语音识别技术大纲
《语音识别技术介绍》PPT课件
语音识别概述
21世纪语音识别技术的应用及产品化方面进一步发展。在语音识别产品方面， 各大公司纷纷推出自己产品。目前世界上最先进的语音识别软件，既不是微软生 产的，也非IBM制造，它的名字叫做Naturally Speaking，出自于Nuance Communications公司。Naturally Speaking己经得到了大多数用户的认可。用户 对着麦克风说话，屏幕上就显示出说话的内容，很容易识别和纠正错误.久而久 之，该软件就会适应用户的说话风格。
语音识别系统基本原理
语音识别系统基本构成
语音识别系统基本原理
预处理 预处理部分包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，去除声门激励和
口唇辐射的影响以及噪声影响等，预处理最重要的步骤是端点检测。
特征提取 特征提取部分的作用是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，如平均能量、过零数、共振峰、倒谱、线性预测系数等，以便训练 和识别。参数的选择直接关系着语音识别系统识别率的高低。
目前市场上出现的语音识别器大多数是特定人孤立单词语音识别系统。
孤立词语音识别系统中的难点问题： (1) 语音信号的多变性 语音信号是非平稳随机信号，不但不同发音者发音之间存在重大的差异，即
使同一人同一语音的不同次发音，也存在很大差异。 (2) 噪声影响 当实际环境中有噪声存在时，容易造成训练与测试环境不匹配导致语音识别
语音信号处理与识别
一、语音识别概述 二、语音识别系统基本原理 三、预处理及特征参数提取 四、模板匹配技术及相似性判断方法 五、语音识别系统的设计和实现
语音识别概述
让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技 术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进 入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一。
《语音识别》 说课稿
《语音识别》说课稿尊敬的各位评委老师：大家好！今天我说课的题目是《语音识别》。
下面我将从教材分析、学情分析、教学目标、教学重难点、教法与学法、教学过程以及教学反思这几个方面来展开我的说课。
一、教材分析《语音识别》是信息技术领域中的一个重要内容，它涉及到计算机科学、语言学、信号处理等多个学科的知识。
本节课所选用的教材是_____出版社出版的《信息技术》＿____册，教材在内容编排上注重理论与实践相结合，通过实际案例引导学生理解和掌握语音识别的基本原理和应用。
在教材中，语音识别这一章节位于_____部分，它是对前面所学的_____知识的延伸和拓展，同时也为后续学习_____内容奠定了基础。
通过本节课的学习，学生将对语音识别技术有一个初步的认识，了解其工作原理和应用场景，为今后进一步学习和探索相关领域的知识打开了一扇窗口。
二、学情分析本节课的授课对象是_____年级的学生，他们已经具备了一定的信息技术基础知识和操作能力，对新鲜事物充满好奇心和求知欲。
在之前的学习中，学生已经接触过计算机的基本操作、编程语言等内容，具备了一定的逻辑思维能力和问题解决能力。
然而，语音识别技术对于学生来说可能是一个相对陌生的领域，其中涉及到的一些概念和原理可能会比较抽象，理解起来有一定的难度。
此外，学生在学习过程中可能会出现注意力不集中、缺乏耐心等问题，需要教师在教学过程中采取多样化的教学方法和手段，激发学生的学习兴趣，提高课堂教学效果。
三、教学目标基于对教材和学情的分析，我制定了以下教学目标：1、知识与技能目标（1）学生能够了解语音识别的定义、工作原理和应用场景。
（2）学生能够掌握语音识别系统的基本组成部分和工作流程。
（3）学生能够学会使用常见的语音识别软件进行简单的语音输入和操作。
2、过程与方法目标（1）通过观察、分析和实践，培养学生的观察能力、分析问题和解决问题的能力。
（2）通过小组合作学习，培养学生的团队协作精神和交流能力。
人工智能-语音识别技术PPT学习课件
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声学模型
声学模型是把语音转化为声学表示的输出，即找到给定的语音源于某个声学符号的概率。 对于声学符号，最直接的表达方式是词组，但是在训练数据量不充分的情况下，很难得到 一个好的模型。词组是由多个音素的连续发音构成，另外，音素不但有清晰的定义而且数 量有限。因而，在语音识别中，通常把声学模型转换成了一个语音序列到发音序列（音素） 的模型和一个发音序列到输出文字序列的字典。
至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观 察序列，这里N为总帧数。观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向 量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。3/5/2020来自 7语音识别的实现（4）
接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念： 音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内
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语音识别的实现（3）
