：学号： 专业：电气工程及其自动化 指导教师：讲师 2015年1月3日

1. 选题依据 1.1选题背景 语言作为人类信息交流中最重要的和最方便的方式,人与机器的交流能否像人与人一样自如,是人们研究的问题。控制论创始人维纳在1950年就曾指出:“通常,我们把语言仅仅看作人与人之间的通信手段,但是,要使人向机器,机器向人以及机器向机器讲话,那也是完全办得到的”。 随着现代科学技术的进一步发展和人民生活水平不断的提高,人们对家庭住宅需求的概念也发生了彻底的改变。人们正在从以往追求房屋空间的宽阔和装饰的亮丽、豪华,向着追求品味、安全、舒适、便捷和智能方向发展。现在的家庭不仅要满足人们生活、工作、娱乐和交流的需要,同时还可以提供充分的安全防护、物业管理等手段。智能家居是建筑艺术、生活理念与信息技术、电子技术等现代高科技手段完美结合的产物,它的出现满足了人们对住宅高性能、智能化的要求21世纪信息时代的到来,IT产业的发展和人们生活水平的提高,“智能家居”、“家庭自动化”、“网络家电”、“家庭网络”等技术的推动,智能家居的生活已经近在咫尺。 在智能家居中传统的家用电器的控制,无外乎两种控制方式:手动或遥控。随着家用电器的增多,开关和遥控越来越多,使用极不方便。这时,我们可以釆用语音识别的方式控制,例如,在观看电视频道时,我们可以很方便地直接说出“中央一套”来,所以语音识别及控制在智能家居中尤其重要。 1.2国内外研究现况 1、语音识别技术的发展 就技术而言，目前国内外对语音识别理论及各种实用算法的研究是一热点。人们普遍关心的问题是不断提高语音识别的识别率、识别更多的词汇量、扩大语音识别的应用等研究。语音识别技术发展到今天，PC 机的语音识别系统己经趋于成熟，而且还出现了一些具有实用价值和市场语音识别前景的语音识别芯片。近几年来，个人消费类电子产品的广泛使用，使大量的识别系统从实验室 PC 平台转移到嵌入式平台设备中，现在嵌入式对特定人语音识别系统的识别精度己经达到 98%以上。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些限制，但是它也有各自的特点。嵌入式系统体积小、可靠性高、耗电低、投入小、便于移动等优点，是嵌入式语音识别系统和 PC 机的语音识别系统相比的最大优势。而且嵌入式语音识别系统多为实时系统，当用户讲话后，系统能够立即完成词条识别并作出反应。这些特点决定了嵌入式语音识别系统的应用十分广泛。可以预测在近几年内，嵌入式语音识别系统的应用将更加广泛。各种语音识别系统将出现在市场上。根据美国专家预测，具有语音识别功能的产品可达 50 亿美元。在短期内还不可能具