语音识别技术概述

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语音识别失败的例子

语音识别失败的例子

语音识别失败的例子
摘要:
一、语音识别的概述
二、语音识别失败的例子
1.语音识别软件的误操作
2.语音识别技术在实际应用中的不足
3.语音识别技术与隐私保护的冲突
三、语音识别的发展前景
正文:
【一、语音识别的概述】
语音识别,顾名思义,是指让机器通过识别和分析人类语言,从而理解人类所要表达的意思的一种技术。

随着科技的发展,语音识别技术已经逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分,比如智能手机的语音助手、车载语音导航等。

【二、语音识别失败的例子】
1.语音识别软件的误操作
虽然语音识别技术已经取得了长足的进步,但是仍然存在一些误操作的情况。

比如,有时候语音识别软件会将一些相近的发音词误认为是用户所说的内容,从而导致理解错误。

2.语音识别技术在实际应用中的不足
语音识别技术在实际应用中也存在一些不足。

例如,在嘈杂的环境中,语音识别技术可能会受到影响,导致识别不准确。

此外,如果用户的发音不标准,或者语音中含有口音,也会影响语音识别的准确性。

3.语音识别技术与隐私保护的冲突
随着人们对隐私保护的重视,语音识别技术也面临着一些挑战。

一些语音识别软件可能会收集用户的语音信息,这可能会导致用户的隐私泄露。

【三、语音识别的发展前景】
尽管语音识别技术还存在一些问题,但是随着技术的发展,相信这些问题都将得到解决。

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

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。

语音识别技术在语言教学中的应用

语音识别技术在语言教学中的应用

语音识别技术在语言教学中的应用一、语音识别技术概述语音识别技术是一种将人类的语音信号转换为计算机可识别的文本信息的高科技手段。

随着技术的不断进步,语音识别技术在各个领域的应用越来越广泛,尤其是在语言教学中,其应用前景尤为广阔。

本文将探讨语音识别技术在语言教学中的应用,分析其优势、挑战以及未来的发展方向。

1.1 语音识别技术的核心原理语音识别技术主要依赖于声学模型和语言模型。

声学模型负责将语音信号转换为声学特征,语言模型则根据这些特征预测出可能的词序列。

通过深度学习等先进的算法,语音识别系统能够不断提高识别的准确率和效率。

1.2 语音识别技术的应用场景语音识别技术的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面:- 智能助手:通过语音识别技术,智能助手能够理解用户的语音指令,提供相应的服务。

- 语音输入:在文本编辑、搜索等方面,用户可以通过语音输入来提高输入效率。

- 语音翻译:将一种语言的语音实时翻译成另一种语言的文本,方便跨语言交流。

二、语音识别技术在语言教学中的应用2.1 语音识别技术在语言教学中的优势语音识别技术在语言教学中具有显著的优势,主要体现在以下几个方面:- 提高学习效率:通过语音识别技术,学生可以更方便地进行语言学习,提高学习效率。

- 个性化学习:语音识别技术可以根据学生的学习情况,提供个性化的学习建议和资源。

- 互动性增强:语音识别技术可以增强语言教学的互动性,提高学生的学习兴趣和参与度。

2.2 语音识别技术在语言教学中的应用实例语音识别技术在语言教学中的应用实例包括:- 语音输入练习:学生可以通过语音识别技术进行语音输入练习,系统会实时识别并提供反馈。

- 语音翻译辅助:在语言学习过程中,学生可以使用语音识别技术进行实时翻译,帮助理解语言内容。

- 语音评测系统:通过语音识别技术,可以对学生的发音进行评测,提供专业的发音指导。

2.3 语音识别技术在语言教学中的挑战尽管语音识别技术在语言教学中具有诸多优势,但也面临着一些挑战:- 技术准确性:语音识别技术的准确性直接影响到语言教学的效果,需要不断提高识别准确率。

