声音识别基础知识.
第5课感知与识别教学设计-初中信息技术七年级下册浙教版2023
1. 激发兴趣：通过生动有趣的案例和实际操作，引导学生主动探索人工智能技术在感知与识别领域的应用，提高他们的学习兴趣。
2. 知识拓展：结合学生的基础知识，补充人工智能领域的基本概念和原理，帮助学生构建完整的知识体系。
3. 实践导向：设置丰富的实践环节，让学生在实际操作中掌握图像识别和语音识别技术，培养他们的动手能力和创新思维。
三、学情分析
本课《感知与识别》面向的是初中七年级学生，他们在知识、能力和素质方面具备以下特点：
1. 知识层面：七年级学生已经掌握了基本的计算机操作技能，对信息技术有一定的了解。他们在之前的课程中学习了图像处理、音频处理等基础知识，为本课的学习奠定了基础。
2. 能力层面：七年级学生在逻辑思维、分析问题和解决问题的能力上逐渐成熟。他们在编程、图像处理等课程中表现出了较高的学习兴趣和动手能力。然而，在人工智能领域的知识相对欠缺，需要在本课中进行拓展和提升。
五、教学流程
一、导入新课
同学们，今天我们将要学习的是《感知与识别》这一章节。在开始之前，我想先问大家一个问题：“你们在日常生活中是否遇到过手机解锁时的人脸识别或使用智能音箱时的语音识别？”这个问题与我们将要学习的内容密切相关。通过这个问题，我希望能够引起大家的兴趣和好奇心，让我们一同探索感知与识别的奥秘。
3. 素质层面：七年级学生具有较强的求知欲和好奇心，对新鲜事物充满探索精神。他们在团队合作、沟通交流方面具备一定的素养，能够积极参与课堂讨论和实践活动。
4. 行为习惯方面：七年级学生在课堂纪律、自主学习等方面表现良好，但部分学生可能存在注意力不集中、拖延作业等问题。在本课教学中，教师需要关注学生的学习状态，引导他们养成良好的学习习惯。
dsp知识点总结
dsp知识点总结一、DSP基础知识1. 信号的概念信号是指用来传输信息的载体，它可以是声音、图像、视频、数据等各种形式。
信号可以分为模拟信号和数字信号两种形式。
在DSP中，我们主要研究数字信号的处理方法。
2. 采样和量化采样是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。
量化是指将信号的幅度离散化为一系列离散的取值。
采样和量化是数字信号处理的基础，它们决定了数字信号的质量和准确度。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，它可以将信号的频率分量分解出来，从而可以对信号进行频域分析和处理。
傅里叶变换在DSP中有着广泛的应用，比如滤波器设计、频谱分析等。
4. 信号处理系统信号处理系统是指用来处理信号的系统，它包括信号采集、滤波、变换、编解码、存储等各种功能。
DSP技术主要用于设计和实现各种类型的信号处理系统。
二、数字滤波技术1. FIR滤波器FIR滤波器是一种具有有限长冲激响应的滤波器，它的特点是结构简单、稳定性好、易于设计。
FIR滤波器在数字信号处理中有着广泛的应用，比如音频处理、图像处理等。
2. IIR滤波器IIR滤波器是一种具有无限长冲激响应的滤波器，它的特点是频率选择性好、相位延迟小。
IIR滤波器在数字信号处理中也有着重要的应用，比如通信系统、控制系统等。
3. 数字滤波器设计数字滤波器的设计是数字信号处理的重要内容之一，它包括频域设计、时域设计、优化设计等各种方法。
数字滤波器设计的目标是满足给定的频率响应要求，并且具有良好的稳定性和性能。
4. 自适应滤波自适应滤波是指根据输入信号的特性自动调整滤波器参数的一种方法，它可以有效地抑制噪声、增强信号等。
自适应滤波在通信系统、雷达系统等领域有着重要的应用。
三、数字信号处理技术1. 数字信号处理器数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的特定硬件，它具有高速运算、低功耗、灵活性好等特点。
