一种可以降低语音模块发生语音误识别概率的方法

摘要：随着科技的进步，我们身边的机器、设备都得到了极大的发展。以我们身边的家电为例，以前我们的降温方式大多是通过电风扇，而现在家家都使用空调来降温，生活条件得到了极大的改善。随着时间的推移，那些智能设备的控制方式也有了很大的发展。从起初单一的手动开关到现在的红外遥控、蓝牙控制、手机控制、远程控制以及语音控制等实现了多种控制方式。而说到语音控制，它有一个关键的问题，那就是降低发生语音误识别的概率。

关键词：语音控制，语音误识别

语音控制是我们现在使用的控制方式的一种。语音控制的关键模块为语音模块，它可以接收语音信息，将接收到的语音信息转换为电信号，并将转换好的电信号输出给单片机等主控板。通过主控板对这些电信号进行处理，最后给执行元件的驱动装置下达指令，然后驱动装置将控制执行元件运动，以实现预定的动作。现在我们使用的语音模块大多是可以再编辑程序的，也就是说我们可以通过向语音模块写入指令关键字，以实现用户说出相应的关键字就可以让机器执行相应的动作。但是，语音模块在使用的过程中，通常会有语音误识别事件的发生，所谓的语音误识别是指，当我们没有

说出指令关键字时，机器却执行某个指令的动作。出现误识别现象的原因为：语音模块将我们说出的非指令关键字误识别为指令的关键字，导致机器执行了某个指令的动作。在语音误识别中，那些让语音模块误识别的非指令关键字称为“垃圾词汇”。如果某设备要求使用语音控制，那么我们需

要解决的关键问题为在控制成本的要求下，尽量降低语音误识别的发生概率。

现将降低发生语音误识别概率的方法总结为两种。一个方法是在语音模块中编写垃圾词汇库，具体的实施方法是将上述提到的垃圾词汇组合起来，组成一个垃圾词汇库，当使用者说出垃圾词汇库中的词汇时，通过程序设置，将这些词汇置空。也就是说当使用者说出垃圾词汇库中的垃圾词汇时，语音模块虽然识别了这些词汇，但是却不向主控板发出任何信号。这种方法从根本上解决了语音误识别的发生，但是具体实现困难，原因之一是实际应用场景复杂，垃圾词汇不可能被完全考虑到，所以还不能解决语音误识别的发生，只能一定程度上降低语音误识别的发生概率。换句话来说，语音模块中垃圾词汇库越丰富，发生语音误识别的概率就会越低；原因之二为语音模块程序中的垃圾词汇库还受到语音模块

容量大小的限制。故这种方法在理论上是可以实现的，但是在实际中还需要研发人员不断去发掘垃圾词汇，这也是一项具有很大工作量的工作。

降低语音模块发生语音误识别的概率的第二种方法是

通过减少语音模块的工作时间来降低语音模块发生语音误

识别的概率。实现的具体方式为：使语音模块只有在用?羰褂糜镆羰淙胧保?才处于工作状态，即语音模块开始接收并传递使用者的语音执行指令，当用户不使用时，语音模块处于待机状态，既不接收也不传递使用者的语音执行指令。在这种方法中，我们把语音指令分成两种，第一种指令是语音开关指令，这种指令即为语音工作状态的控制指令。它共有两个指令，其中一个指令是“开机”指令，开机指令的作用是使语音模块从待机状态转变为工作状态；另一个指令就是“待机”指令，待机指令的作用就是使语音模块从工作状态转变为待机状态。第二种指令为语音执行指令。语音执行指令的作用是控制机器动作的执行。具体的使用方式如下：当使用者使用机器时，先说出“开机”，语音模块处于工作状态，即整个机器处工作状态。之后使用者可依次说出语音执行指令，使整个机器作出相应的动作。当使用者不使用机器的时候，说出“待机”，使语音模块从工作状态转变为待机状态，不再接收语音执行指令，即整个机器处于待机状态。这样就大大降低了语音模块的工作时间，也就降低了有效工作时间内发生语音误识别的概率。

综上，这两种方法都可以使语音模块发生语音误识别的概率降低，相互结合使用，效果会更好。

参考文献：

[1].程钢，殷辚，梁富广，等. 一种基于语音辨识的收视率统计系统及方法：，CN102984559A[P]. 2013.

[2].李玉萍，朴春俊，韩永成. 一种改进的语音信号端点检测方法研究[J]. 国外电子测量技术，2008，27（1）：7-9.

[3].吴亮春，潘世永. 一种语音信号端点检测方法的研究[J]. 计算机与信息技术，2009（3）：17-18+21.