语音识别技术

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

语音识别技术及其在智能安防中的使用方法

语音识别技术及其在智能安防中的使用方法

语音识别技术及其在智能安防中的使用方法智能安防系统在当今社会中起着越来越重要的作用。

随着技术的发展,语音识别技术作为一种先进的安全识别技术逐渐成熟并广泛应用于智能安防领域。

本文将介绍语音识别技术及其在智能安防中的使用方法。

一、语音识别技术概述语音识别技术是一种将人的语音信息转换为可读写形式的计算机技术。

它通过对语音信号进行分析、特征提取和模式匹配,从而实现对语音信息的理解和识别。

语音识别技术在通信、娱乐、人机交互等领域有着广泛的应用。

二、智能安防中的语音识别技术应用场景1. 人员身份识别语音识别技术可以通过对声音、语调、语速等特征的分析,实现对人员身份的识别。

在智能安防系统中,可以将语音识别技术与人脸识别、指纹识别等技术相结合,提高人员身份识别的准确性和安全性。

2. 声纹识别通过对声音的频率、幅度、声调等特征进行分析,语音识别技术可以实现声纹识别。

声纹识别是一种通过对个体的声音进行识别和验证的技术,可以识别和辨认特定的个体。

在智能安防中,声纹识别可以帮助识别入侵者,提高门禁系统的安全性。

3. 报警系统语音识别技术可以将语音信息与特定的报警信号进行匹配,实现对异常情况的快速判断和报警。

例如,在智能安防系统中,当检测到破坏声音或固定口令时,语音识别技术可以及时发出报警信号,提醒用户注意安全。

4. 智能语音助手语音识别技术可以实现对语音指令的识别和响应,成为智能安防系统中的智能语音助手。

用户可以通过语音指令来控制安防设备,如开关门禁、监控视频回放等,提高系统的智能化程度和用户体验。

三、语音识别技术在智能安防中的使用方法1. 数据收集和预处理为了提高语音识别的准确性,首先需要对大量的语音数据进行收集和预处理。

数据的收集可以通过录音设备和麦克风等进行,预处理的过程包括降噪、去除不相关信息、数据标注等。

2. 特征提取和模式匹配在语音识别中,特征提取和模式匹配是核心的技术环节。

特征提取是将语音信号转化为与语音属性相关的数值特征,常用的特征提取方法包括MFCC(Mel频率倒谱系数)等。

人工智能语音识别技术

人工智能语音识别技术

人工智能语音识别技术人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的快速发展已经给许多领域带来了巨大的影响,尤其是语音识别领域。

语音识别技术是人工智能技术中的一个重要方向,它使得计算机能够理解人类的语音指令并将其转化为可执行的操作。

在本文中,我们将探讨人工智能语音识别技术的应用与前景。

一、人工智能语音识别技术概述人工智能语音识别技术是一种通过模仿人类的听力系统来实现机器对语音信号进行处理和理解的技术。

其基本原理是将人类的语音信号转换为文本信息,以便计算机能够理解和响应。

这项技术已经在语音助手、智能家居、机器翻译、语音交互等领域得到广泛应用,并取得了显著的成果。

二、人工智能语音识别技术的应用2.1 语音助手语音助手已经成为人们生活中不可或缺的一部分,比如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google助手等。