DSP广泛应用于通信、音频、图像等领域，是数字信号处理技术的核心。
语音识别技术基础知识
语音识别技术基础知识语音是人类最自然的交互方式。
计算机发明之后，让机器能够“听懂”人类的语言，理解语言中的内在含义，并能做出正确的回答就成为了人们追求的目标。
我们都希望像科幻电影中那些智能先进的机器人助手一样，在与人进行语音交流时，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。
语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaTIc Speech RecogniTIon，(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。
语音识别就好比“机器的听觉系统”，它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。
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。
目前国内有些厂商已具备语音识别技术能力，如有道智云、百度、科大讯飞等。
语音识别技术的发展语音识别技术的研究最早开始于20世纪50年代，1952 年贝尔实验室研发出了10 个孤立数字的识别系统。
从20 世纪60 年代开始，美国卡耐基梅隆大学的Reddy 等开展了连续语音识别的研究，但是这段时间发展很缓慢。
1969年贝尔实验室的Pierce J 甚至在一封公开信中将语音识别比作近几年不可能实现的事情。
20世纪80年代开始，以隐马尔可夫模型(hidden Markov model，HMM)方法为代表的基于统计模型方法逐渐在语音识别研究中占据了主导地位。
HMM模型能够很好地描述语音信号的短时平稳特性，并且将声学、语言学、句法等知识集成到统一框架中。
此后，HMM的研究和应用逐渐成为了主流。
例如，第一个“非特定人连续语音识别系统”是当时还在卡耐基梅隆大学读书的李开复研发的SPHINX系统，其核心框架就是GMM-HMM框架，其中GMM(Gaussian mixture model，高斯混合模型)用来对语音的观察概率进行建模，HMM则对语音的时序进行建模。
大数据在语音识别中的应用
大数据在语音识别中的应用随着科技的进步和信息化时代的到来，大数据技术在各个领域的应用也越发广泛。
语音识别作为一种人机交互的技术手段，在语音助手、智能家居、语音翻译等方面发挥着重要的作用。
本文将探讨大数据在语音识别中的应用，以及这种应用对我们生活的改变。
一、大数据技术在语音识别中的基础在介绍大数据在语音识别中的应用之前，首先需要了解大数据技术在语音识别中的基础。
语音识别是将人类语言转化为机器可以理解和处理的形式的技术。
而大数据技术则是通过处理海量的数据进行分析和学习，从而获取信息和知识。
大数据技术在语音识别中的应用主要包括语音数据的采集与处理、特征提取与模型训练、语音识别模型的优化和调整等方面。
1. 语音数据的采集与处理大数据时代，语音识别系统需要大量的语音数据进行训练和学习。
这些语音数据包括各种语言和方言、各种音频质量和环境背景下的录音。
而要处理这些大量的语音数据，就需要借助于大数据技术。
大数据技术可以对语音数据进行快速高效的采集、存储和处理，为后续的模型训练和优化提供支持。
2. 特征提取与模型训练在语音识别中，对语音信号进行特征提取是非常重要的一步。
传统的特征提取方法主要包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（Perceptual Linear Prediction）等。
而大数据技术可以通过分析海量的语音数据，自动学习语音信号的特征模式，从而能够提取更加准确、鲁棒性更好的语音特征。
通过大数据技术提取的语音特征，可以用于训练语音识别的模型，提高语音识别的准确性和稳定性。