语音识别系统实验报告材料

语音识别系统实验报告专业班级：信息安全学号：姓名：

目录一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 2.1语者识别的概念 (2) 2.2特征参数的提取 (3) 2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3) 2.4VQ的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 3.1函数关系 (4) 3.2代码说明 (5) 3.2.1函数mfcc (5) 3.2.2函数disteu (5) 3.2.3函数vqlbg (6)

3.2.4函数test (6) 3.2.5函数testDB (7) 3.2.6 函数train (8) 3.2.7函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12) 一、设计任务及要求实现语音识别功能。二、语音识别的简单介绍

基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。语音识别系统结构框图如图1所示。图1 语音识别系统结构框图 2.1语者识别的概念语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，

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

【CN109767790A】一种语音情感识别方法及系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910173689.0 (22)申请日 2019.02.28 (71)申请人中国传媒大学地址 100000 北京市朝阳区定福庄东街1号 (72)发明人巩微　范文庆　金连婧　伏文龙　黄玮　 (51)Int.Cl. G10L 25/63(2013.01) G10L 25/30(2013.01) G10L 25/45(2013.01) (54)发明名称一种语音情感识别方法及系统 (57)摘要本发明公开一种语音情感识别方法及系统。所述识别方法包括：获取语音信号；预处理所述语音信号，获得预处理语音信号；计算所述预处理语音信号对应的语谱图；计算多个不同语段长度的所述预处理语音信号的情感识别率，将所述情感识别率最高对应的语段长度确定为最佳语段长度；根据所述最佳语段长度对应的语谱图提取所述语音信号的声学特征；将所述声学特征采用卷积神经网络分类识别所述语音信号的情感。采用基于语谱图和卷积神经网络的语音情感识别方法提升了语音情感识别率。权利要求书3页说明书6页附图1页CN 109767790 A 2019.05.17 C N 109767790 A

1.一种语音情感识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：获取语音信号；预处理所述语音信号，获得预处理语音信号；计算所述预处理语音信号对应的语谱图；计算多个不同语段长度的所述预处理语音信号的情感识别率，将所述情感识别率最高对应的语段长度确定为最佳语段长度；根据所述最佳语段长度对应的语谱图提取所述语音信号的声学特征；将所述声学特征采用卷积神经网络分类识别所述语音信号的情感。 2.根据权利要求1所述的一种语音情感识别方法，其特征在于，所述预处理所述语音信号，获得预处理语音信号具体包括：将所述语音信号经过数字化处理，获得脉冲语音信号；将所述脉冲语音信号采样处理，获得离散时间和连续幅值的脉冲语音信号；将所述离散时间和连续幅值的脉冲语音信号量化处理，获得离散时间和离散幅值的脉冲语音信号；将所述离散时间和离散幅值的脉冲语音信号进行预加重处理，获得预加重语音信号；将所述预加重语音信号进行分帧加窗处理，获得预处理语音信号。 3.根据权利要求1所述的一种语音情感识别方法，其特征在于，所述计算所述预处理语音信号对应的语谱图具体包括：获取所述预处理语音信号的采样频率F s 、采样数据序列S g 和语段长度；根据所述语段长度和窗函数的窗长N new 将所述预处理语音信号分为N段，获得N段语音信号；根据所述语段长度和所述N段语音信号计算帧移N sfgtft ；对第i帧语音信号S i 加窗处理，获得加窗语音信号S i ′， S i ′＝S i ×hanning(N new )，其中i的取值为1，2，......，N；将所述加窗语音信号S i ′进行傅里叶变换，获得傅里叶变换语音信号Z i ；根据所述傅里叶变换语音信号Z i 的相位θi 计算所述第i帧语音信号S i 的能量密度函数|Z i |2；将所述窗函数进行N sfgtft 个帧移，获得第i+1帧语音信号S i+1的能量密度函数|Z i+1|2；获得一个[N new /2]+1行、N列的矩阵R；将所述矩阵R映射为灰度图，获得所述计算所述预处理语音信号对应的语谱图。 4.根据权利要求1所述的一种语音情感识别方法，其特征在于，所述将所述声学特征采用卷积神经网络分类识别所述语音信号的情感具体包括：所述语谱图采用卷积神经网络的卷积层处理，三维的所述语谱图转换为N个二维特征；其中，b j 为能够训练的偏差函数，k ij 为卷积核，x i 表示输入的第i段语谱图；y i 表示输出的第i段语谱图对应的二维特征；将所述输出的第i段语谱图对应的二维特征y i 通过池化层处理，获得低分辨率声学特征y i ′；所述卷积层与所述池化层之间设置有全连接层，所述全连接层中有激活函数，所述全权　利　要　求　书1/3页2CN 109767790 A