这些语音助手利用人工智能语音识别技术,能够听懂人的语音指令并进行相应的回应,如查询天气、播放音乐、预约日程等。

语音助手的智能化和便捷性,使得人们的生活更加方便和高效。

2.2 智能家居随着人工智能技术的不断进步,智能家居已经成为一种趋势。

通过人工智能语音识别技术,人们可以通过语音指令来控制家中的各种设备,如电视、空调、灯光等。

这种智能化的家居系统使得人们能够更加便捷地管理和控制家庭设备,并实现家居环境的个性化定制。

2.3 机器翻译现在随着全球化的加速,机器翻译也变得格外重要。

人工智能语音识别技术可以帮助将外语口语转换为文字,并通过翻译引擎进行翻译。

这种技术的运用在国际交流与合作中起到了重要的推动作用,使得语言不再成为沟通的障碍。

2.4 语音交互人工智能语音识别技术还可以应用于语音交互领域。

例如,在客服行业,将语音识别与自然语言处理相结合,可以实现自动化的电话接待和客户服务。

这种语音交互的应用大大节省了人力成本,提高了服务质量。

三、人工智能语音识别技术的前景人工智能语音识别技术的应用前景十分广阔。

多媒体应用的语音识别技术

多媒体应用的语音识别技术

多媒体应用的语音识别技术随着科技的快速发展,多媒体应用的使用变得越来越普遍。

语音识别技术作为一种重要的人机交互方式,在多媒体应用中起到了重要的作用。

本文将介绍多媒体应用的语音识别技术,并分析其应用场景和优势。

一、语音识别技术概述语音识别技术是指将人类的语音信息转化为文字或者命令的计算机技术。

通过对语音信号的分析和处理,计算机可以将语音转化为可读的文字或者执行相关命令。

语音识别技术主要包括语音信号的采集、预处理、特征提取和模型匹配等环节。

二、多媒体应用中的语音识别技术应用场景1. 智能助手随着智能设备的普及,人们越来越多地使用智能助手进行语音交互。

语音识别技术可以使智能助手更加智能化,可以通过语音指令进行操作,如打开软件、播放音乐等。

通过语音识别技术,智能助手可以更好地理解人们的需求,提供更加精准的服务。

2. 语音搜索语音搜索是一种越来越受欢迎的搜索方式。

通过语音识别技术,用户可以直接通过语音输入进行搜索,无需手动输入关键词。

语音搜索技术可以提升搜索的便利性和速度,使用户获得更好的搜索体验。

3. 语音录入在多媒体应用中,语音录入是一种常用的输入方式。

通过语音识别技术,用户可以通过语音进行文本的输入,如发送短信、撰写邮件等。

语音录入可以提高输入效率,避免了繁琐的手动输入。

4. 语音翻译在多媒体应用中,语音翻译是一种重要的功能需求。

通过语音识别技术,可以将其他语言的语音信息转化为文字,并进行翻译。

语音翻译技术可以帮助用户更好地理解其他语言的内容,拓宽跨文化交流的能力。

三、多媒体应用的语音识别技术优势1. 便捷高效语音识别技术可以通过语音指令实现对多媒体应用的控制,节省了操作的步骤和时间。

用户无需手动输入,只需通过语音输入即可完成相应的操作。

语音识别技术使得多媒体应用更加便捷高效。

2. 智能化交互语音识别技术可以使多媒体应用更智能化。

通过语音指令,用户可以与应用进行自然语言交互,更好地表达自己的意图。

语音识别技术可以提高多媒体应用的智能化程度,提供更个性化、智能化的服务。

语音识别技术的研究及应用

语音识别技术的研究及应用

语音识别技术的研究及应用随着科技的快速发展,人类社会进入了一个信息科技时代。

语音识别技术是信息科技领域中的重要组成部分,它对智能语音交互、自然语言处理、机器翻译、智能客服等领域有着广泛应用。

本文旨在探讨语音识别技术的研究及其应用。

一、语音识别技术概述语音识别技术是将语音信号转化为文本或命令的过程,它主要包括语音前端处理、特征提取、语音识别模型训练和解码等步骤。

其中,语音前端处理是将输入的语音信号进行增强、去噪和分割等预处理;特征提取是提取语音信号中的语音信息,如音频频率、声强、频段等特征值;语音识别模型训练则是对提取的语音特征值进行模型训练,使其能够准确地识别出输入的语音信号,并将其转化为文本或命令;解码则是将经过模型训练的语音识别模型应用于实际的语音输入,从而得到相应的文本或命令输出。