3. 语音识别模型的优化和调整语音识别模型的优化和调整是提高系统性能的关键环节。
而借助于大数据技术，可以对海量的语音识别数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和模式。
通过分析这些数据，可以调整和优化语音识别模型的参数和结构，以提高语音识别的准确性和性能。
二、有了以上的基础知识，我们可以更好地理解大数据在语音识别中的应用。
下面将介绍大数据在语音助手、智能家居和语音翻译等方面的应用。
认识1234567音符课件
力度控制
演奏者需要根据音乐作品 的要求，控制力度和节奏 ，以表现出不同的情感和 风格。
音符在音乐中的应用
音乐基础
1234567音符是音乐的基 础，它们在音乐中扮演着 重要的角色。
音乐作品
许多音乐作品都包含 1234567音符，如歌曲、 器乐曲等。
音乐创作
作曲家在创作音乐时，会 使用1234567音符来构建 旋律和和声。
认识1234567音符课件
汇报人：文小库 2023-12-20
目录
• 音符基础知识 • 1234567音符的识别与演奏 • 音符的名称与唱名记忆方法 • 音符时值与节奏感的训练方法 • 认识1234567音符的实践应
用 • 总结与展望
01
音符基础知识
音符的定义与分类
定义
音符是用来表示声音长短的符号 ，每个音符都有固定的时值。
在歌唱中的运用
发声训练
歌唱者需要掌握1234567音符在嗓音中的位置，以便准确地发出所需的音高。通过发声训练，歌唱者可以提高嗓 音的灵活性和控制力。
歌曲演唱
在歌曲演唱中，歌唱者需要根据歌曲的旋律和歌词来演唱1234567音符。通过运用不同的演唱技巧，歌唱者可以 表达出歌曲的情感和风格。
06
总结与展望
音符时值感的训练方法
观察法
通过观察乐谱上的音符时值标记 ，理解每个音符的时值长短。
唱谱法
通过唱谱，感受音符的时值变化 ，培养对音符时值的敏感度。
练习法
通过反复的音符时值练习，逐渐 掌握音符时值感的技巧。
节奏感的训练方法
节拍器辅助法
使用节拍器辅助练习，帮助掌握 节奏感。
节奏感训练游戏
通过节奏感训练游戏，提高对节奏 的敏感度和反应能力。
音频基础知识
⾳频基础知识⼀.⾳频基础知识1.⾳频编解码原理数字⾳频的出现，是为了满⾜复制、存储、传输的需求，⾳频信号的数据量对于进⾏传输或存储形成巨⼤的压⼒，⾳频信号的压缩是在保证⼀定声⾳质量的条件下，尽可能以最⼩的数据率来表达和传送声⾳信息。
信号压缩过程是对采样、量化后的原始数字⾳频信号流运⽤适，当的数字信号处理技术进⾏信号数据的处理，将⾳频信号中去除对⼈们感受信息影响可以忽略的成分，仅仅对有⽤的那部分⾳频信号，进⾏编排，从⽽降低了参与编码的数据量。
数字⾳频信号中包含的对⼈们感受信息影响可以忽略的成分称为冗余，包括时域冗余、频域冗余和听觉冗余。
1.1时域冗余．幅度分布的⾮均匀性：信号的量化⽐特分布是针对信号的整个动态范围⽽设定的，对于⼩幅度信号⽽⾔，⼤量的⽐特数A．幅度分布的⾮均匀性据位被闲置。
B．样值间的相关性:声⾳信号是⼀个连续表达过程，通过采样之后，相邻的信号具有极强的相似性，信号差值与信号本⾝相⽐，数据量要⼩的多。
C．信号周期的相关性:声⾳信息在整个可闻域的范围内，每个瞬间只有部分频率成分在起作⽤，即特征频率，这些特征频率会以⼀定的周期反复出现，周期之间具有相关关系。
D．长时⾃我相关性:声⾳信息序列的样值、周期相关性，在⼀个相对较长的时间间隔也会是相对稳定的，这种稳定关系具有很⾼的相关系数。
E．静⾳:声⾳信息中的停顿间歇，⽆论是采样还是量化都会形成冗余，找出停顿间歇并将其样值数据去除，可以减少数据量。
1.2频域冗余．长时功率谱密度的⾮均匀性：任何⼀种声⾳信息，在相当长的时间间隔内，功率分布在低频部分⼤于⾼频部分，功率谱A．长时功率谱密度的⾮均匀性具有明显的⾮平坦性，对于给定的频段⽽⾔，存在相应的冗余。