图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长 25ms、帧移10ms分帧。
分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将 波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每 一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信 息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，声学特征也不 止有MFCC这一种，具体这里不讲。
由贝叶斯公式143162020展开可得po是对每个句子进行计算的而对每个句子来说po是不变的所以可以改写成如下其中pow称做观测最大释然由声学模型计算可得其中pw称做先验概率由语言模型模型计算可得综上所述语音识别就是解码decoding过程如下图所示
语音识别技术的阐述并举例说明
语音识别技术的阐述并举例说明1. 语音识别技术的概述在当今这个信息爆炸的时代，语音识别技术可谓是一个火热的领域。
简单来说，它就是让计算机“听懂”人类说话，把语音转换成文字。
想想看，以前咱们打字得慢吞吞的，现在只要“嘿，你好”，手机就能把你说的话变成文字，简直就像是在和外星人聊天！这种技术背后的原理其实挺复杂的，但咱们不必深究，简单理解就好。
1.1 语音识别的工作原理语音识别技术的工作原理其实就是把声音信号变成数字信号，再通过一些算法分析这个信号，最后识别出你说的内容。
就像是把你在大街上听到的音乐变成乐谱，虽然中间的过程可能有点曲折，但最后能听出个所以然来。
不过，别以为这就简单，想让计算机分清楚“我爱你”和“我爱鱼”可得下不少功夫呢！1.2 语音识别的发展历程语音识别的发展也可谓是一波三折。
从最初的只支持简单命令的系统，到现在的智能助手，真是翻天覆地的变化。
记得早些年，咱们说话时，系统经常听错，结果出来的文字让人哭笑不得。
可是，现在的技术已经进步了不少，能适应不同的口音、语速，甚至能理解一些俚语，真是让人叹为观止！2. 语音识别的应用场景那么，语音识别到底能用在哪里呢？这就不得不提到它的广泛应用了。
无论是日常生活还是工作中，语音识别技术都在悄悄改变着我们的方式。
2.1 智能助手大家一定听说过 Siri、Alexa 这些智能助手吧？它们的工作原理就是利用语音识别技术，帮助我们完成各种任务。
想查天气、定闹钟，甚至找餐馆，只要说出来，助手就能帮你搞定。
试想一下，早上起床的时候懒得动，只要躺在床上说：“给我来杯咖啡”，不久后咖啡就送到手边，简直就是现代人的梦想生活啊！2.2 客服服务再比如在客服领域，语音识别技术也发挥了大作用。
想想打客服热线的情景，你说：“我想投诉。
” 这句话通过语音识别系统，能迅速进入正确的处理流程，不再让你等得心急火燎。
以往那些烦人的按键导航真是让人心累，现在只需说出你的需求，简单明了，真是让人感觉“技术改变生活”不是空话！3. 语音识别的未来发展当然，语音识别的未来还有更多可能。
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。
语音识别技术
基于DTW的语音识别
• DTW算法通过局部优化的方法实现加权距离和最小，即
D ( i , j ) = m in
C
∑
N
n=1
d x , y Wn i n j n ( ) ( )
(
)
∑W
n =1
N
n
Wn 为加权函数，需考虑两个因素： ⑴ 根据第n对匹配点前一步局部路径的走向来选取； ⑵ 考虑语音各部分给予不同权值，以加强某些区别特征。
• 对于孤立词(或命令)识别，DTW算法与HMM算法在相同的 环境下，识别效果相差不大。 • 优点： -可靠性强 -复杂度低 • 关于DTW理论已作介绍
基于matlab的DTW识别算 法实现
• 实验模板：”a，b，c，d，e，你好“的wav文件(8k采样， 单声道，精度8位) • DTW算法采用两步约束：
・ 说话人识别常用参数分类：
(1) 线性预测参数及其判生参数 (2) 语音频谱直接导出的参数 (3) 混合参数 (4) 其他鲁棒性参数
说话人识别与语种辨识
・ 模式匹配的方法： (1) 概率统计方法； (2) 动态时间规整方法（DTW） (3) 矢量量化方法（VQ） (4) 隐马尔可夫模型方法（HMM） (5) 人工神经网络方法（ANN）
语音识别的概述
语音识别系统的分类
分类依据 语音的发音 方式 孤立词语音 识别系 统 连接字语音 识别系 统 非特定人语 音识别系 统 说话人 词汇量的大 小 小词汇量 (10-100) 识别的方法 动态时间规 整(DTW) 矢量量化 (VQ) 隐马尔可夫 模型 （HMM ） 隐马尔可夫 模型 (HMM)、 人工神经 网络 (ANN) 应用场合
y y
yk =
Y = y1 , y2 ,L , yTy , k = 1, 2,L , Ty
智能语音识别的技术实现方案
鲁棒性评估
鲁棒性
口音鲁棒性
衡量系统在各种噪声和口音下的性能 表现。
评估系统对不同地区口音的识别能力 。
噪声鲁棒性
评估系统在有噪声环境中的性能，如 风声、背景音乐等。
优化策略与实践
01
02
03
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数据增强
通过增加训练数据的多样性来 提高模型的泛化能力。
深度学习模型优化
采用更先进的深度学习模型结 构，如Transformer、CRNN
感谢您的观看