语音情感识别

人机交互中的语音情感识别一．研究内容及其意义随着信息技术的高速发展和人类对计算机的依赖性不断增强，人机交互(Human-Computer Interaction)能力越来越受到研究者的重视。如何实现计算机的拟人化，使其能感知周围的环境和气氛以及对象的态度、情感的内容，自适应地为对话对象提供最舒适的对话环境，尽量消除操作者和机器之间的障碍，已经成为下一代计算机发展的目标。显然，人的大脑所表现出来的心智现象不仅仅体现在“智”的方面，而且还体现在“心”的方面。人工智能已经不仅仅把研究重点放在对人脑智能实现上，而且也开展了对情感和意识方面的研究。一般认为情感是通过语言、姿态、音乐和行为等表达模式来进行交流的，而其中语音信号中的情感信息处理的研究正越来越受到人们的重视。包含在语音信号中的情感信息是一种很重要的信息资源，它是人们感知事物的必不可少的部分信息。例如，同样一句话，由于说话人表现的情感不同，在听着的感知上就可能会有较大的差别。然而传统的语音信号处理技术把这部分信息作为模式的变动和差异噪声通过规则化处理给去掉了。实际上，人们同时接受各种形式的信息，怎样利用各种形式的信息以达到最佳的信息传递和交流效果，是今后信息处理研究的发展方向。语音之所以能够表达情感,是因为其中包含能体现情感特征的参数。研究认为,某种特定的情感状态所引起的语音参数变化在不同的人之间是大致相同的,仅有微小差别。因而，情感的变化能够通过语音的特征参数来反映，研究从语音中提取这些情感参数就显得非常重要。通常认为情绪所引起的生

理上的变化会对语音带来直接的影响，而与人的生理唤醒程度相关的特征参数(声学参数如音强、平均基音、语速等)能够更好地反映语音中的情感 ,如恐惧和生气所引起的生理颤动会带来相应的基频摆动;不高兴会导致声道的紧张从而引起语音信号频谱发生变化。另外，语音情感识别中所采用的识别方法也会对结果产生影响。目前，关于情感信息处理的研究正处在不断的深入之中，而其中语音信号中的情感信息处理的研究正越来越受到人们的重视，如美国、日本、欧洲、韩国等许多国家的一些研究单位都在进行情感语音处理研究工作。语音情感识别有着非常广泛的应用前景。比如，用于自动远程电话服务中心，及时发现客户的不满情绪；用于远程教学和婴儿教育，及时识别学生的情绪并做出适当的处理，从而提高教学质量；也可以用于刑事侦察中自动检测犯罪嫌疑人的心理状态以及辅助测谎等。二．国内外的研究现状语音情感识别是语音信号处理领域崛起的新秀，相关研究至今已有二十余年的研究历史，对提升智能人机交互水平和丰富多媒体检索方式有着重要的实际意义。在1972年Williams发现人的情感变化对语音的基因轮廓有很大的影响，这是国外最早开展的语音情感方面的研究之一。1990年MIT多媒体实验室构造了一个“情感编辑器”对外界各种情感信号进行采样，如人的语音信号、脸部表情信号等来识别各种情感[1]。1996年日本东京Seikei大学提出情感空间的概念并建立了语音情感模型。2000年，Maribor大学的Vladimir Hozjan研究了基于多种语言的语音情感识别[2]。2009年4月，日本产业技术综合研究所(AIST)研制

基于安卓的语音情感识别系统设计与实现

基于安卓的语音情感识别系统设计与实现语音情感识别技术是当前情感计算与语音信号领域的热点问题。作为人机交互之中的一个重要组成部分,在疾病诊断、刑侦破案、远程教育等领域也有日趋广泛的应用。作为人机交互之中的一个重要组成部分,语音情感识别技术却由于情感本身的定义不确定性与表征情感的特征的模糊性,使得语音情感识别技术成为了一个难题。为了解决语音情感识别技术中识别率不高且还不能做到人机交互应用的难题,本文主要进行了以下几点研究:1.引入非线性特征Teager能量算子,并将Teager能量算子与MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,梅尔频域倒谱系数)相结合提取NFD_Mel(Nonlinear Frequency Domain Mel,非线性梅尔频域参数),实验结果表明该特征可以从非线性的角度提取特征,并与传统特征相结合可以有效提高识别率,在德国柏林情感数据库识别率达到了82.02%,相比不采用 NFD_Mel的传统方法,识别率提高了3.24%。2.我们创新性地提出了一种基于倒谱分离信号的非特定人语音情感识别方法:声门与声道信号都包含了丰富的情感信息,由于个人声道的差异,通常声道信息则更多的包含了个人特征,这对于我们非特定人的情感识别工作产生了很多的干扰。基于非特定人的情感识别效果则不如特定人。为了克服现有技术的不足,我们创新性地提出了一种基于倒谱分离信号的非特定人语音情感识别方法,该方法利用倒谱分离信号,保留全部的声带信息并摒弃一部分的声道信息,同时寻找最佳分离点,最后对处理后的信号在复倒谱重构并提取特征,可以有效提高非特定人语音情感识别