二、语音识别技术的研究语音识别技术的研究始于20世纪50年代末期,随着计算机处理能力的不断提高,特别是深度学习技术的发展,语音识别技术逐渐成熟。

当前,对于普通话、英语等常见语言的语音识别已经有了较高的准确率,但对于方言、口音等变异性较大的语音仍然存在较大的困难。

因此,如何进一步提高语音识别技术的准确率是当前语音识别技术研究的重要方向。

语音识别技术的研究前沿主要有以下几个方面:1. 深度学习:深度学习技术是当前语音识别领域的主流,它通过建立深度神经网络模型,从而将语音信号转化为文本或命令。

深度学习技术具有良好的自适应性和泛化能力,能够有效提高语音识别的准确率。

2. 端对端模型:端对端模型是指将语音识别的整个流程作为一个整体进行训练和优化,而不是将其拆分为多个子任务进行处理。

端对端模型能够最大限度地减少语音识别流程中的误差,从而提高模型的准确率和性能。

3. 联合训练:联合训练是指将语音识别模型与其他自然语言处理模型(如机器翻译、文本生成等)进行联合训练,能够从多个角度对语音识别进行优化和改进。

4. 混合语义模型:传统的语音识别模型主要是基于隐马尔可夫模型(HMM)的,但是这种模型对于复杂的语音信号仍然有较大误差。

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( 2) 就自适应方面而言, 语音识别技术也有待进一步改进。 做 到 不 受 特 定 人 、口 音 或 者 方 言 的 影 响 , 这 实 际 (下 转 第 34 页)
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福建电脑
2006 年第 8 期
快会成为一种可供选择的业务, 而以传输数据业务为主的通信 业务会逐渐占据主导地位, 必须精心设计所有系统的参数以实 现有效的传输离散数据, 同时为各类数据业务提供 QoS 保证。 3.2 物理层
( 2) 模板匹配的方法。模板匹配的方法发展比较成熟, 目前 已达到了实用阶段。在模板匹配方法中, 要经过四个步骤: 特征 提取、模板训练、模板分类、判决。常用的技术有三种: 动态时间 规整(DTW)、隐马尔可夫模型( HMM) 理论、矢量量化( VQ) 技术。
( 3) 神经网络的方法。利用人工神经网络的方法是 80 年代 末 期 提 出 的 一 种 新 的 语 音 识 别 方 法 。人 工 神 经 网 络 (ANN)本 质 上 是一个自适应非线性动力学系统, 模拟了人类神经活动的原理, 具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性, 其强的分类 能力和输入- 输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。但由于 存在训练、识别时间太长的缺点 , 目前仍处于实验探索阶段。由 于 ANN 不 能 很 好 的 描 述 语 音 信 号 的 时 间 动 态 特 性 , 所 以 常 把 ANN 与 传 统 识 别 方 法 结 合 , 分 别 利 用 各 自 优 点 来 进 行 语 音 识 别。 3.3 语音识别系统的结构
一般来说,语音识别的方法有三种: 基于声道模型和语音知 识 的 方 法 、模 板 匹 配 的 方 法 以 及 利 用 人 工 神 经 网 络 的 方 法 。
( 1) 基于语音学和声学的方法。该方法起步较早, 在语音识 别技术提出的开始, 就有了这方面的研究, 但由于其模型及语音 知识过于复杂, 现阶段没有达到实用的阶段。
一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分: (1)语音信号预处 理 与 特 征 提 取;(2)声 学 模 型 与 模 式 匹 配;(3)语 言 模型与语言处理.。 4. 语音识别所面临的问题
( 1) 就算法模型方面而言, 需要有进一步的突破。尤其在中 文语音识别方面, 语言模型还有待完善, 因为语言模型和声学模 型正是听写识别的基础。目前使用的语言模型只是一种概率模 型, 还没有用到以语言学为基础的文法模型, 而要使计算机确实 理解人类的语言, 就必须在这一点上取得进展, 这是一个相当艰 苦的工作。此外, 随着硬件资源的不断发展, 一些核心算法如特 征 提 取 、搜 索 算 法 或 者 自 适 应 算 法 将 有 可 能 进 一 步 改 进 。
1. 引言 语音识别是一门交叉学科, 语音识别正逐步成为信息技术
中人机接口的关键技术, 语音识别技术与语音合成技术结合使 人们能够甩掉键盘, 通过语音命令进行操作。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。语音识别还可以应用在工业控制方面 , 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。 2. 语音识别的发展历史
移动性管理是成功实现无缝移动业务的关键, 其处理过程 大致可分为三个步骤, 即本地管理、路由管理和切换管理。从总 体来看, 需要关注的是查找移动节点位置信息, 经最佳路由将数 据包传送到目的地。
用户的无缝连接移动性已成为基本要求, 为确保各种不同 的无线技术平滑转换, 有必要考虑诸多因素, 最终建立移动性管 理机制, 调整移动用户在不同系统间漫游时所需的业务特性匹 配。 3.3.2 流量管理
QoS 是各层向高一层提供的适合的服务的性能水平。性能 是 指 诸 如 带 宽 、时 延 、时 延 变 化 和 错 误 率 等 网 络 参 数 。 在 每 个 环 境中, QoS 可以通过环境所支持的应用来规定。在主要提供实时 语音通信的无线蜂窝网络中, 时延和时延变化就成为 QoS 的主 要考虑的特性, 但对于无严格实时要求的数据文件传送业务占 主导情况下的移动环境而言, 无差错传送数据包就成为 QoS 主 要考虑的特性。对于新的应用来说, 往往要规定相应的 QoS 主要 参数。 4. 结束语
我国对语音识别的研究开始于 80 年代。近年来发展迅速, 并取得了一系列的成果。如清华大学计算机系研制的语音识别 系 统 以 1183 个 单 音 节 作 为 识 别 基 元 , 采 用 分 段 概 率 模 型 , 对 词 的组成音节进行分解, 在字一级上先做分体识别, 再用搜索匹配 算法计算词一级的整体识别率, 使三字词和四字词的识别率达 98%。中 科 院 自 动 化 所 模 式 识 别 实 验 室 将 汉 语 音 节 切 分 成 声 母 、 韵母, 并辅之以四声, 然后加以识别, 其声、韵母识别采用连续密 度的 HMM, 四声识别采用多层感知器的神经网络模型。整个系 统 识 别 率 为 89.5%, 声 调 识 别 率 为 99.5%, 词 的 识 别 率 为 95%。 另外, 中国科学院声学所、北方交通大学、北京大学、哈尔滨工业 大 学 、中 国 科 技 大 学 、北 京 邮 电 大 学 、国 防 科 技 大 学 等 单 位 结 合 汉语语音学和语言学的特点, 在汉语语音识别系统的基础理论、 数学模型和算法、实用系统开发等方面做了大量的工作 , 并取得 了一系列的成果。目前, 国内在该领域的研究主要受到国家 863 资助, 所研究的系统大部分是大词汇量孤立词识别系统。最近一 两年才在中科院的自动化所、声学所 , 及清华大学电子工程系等 机构才有连续语音识别系统的发展。台湾的一些学术机构在汉 语语音识别方面也做了大量的研究及实用化的工作。 3. 语音识别技术基础 3.1 语音识别系统的分类
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2006 年第 8 期
语音识别技术概述
杨尚国 1, 杨金龙2
(1. 曲阜师范大学物理工程学院 山东曲阜 273165 2. 青岛大学软件技术学院 山东青岛 266061)