技术发展对社会的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ远影响
改变信息获取方式
智能语音识别将使人们更加便捷地获取信息，不再受限于文字输 入。
提升生产效率
智能语音识别在各行各业的广泛应用，将有助于提升生产效率和服 务质量。
改变人机交互方式
智能语音识别的普及将推动人机交互方式的变革，使交互更加自然 、便捷。
THANKS FOR WATCHING
个性化需求满足
随着用户对语音交互体验的追求，智能语音识别将更加注重个性化 需求的满足。
当前面临的挑战与问题
数据隐私和安全
智能语音识别涉及大量用户数据，如何保障数据隐私和安全成为亟 待解决的问题。
方言和口音识别
如何提高对不同方言和口音的识别准确率，以满足更广泛用户的需 求。
噪音干扰处理
如何在噪音环境下提高语音识别的清晰度和准确性，是技术实现的一 大挑战。
语音识别中的语言模型
语言模型用于预测输入语音对应的文本序列的概率分布，是 提高语音识别准确率的重要手段。
基于统计的语言模型，如n-gram、隐马尔可夫模型（HMM ）和循环神经网络语言模型（RNN-LM），能够根据上下文 信息对输出文本序列进行概率计算，提高了语音识别的性能 。
语音识别(speechrecognition).ppt
三、动态时间规整的原理描述
60年代由日本学者提出，算法的思想是把未 知量伸长或缩短 ( 压扩) ，直到与参考模板的长度一 致，在这一过程中，未知单词的时间轴会产生扭曲 或弯折，以便其特征量与标准模式对应。
原理描述
DTW 是把时间规整和距离测度计算结合起来。测 试语音参数共有 I 帧矢量，而参考模板共有 J 帧矢量， I 和J 不等，寻找一个时间规整函数 j=w(i) ，它将测试 矢量的时间轴 i 非线性地映射到模板的时间轴 j 上，并 使该函数 w(i) 满足：
2. 识别：将输入语音进行处理，提取特征参数， 和模式库中的模板进行比较匹配，作出判决。
预处理
语音特征 参数分析
失真测度 计算
识别决策
模式匹配
标准 模板
语音识别的框图
专家 知识
二、预处理
语音信号的放大、防混叠滤波、自动增益控制、 模数转换、消除噪声、端点检测。
端点检测：从包含语音的一段信号中确定出语音 的起点和终点。有效的端点检测不仅能使处理的时 间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰。实验 表明：端点检测的正确与否影响到识别率的高低。 语音端点检测的方法：短时能量和短时过零率。
随着语音识别技术的逐渐成熟，语音识别技术开 始得到广泛的应用，涉及日常生活的各个方面如电信、 金融、新闻、公共事业等各个行业，通过采用语音识 别技术，可以极大的简化这些领域的业务流程以及操 作；提高系统的应用效率。
语音识别应用实例
1. 语音识别以 IBM推出的ViaVoice为代表，国内 则推出Dutty ++语音识别系统、天信语音识别系统、 世音通语音识别系统等。
2. 根据识别的词汇量来分，有： （1）大词汇（ 1000个以上的词汇，如会议系统） （2）中词汇（ 20～1000个词汇，如定票系统） （3）小词汇（ 1～20个词汇，如语音电话拨号）
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S063015
课程名称
(中文)语音识别技术
(英文)Speech Recognition
课
程
基
本
情
况
1．课程总学分：2课程总学时：32 (课内学时：32实验学时：)
2．课程性质：选修课
3．适用专业：控制科学与工程
4．适用对象：硕士
5．先修课程：数字信号处理
6．首选教材：《语音信号处理》(修订版)胡航编著哈尔滨工业大学出版社2002
12、语音合成（2学时）
13、语音识别（2学时）
14、说话人识别（2学时）
15、语音增强（2学时）
主要参考资料
《语音信号处理》易克初主编国防工业出版社2000
《语音信号处理》赵力主编机械工业出版社2002
备
注
注：1．课程性质：学位课、必修课、选修课2．适用对象：硕士、博士、工程硕士
3．考核方式：考试、考查4．教学形式：课堂教学、实验教学、报告等
5．此表栏目中没有的均填“无”，如：没有先修课程的，就在选修课程一栏中填“无”
3、语音信号的时域分析（2学时）
4、语音信号的短时傅立叶分析（2学时）
5、语音信号的同态滤波及倒谱分析（3学时）
6、语音信号的线性预测分析（3学时）
7、语音信号的矢量量化（3学时）
8、隐马尔可夫模型（2学时）
9、语音检测分析（2学时）
10、语音编码(一) ——波形编码（2学时）
11、语音编码(二) ——声码器技术及混合编码（2学时）
二选教材：《语音信号处理》易克初主编国防工业出版社2000
7．考核方式：考查
8．教学形式：课堂教学
9．参考书目：《语音信号处理》赵力主编机械工业出版社2002
教学目的及
要求
(1)使学生具备语音识别的基础理论知识、掌握技术和方法，并了解有关语音识别的国内外最新动态；(2)培养和提高学生在多媒体信息处理方面的分析与解决问题的能力，为日后从事相关领域的工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域，打下坚实的基础。
（3）本课程主要向学生系统地介绍语音信号处理中的基本理论、方法。通过学习，让学生对语音信号处理的基础知识、语音信号的各种分析和处理技术、语音信号处理技术的应用有基本的了解，对语音信号产生的数字模型、倒谱分析、LPC分析有全面了解。
教
学
内
容
及
学Байду номын сангаас
时
分
配
1、绪论（1学时）2、语音信号处理的基础知识（2学时）