讯飞麦克风阵列声学测试方法

讯飞麦克风阵列声学测试方法 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

讯飞麦克风阵列声学测试方法测试准备环境：混响环境（模拟家庭客厅环境）器材：两个高保真音箱：1个用于播放语音，1个用于播放噪声；音响支架2个：1个用于放置语音播放设备，1个用于放置噪音播放设备；笔记本电脑2个：1个用于播放语音信号和噪声信号，1个用于抓取日志或录音；分贝仪1个：用于噪声、语音信号强度测试，计算信噪比等；卷尺1个：用于测试与设备的距离；语料：唤醒语料：用于测试唤醒率；命令词语料：用于语音识别，测试识别率；本机功放播放音频：回声消除测试使用；家庭环境噪声音频：可播放中央台新闻节目，约30分钟；硬件：

讯飞demo板1个裸板1个整机1个软件： IPTV主板软件：可抓日志，准备至少两个串口线。可录音，可录15分钟以上。准备两个U盘。可手动打开/关闭唤醒模式。可手动设置波束。核心板固件：准备烧录工具。唤醒词：跟唤醒词音频一致。测试环境搭建麦克风阵列测试示意图如下：

在安静环境下，放置阵列位于待测区域中间位置，唤醒源位于距阵列1m 处，噪声源位于距阵列处，唤醒源和阵列在一条直线上。通过高保真音箱播放语料，通过分贝仪在阵列处测试信噪比，要求噪声源、唤醒源在阵列处的响度均为55dB 。安静环境下和噪声环境下分别测试唤醒率和识别率。调整唤醒源的位置，距阵列的距离分别为3m 和5m 。要求唤醒源在阵列处的响度仍为55dB 。安静环境下和噪声环境下分别进行唤醒率和识别率测试。测试说明：测试环境因素影响非常大，唤醒源的位置角度调一调，响度校正时测试值的波动也很大。每次测试都要有对比物，只有同一时间同一环境对比测试的结果才有意义。一、声学效果测试 1 分别对音箱6麦克整机与音箱裸麦、音箱裸麦与评估板裸麦进行唤醒、声源定位测试测试步骤：唤醒源待测区域麦克风阵

语音识别-科普性介绍

随机过程理论在语音识别中的应用第一章语音识别总述 1.1语音识别技术简介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技术。在当下流行的即时通讯软件（如：微信、QQ等）里，语音识别技术得到了非常广泛的应用。当对方发来一段语音信息而自己不方便收听时便可以使用语音转化功能将语音信息转化成文字信息。此外，在许多输入法（如：讯飞输入法）中也可以使用语音输入功能。用户只需要对着麦克风说话，输入法便可以将语音转换为文字填入输入框，在方便用户的同时也提高了文字输入效率。语音识别涉及的领域包括:数字信号处理、声学、语音学、计算机科学、心理学、人工智能等，是一门涵盖多个学科领域的交叉科学技术。语音识别的技术原理是模式识别，其一般过程可以总结为：预处理、特征提取、基于语音模型库下的模式匹配、基于语言模型库下的语言处理、完成识别。图1.0.1 语音识别过程第二章预处理声音的实质是波。在现如中得到广泛应用的音频文件格式（如：mp3等）都经过了压缩无法直接识别。语音识别所使用的音频文件格式必须是未经压缩处理的wav格式文件。下图是一个波形示例。

图2.0.2 语音波形示例有了声波源文件输入便可以按照图2.1.1所示的各个步骤进行识别。 2.1静音切除如图2.1.2所示，在得到的声波信号输入中需要实际处理的信号并不一定占满整个时域，会有静音和噪声的存在。因此，必须先对得到的输入信号进行一定的预处理，消去静音的部分并且滤除噪声的干扰才能对实际需要处理的有效语音进行识别。噪声处理部分本文已在上文进行过讨论，这里不再赘述。去除静音需要用到V AD算法，本文对其做简单介绍。 2.1.1 V AD算法 V AD算法全称为V oice Activity Detection，又称语音边界检测。其可实现的功能有对语音信号进行打断、去除语音信号中的静音部分从而获取有效语音，还可以去除一部分噪声对后续语音识别过程造成的干扰。V AD主要是对输入语音信号的一些时域或频域特征判断其是否属于静音部分。本文只对这些参数做简要介绍，具体算法不属于本文重点因而不在此做细致讨论。 2.1.2时域参数时域参数是通过对输入信号在时域上的特征参量进行区分。在信噪比较高的环境下使用时域参数进行区分效果显著。 1.相关性分析通过对足够短的时间范围内的语音信号进行相关性检测可以初步判定该时间范围内的信号是否属于静音部分。在实际应用中，静音的部分实际上会混有各种各样的噪声，因此并非绝对意义上静音。噪声在各个时间范围内的相关性比较低，而人说话的语音相关性则比较强。因此，在高信噪比的条件下区分成功率很