B．语⾔特有的短时功率谱密度:语⾳信号在某些频率上会出现峰值，⽽在另⼀些频率上出现⾕值，这些共振峰频率具有较⼤的能量，由它们决定了不同的语⾳特征，整个语⾔的功率谱以基⾳频率为基础，形成了向⾼次谐波递减的结构。
全国浙教版信息技术八年级下册第二单元第5课《语音识别技术》教学设计
教学流程
（一）课前准备（预计用时：5分钟）
学生预习：
在课前，我会发放预习材料，引导学生提前了解语音识别技术的学习内容，并标记出有疑问或不懂的地方。同时，设计预习问题，激发学生思考，为课堂学习语音识别技术内容做好准备。
教师备课：
我将深入研究教材，明确语音识别技术的教学目标和重难点。同时，准备教学用具和多媒体资源，确保教学过程的顺利进行。设计课堂互动环节，提高学生学习语音识别技术的积极性。
（二）课堂导入（预计用时：3分钟）
激发兴趣：
我将通过展示与语音识别技术相关的图片、视频或故事，吸引学生的注意力。同时，提出问题或设置悬念，引发学生的好奇心和求知欲，引导学生进入语音识别技术学习状态。
- 未来发展：更加智能、更加自然的人机交互
- 关键词：噪声环境、口音识别、多语言识别、智能交互
课后作业
2. 语音识别技术挑战：请分析语音识别技术在实际应用中可能遇到的挑战，并提出一种可能的解决方案。
3. 语音识别技术未来发展：请预测未来语音识别技术的发展趋势，并说明你的理由。
4. 语音识别技术实验设计：请设计一个简单的语音识别实验，包括实验目的、实验器材、实验步骤和预期结果。
学生学习效果
1. 知识与技能：通过本节课的学习，学生掌握了语音识别技术的基本概念、发展历程和应用场景。他们了解了语音识别技术的工作原理，包括语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练和识别等环节。此外，学生还学会了如何使用现成的语音识别软件进行语音输入和输出。
数字媒体技术专业知识大全
数字媒体技术专业知识大全数字媒体技术是计算机技术、通信技术、媒体技术的综合应用，是指在线上和离线上媒体的数字化和网络化，涉及的专业知识有很多，下面是一个简要的概述：1. 计算机科学基础：数字媒体技术的核心是计算机技术，因此需要对计算机体系结构、操作系统、编程语言、算法等基础知识具备充分了解。
2. 图像处理技术：数字媒体的主体是图像、视频及其处理，在数字媒体技术中图像处理技术是重要的分支，包括图像分割、图像增强、图像编码与解码等等。
3. 声音处理技术：数字媒体中的另一重要组成部分就是音频，而声音处理技术则涉及到声音信号的录制、压缩、过滤、转换和播放等方面的相关技术。
4. 视频处理技术：视频处理技术在数字媒体技术中同样占据重要地位，涉及视频采集、视频压缩、视频编辑等方面的技术应用。
5. 人工智能：人工智能技术在数字媒体中也占据了重要地位，特别是在图像识别、语音识别、机器翻译等方面，需要具备深度学习、自然语言处理、计算机视觉等相关技术的知识。
6. VR/AR技术：虚拟现实和增强现实技术是近年来比较热门的领域，需要掌握3D建模、计算机图形学、交互技术等方面的知识。
7. 数字营销：数字媒体技术的应用不仅仅局限于技术本身，还包括数字营销的方方面面，需要了解市场营销、用户体验、搜索引擎优化等相关知识。
8. 互联网安全：数字媒体技术的应用离不开安全问题，需要掌握互联网安全的相关知识，包括网络攻击与防范、数据隐私与保护等方面的技术。
总之，数字媒体技术涉及的知识非常广泛，需要掌握多种领域的相关技术和知识，不仅需要理论的掌握，还需要实践的习得和经验的总结。
随着数字化浪潮的不断推进，数字媒体技术的发展前景也将越来越广阔，具备这些知识的人才将会越来越得到市场的青睐。
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加窗处理
• 预加重处理后，进行加窗分帧处理。 • 原理：由于发声器官的惯性运动，可以认为在一 小段时间内（一般为10~30ms）语音信号近似不 变，即语音信号具有平稳性。这样，可以把语音 信号分为一些短段（分析帧）。语音信号的分帧 是采用可移动的有限长度窗口进行加权的方法实 现。一般每秒33~100帧。