服务机器人的语音情感识别与交互技术研究

万方数据

１４６８小型微型计算机系统２０１０年４技术应用４．１机器人平台介绍本文将语音情感识别技术应用在国家”八六三“高技术研究发展计划项目”家庭生活支援多机器人系统”的语音子系统中，验证了语音情感特征提取和情感识别方法的有效性．该机器人的头部能够实现眼球的转动、眼睑的闭合、嘴的闭合、头部的转动等并能做出基本的表情．机器人的结构设计和系统设计完全根据生理学人体结构来设计，控制系统采用上下位机结构．机器人的移动部分使用两轮差动机构进行驱动，并且配有两个６自由度的手臂，可以进行复杂操作．上位机采电源Ｌ毪。－——ｚ＝＝一 —包ＱＱ翻麦克风卜上位监控ＰＣ－—＝＝＝＝—??Ｊ摄像头卜．．．．．．．．．．．．一 ———１—一Ｉ工业现场总线ｌ自囱审豳豳囱囱图２机器人平台构成Ｆｉｇ．２Ｔｈｅｓｌｒｕｃｔｕｒｅｏｆｒｏｂｏｔｐ／ａｆｆｏｒｍ用工业ＰＣ机，主要负责导航、身体的协调控制、语音情感的识别、语音识别和语音合成等工作；下位机是基于现场总线的集散式控制模块，主要负责传感器信息接收及初级处理、电机驱动和运动控制等工作．监控模块与各执行机构之间通过传感系统进行联系，上位机和下位机通过局域网进行连接和通信．用户可以通过网络、手机、无线麦克风等方式实现对该机器人的控制，以此满足各种家庭信息的需求．通过下位监控模块的感知，机器人上位监控程序针对不同的语音输人识别出不同的情感状态，从而做出不同的情感表达和交互．如图２为机器入平台构成．图３实验系统主界面Ｈｇ．３Ｔｈｅｍａｉｎｉｎｔｅｒｆａｃｅｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ４．２机器人语音情感识别系统实验过程本实验主要完成机器人对语音信号的情感的识别，使人与机器人之间可以完成情感和语音的交互，同时可使机器人听从人的指挥完成一定的任务．如图３为语音情感识别实验系统主界面．在语音情感识别实验中，首先邀请８名大学生参加录音。录音者均为表演专业学生．所录制语料经过４名非录音者进行听辨实验，去除了其中３０％左右情感类型不明显的语料，挑选出共计５５０条语料用于测试，其中包含高兴，伤心，生气，害怕，惊讶５类情感语料各１１０句左右，组成了录制情感语音数据库，录制格式为ｌｌＫＨｚ，１６ｂｉｔ的单声道ＷＡＶ音频格式；然后进行语音信号的特征提取并通过本文隐马尔可夫模型识别方法对语音中的情感进行识别和计算；同时语音识别模块会识别出语音中包含的文字信息，这样机器人可以根据文字和情感信息来与用户进行更人性化的交流．４．３实验结果分析与比较表ｌ实验结果表明，伤心的识别率为８６．４％，生气的识别率为７３．６％，其他三种情感的识别率略低，平均识别率为６９．８％，还是比较理想的．表１语音情感识别实验结果Ｔａｂｌｅ１Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ文献［１４］研究了基音频率、振幅能量和共振峰等目前常用的情感特征在语音情感识别中的作用，重点研究了加１。Ｃ和ＡＭＦＣＣ，将处理后的频谱特征参数同原有的ＢＰ人工神经网络模型有效地结合起来，形成完整的语音情感识别系统。取得了６４．４％的平均识别率．该方法对于生气、高兴、伤心、害怕的识别率分别达到了６４．５％、５４．９％、８３．３％、５５．０％。而本图４语音交互模块框图Ｆｉｇ．４Ｔｈｅｄｉａｇｒａｍｏｆｓｐｅｅｃｈｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ文中的识别方法对这几种情感的识别率都有所提高，平均识别率也提高了５．４％．文献［１５］利用模糊熵理论来分析语音信号情感特征参数相对于识别情感模式的不确定度，提出了一种利用模糊熵对情感参数有效性进行度量的方法，并将参数有效性分析结合模糊综合判别对情感语音信号作情感识万方数据