幅值归一化
• 幅值归一化就是把每一个采样值除以本段信号的 幅值。即：
X (i ) x(i ) / max x(i)
0 i n 1
~
x(i) 是原始信号， X (i ) 是归一化后的信号，n • 其中， 是信号长度。
~
预加重处理
• 目的：对高频部分进行加重，增加语音的高频分 辨率。 1 H z 1 z • 实现方式：一般通过传递函数 的一阶FIR高通数字滤波器来实 为预加重系 现预加重，其中， 数，其值介于0.9到1.0பைடு நூலகம்间。
矢量量化
• 基本原理：先把信号序列的每K个连续样点分成 一组，形成N维欧式空间中的一个矢量，然后对 此矢量进行量化。矢量量化就是把一个K维模拟 矢量X映射为另一个k维量化矢量，其数学表达式 为：Y=Q(X)。 • 矢量量化系统通常可以分解为两个映射的乘积： Q=ab。a是编码器，将输入矢量X映射为信道符 号集 I N中的一个元 i j ；b是译码器，它是将信道符 号集 i j映射为码书中的一个码字Yi。
加窗处理
虽采用连续分段，但一般采用交叠分段 的方法使帧与帧之间平滑过渡，保持连 续性。前帧与后帧的交叠部分称为帧移 ，帧移与帧长的比值一般取0~1/2。 • 常用窗： 1,0 n N 1 ( n ) 一种是矩形窗： 0, others
另一种是汉明窗：
0.54 0.46cos[2 n /( N 1)],0 n N 0, others
声音识别基础知识
2015级电子与通信工程 董雪
声音识别原理
训练 参考模式库 语音输入 预处理与 数字化 特征提取 结果 模式匹配
后处理
识别
声音识别的过程
• 声音的预处理：振幅归一化、预加重、样本分割、 加窗 • 特征提取：特征参数可以是能量、基音频率、共 振峰值等，较常见的是线性预测倒谱系数LPCC、 Mel倒谱系数MFCC。二者均为将声音信号变换到 倒谱域上。
• 此外，还有： • 基于MFCC和PNN的声音识别 • 基于SBC和HMM的声音识别
谢谢！
矢量量化
• 常用的失真测度有如下几种： • （1）平方失真测度： • （2）绝对误差失真测度：
k i 1
d ( X , Y ) ( X i Yi )
2
d ( X , Y ) | X i Yi |
• （3）加权平方失真测度： d ( X , Y ) ( X Y )T W ( X Y ) 其中，W为正定加权矩阵，T为矩 阵转置符号。
• • • • 声音预处理 取帧长，每帧作FFT变换。 用Mel带通滤波器进行滤波，得到一组系数。 将每个滤波器的输出取对数，得到相应频带的 对数功率谱 • 利用反离散余弦变换得到MFCC • 矢量量化 • 特征匹配
基于MFCC和GMM的方法
• 声音预处理 • 取帧长，每帧作FFT变换 • 把上述功率谱映射到梅尔频标，再用M个梅尔带通 滤波器滤波 • 将每个滤波器的输出取对数，得到相应频带的对数 功率谱 • 利用离散余弦变换得到谱的幅值，即MFCCs • 建立混合高斯模型GMM • 期望最大化 • 声音识别
矢量量化
• 失真度必须具有如下特点： • （1）在主观评价上具有意义，即小的失真对应好 的主观质量评价。 • （2）数学上易于处理，能导致实际的系统设计。 • （3）可计算并保证平均失真 D=E[d(X, Q(X))]存在。 • （4）采用的失真测度应使系统容易用硬件实现。
基于Mel和矢量量化的方法
矢量量化
• 失真测度：要对落在二维空间的模拟矢量X=(a1， a2)进行量化，要先选择一个合适 的失真测度，而后利用最小失真原则，分别计算 用量化矢量Yi替代X所带来的失真。 其中最小失真值所对应的那个量化矢量Yi中某一 个就是模拟矢量X的重构矢量。通常把所有N个量 化矢量构成的集合称之为码书或码本。码书中的 矢量称之为码字或码矢。