语音情感识别研究进展综述

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/383515658.html, Journal of Software,2014,25(1):37?50 [doi: 10.13328/https://www.360docs.net/doc/383515658.html,ki.jos.004497] https://www.360docs.net/doc/383515658.html, +86-10-62562563 ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax: ? 语音情感识别研究进展综述韩文静1, 李海峰1, 阮华斌2, 马琳1 1(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001) 2(清华大学计算机科学与技术系,北京 100084) 通讯作者: 韩文静, E-mail: hanwenjing07@https://www.360docs.net/doc/383515658.html, 摘要: 对语音情感识别的研究现状和进展进行了归纳和总结,对未来语音情感识别技术发展趋势进行了展望. 从5个角度逐步展开进行归纳总结,即情感描述模型、具有代表性的情感语音库、语音情感特征提取、语音情感识别算法研究和语音情感识别技术应用,旨在尽可能全面地对语音情感识别技术进行细致的介绍与分析,为相关研究人员提供有价值的学术参考;最后,立足于研究现状的分析与把握,对当前语音情感识别领域所面临的挑战与发展趋势进行了展望.侧重于对语音情感识别研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析. 关键词: 人机交互;情感计算;情感描述模型;情感语音库;情感声学特征;语音情感识别中图法分类号: TP391文献标识码: A 中文引用格式: 韩文静,李海峰,阮华斌,马琳.语音情感识别研究进展综述.软件学报,2014,25(1):37?50.https://www.360docs.net/doc/383515658.html,/ 1000-9825/4497.htm 英文引用格式: Han WJ, Li HF, Ruan HB, Ma L. Review on speech emotion recognition. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2014,25(1):37?50 (in Chinese).https://www.360docs.net/doc/383515658.html,/1000-9825/4497.htm Review on Speech Emotion Recognition HAN Wen-Jing1, LI Hai-Feng1, RUAN Hua-Bin2, MA Lin1 1(School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) 2(Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China) Corresponding author: HAN Wen-Jing, E-mail: hanwenjing07@https://www.360docs.net/doc/383515658.html, Abstract: This paper surveys the state of the art of speech emotion recognition (SER), and presents an outlook on the trend of future SER technology. First, the survey summarizes and analyzes SER in detail from five perspectives, including emotion representation models, representative emotional speech corpora, emotion-related acoustic features extraction, SER methods and applications. Then, based on the survey, the challenges faced by current SER research are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, and presents detailed comparison and analysis between these methods. Key words: human-computer interaction; affective computing; emotion representation model; emotional speech corpora; emotion-related acoustic feature; speech emotion recognition 人类之所以能够通过聆听语音捕捉对方情感状态的变化,是因为人脑具备了感知和理解语音信号中的能够反映说话人情感状态的信息(如特殊的语气词、语调的变化等)的能力.自动语音情感识别则是计算机对人类上述情感感知和理解过程的模拟,它的任务就是从采集到的语音信号中提取表达情感的声学特征,并找出这些声学特征与人类情感的映射关系.计算机的语音情感识别能力是计算机情感智能的重要组成部分,是实现自然 ?基金项目: 国家自然科学基金(61171186, 61271345); 语言语音教育部微软重点实验室开放基金(HIT.KLOF.2011XXX); 中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.NSRIF.2012047) 收稿时间:2013-05-08; 定稿时间: 2013-09-02; jos在线出版时间: 2013-11-01 CNKI网络优先出版: 2013-11-01 13:49, https://www.360docs.net/doc/383515658.html,/kcms/detail/11.2560.TP.20131101.1349.001.html

语音识别技术论文

摘要：语音识别技术是一门涉及面很广的交叉学科。随着新理论的提出和应用，语音识别技术取得了很大的进步,许多产品已经得以实际的应用，但在其进一步的发展进程中，还有许多棘手的问题有待解决。关键词：语音识别；动态时间规整算法；人工神经元网络 1 背景介绍语言是人类特有的功能,是人们思维最重要的寄托体，是人类交流最主要的途径。语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。语言和语音与人类社会科学文化发展紧密相连。语音识别技术是让机器接收，识别和理解语音信号，并将其转换成相应的数字信号的技术。它是一门交叉学科，涉及到语音语言学、数理统计、计算机、信号处理等一系列学科。 2 发展历史 1952年贝尔实验室的Davis等人研制成功了能识别十个英文数字发音的Audry系统，标志着语音识别技术研究工作开始。20世纪60年代计提出了动态规划(Dynamic programming)和线性预测分析技术（Liner Predictive）等重要成果。20世纪70年代，语音识别领域取得了突破。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。20世纪80年代语音识别研究进一步走向深入, 基于特定人孤立语音技术的系统研制成功, 隐马尔可夫模型和人工神经元网络(Artificial Neural Network)在语音识别中的成功应用。进入20世纪90年代后语音识别系统开始从实验室走向实用。我国对语音识别的研究开始于20世纪80年代，近年来发展迅速，并取得了一系列的成果。 3 具体应用随着计算机技术、模式识别等技术的发展，适应不同场合的语音识别系统相继被开发出来，语音识别及处理技术已经越来越突现出其强大的技术优势。近三十年来，语音识别在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域的应用越来越广泛。在许多政府部门、商业机构，语音识别技术的应用，可免除大量操作人员的重复劳动，既经济又方便。如：语音邮件、IP电话和IP传真、电子商务、自动语音应答系统、自动语音信箱、基于IP的语音、数据、视频的CTI系统、综合语音、数据服务系统、自然语音识别系统、专家咨询信息服务系统、寻呼服务、故障服务、秘书服务、多媒体综合信息服务、专业特别服务号(168自动信息服务系统，112、114、119等信息查询系统)等。许多特定环境下，如工业控制方面，在一些工作环境恶劣、对人身有伤害的地方(如地下、深水及辐射、高温等)或手工难以操作的地方，均可通过语音发出相应的控制命令，让设备完成各种工作。

语音识别技术概述(一)

语音识别技术概述(一) 作者：刘钰马艳丽董蓓蓓摘要：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:Thistextbrieflyintroducesthetheoreticalbasisofthespeech-identificationtechnology,itsmo deofclassification,theadoptedkeytechniqueandthedifficultiesandchallengesithavetoface.Then,the developingprospectionandapplicationofthespeech-identificationtechnologyarediscussedinthelast part. Keywords:Speechidentification;CharacterPick-up;Modematching;Modeltraining 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、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。（一）语音识别单元的选取选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。单词（句）单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而英语是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母（包括零声母有22个）和韵母（共有28个）构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。（二）特征参数提取技术语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢？特征提取就是完成这项工作，它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。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息（对特定人语音识别来讲，则相反）。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。线性预测（LP）分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。 Mel参数和基于感知线性预测（PLP）分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。

《语音识别入门教程》

语音识别入门（V1.0）丁鹏、梁家恩、苏牧、孟猛、李鹏、王士进、王晓瑞、张世磊中科院自动化所高创中心，北京，100080 【摘要】本文主要以剑桥工程学院（CUED）的语音识别系统为例，并结合我们实验室自身的研究与开发经验，讲述当前主流的大词汇量连续语音识别系统（LVCSR）的框架和相关技术，对实验室的同学进行一个普及和入门引导。【关键词】语音识别，HTK，LVCSR，SRI 1. 引言语音识别技术发展到今天，取得了巨大的进步，但也存在很多的问题。本文主要以CUED 的语言识别系统为例，说明LVCSR系统技术的最新进展和研究方向，对实验室的同学进行一个普及和入门引导。 1.1 国际语音识别技术研究机构（1）Cambridge University Engineering Department (CUED) （2）IBM （3）BBN （4）LIMSI （5）SRI （6）RWTH Aachen （7）AT&T （8）ATR （9）Carnegie Mellon University (CMU) （10）Johns Hopkins University (CLSP) 1.2 国际语音识别技术期刊（1）Speech Communication （2）Computer Speech and Language (CSL) （3）IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 1.3 国际语音识别技术会议（1）ICASSP（International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing）每年一届，10月截稿，次年5月开会。（2）ICSLP（International Conference on Spoken Language Processing）偶数年举办，4月截稿，9月开会。

智能机器人语音识别技术

智能机器人语音识别技术姓名：李占博学号：201215715

关键词：智能机器人；语音识别；隐马尔可夫模型 DSP 摘要：给出了一种由说话者说出控制命令，机器人进行识别理解，并执行相应动作的实现技术。在此，提出了一种高准确率端点检测算法、高精度定点DSP动态指数定标算法，以解决定点DSP实现连续隐马尔科夫模型CHMM识别算法时所涉及的大量浮点小数运算问题，提高了定点DSP实现的实时性、精度，及其识别率。关键词：智能机器人；语音识别；隐马尔可夫模型；DSP 1 语音识别概述语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整算法。连续语音识别一般采用HMM模型或者HMM与人工神经网络ANN相结合。语音的能量来源于正常呼气时肺部呼出的稳定气流，喉部的声带既是阀门，又是振动部件。语音信号可以看作是一个时间序列，可以由隐马尔可夫模型(HMM)进行表征。语音信号经过数字化及滤噪处理之后，进行端点检测得到语音段。对语音段数据进行特征提取，语音信号就被转换成为了一个向量序列，作为观察值。在训练过程中，观察值用于估计HMM 的参数。这些参数包括观察值的概率密度函数，及其对应的状态，状态转移概率等。当参数估计完成后，估计出的参数即用于识别。此时经过特征提取后的观察值作为测试数据进行识别，由此进行识别准确率的结果统计。训练及识别的结构框图如图1所示。

1. 1 端点检测找到语音信号的起止点，从而减小语音信号处理过程中的计算量，是语音识别过程中一个基本而且重要的问题。端点作为语音分割的重要特征，其准确性在很大程度上影响系统识别的性能。能零积定义：一帧时间范围内的信号能量与该段时间内信号过零率的乘积。能零积门限检测算法可以在不丢失语音信息的情况下，对语音进行准确的端点检测，经过450个孤立词(数字“0～9”)测试准确率为98％以上，经该方法进行语音分割后的语音，在进入识别模块时识别正确率达95％。当话者带有呼吸噪声，或周围环境出现持续时间较短能量较高的噪声，或者持续时间长而能量较弱的噪声时，能零积门限检测算法就不能对这些噪声进行滤除，进而被判作语音进入识别模块，导致误识。图2(a)所示为室内环境，正常情况下采集到的带有呼气噪声的数字“0～9”的语音信号，利用能零积门限检测算法得到的效果示意图。最前面一段信号为呼气噪声，之后为数字“0～9”的语音。

LVA语音情感深层分析系统

语音情感深层分析系统从询问对象口中得到真实的信息一直是调查的重要环节。为此也出现了许多种手段，从传统的询问讯，心理分析，测谎技术乃至药物。有经验的审讯人员可以通过嫌疑人的一些下意识的动作（手指的搅动，眼珠的转动等）判断嫌疑人说的是否是真实。但这种手段极大地依赖于侦查人员本身的素质，成为一个高明的审讯人员需要大量的实践经验和长时间的学习，即使经过这些过程，也不是所有人员都能成为高明审讯人员。而且这种方式受很多主观因素制约。审讯人员的感觉，嫌疑人的心理素质等等各种因素都会影响最终结果。测谎仪通过测量嫌疑人的生理体征的变化（心率，血压，呼吸速率，皮电等）来判断嫌疑人是否有欺骗的行为，这种方法有一定的客观性。需要相关的辅助设备，对场地，人员的要求都比较严格导致其不能够大规模，普遍的使用。测谎仪的测试的是生理变化，而生理变化的产生由很多因素引起。无辜的人有可能焦虑，恐惧，生理体征的变化。有经验的罪犯也会通过各种手段混淆测试结果。语音情感深层分析系统技术建立在人类的发声机制深刻了解的基础上。人类的发声机制是非常复杂的处理过程，相当数量的肌肉和身体器官参与，并且采用一定的方式将其在精确的时间内同步。首先，大脑会理解一个给定的情景并且评估由于说话而带来的影响。然后决定发言时，空气会从肺部被挤压向上到声带，导致声带在特定频率振动产生声音，振动的空气继续流向大脑操纵的舌头，牙齿和嘴唇而产生声音，成为我们能理解的单词或词组。大脑会严密的监测这个处理过程，以保证所发出的声音唯一的表达了意图，能够被理解以及能够被倾听者听到。语音情感深层分析系统正是利用专有和独特的技术，发现以时声音为媒介的大脑活动“痕迹”。这项技术基于这样的理念，一个人说话时的声音波形能够反映出大脑对事件的认知和诠释的改变。语音情感深层分析系统的核心源于信息生成算法，精确的检测从较高频率（RHFR）和较低频率范围（RLFR）内的微小的变化。绝大部分我们能够理解，听到的以及能够分析的声音都处于这两个范围之内。基于独特的算法区分不同的压力和类型、认知过程和情感反应。使用129个音频参数精确发现和测量声波中无意识的变化并创建一个基调以便标示谈话者的情绪图谱。用来理解一个人在谈话时的精神状态和情感结构。能够识别不同型的压力，认知过程和情感反应。通过研究这些信息可以深刻理解个人思维；什么让他困惑；什么让他兴奋；他回答中哪一部分是他不确定的；哪些信息是他格外关注，哪一部分是他比较敏感的问题。通过分析谈话中的关键声音属识别出性标示，可以识别出精神状态。分析各种不同的压力类型，认知过程和情感反应。检测出欺骗的企图、犯罪意图和大致的可信度。语音深层分析系统不需要在谈话对象身体上安置感应器。只需要获得谈话人清晰地语音即可。也不许要编制专门的试题。可以即时的分析询问；也可以谈话录音后剪辑分析，使用5-8个问题，10分钟时间。通过后期降噪，剪辑和屏蔽通过系统运行分析得出初始值再加以对案件