【摘 要】: 本文阐述语音识别的发展过程、基本方法以及语音识别系统的分类, 分析了语音识别所面临的问题。 【关键词】: 语音识别; 隐马尔可夫模型( HMM) ; 系统分类
参考文献: 1. Abbas Jamalipour 著《. 无线移动因特网: 体 系 结 构 、协 议 及 业 务 》. 北 京: 机械工业出版社, 2005 2. S.A.M. Makki, Niki Pissinou 等 . Mobile and wireless Internet access. Computer Communications, 2003 3. 李谦. 话说移动因特网. 中国计算机用户, 2000
如果从识别系统的词汇量大小考虑, 也可以将识别系统分 为 3 类: (1)小词汇量语音识别系统。通常包括几十个词的语音识 别 系 统 。(2)中 等 词 汇 量 的 语 音 识 别 系 统 。通 常 包 括 几 百 个 词 到 上 千个词的识别系统。(3)大词汇量语音识别系统。 通常包括几千 到几万个词的语音识别系统。这些不同的限制也确定了语音识 别系统的困难度。 3.2 语音识别的几种基本方法
语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。如果
从说话者与识别系统的相关性考虑, 可以将识别系统分为 3 类: (1)特 定 人 语 音 识 别 系 统 ; (2)非 特 定 人 语 音 系 统 ; (3)多 人 的 识 别 系统: 或者成为特定组语音识别系统。
3.1 如果从说话的方式考虑, 也可以将识别系统分为 3 类: (1)孤立词语音识别系统; (2)连接词语音识别系统; (3)连续语音识 别系统。
本文主要对移动因特网的需求进行分析, 并由此给出了未 来移动因特网的功能分层体系结构。分层体系结构是未来移动 网络中处理和增加业务流量以及调整新业务应用、简化研究的 唯一方法。IP 连接性需要在 移 动 性 管 理 、流 量 管 理 以 及 QoS 管 理方面有增强性功能, 以实现对目前快速分组交换网络 ( 如 ATM) 的完全覆盖。对于移动核心网络独立于底层接入技术的实 现 , 分层体系结构 较 3G 系 统 提 供 了 简 化 的 处 理 方 式 。 另 外 , 它 对融合各种接入技术的研究提供了一个框架, 为未来因特网的 可扩展问题提供了相应的解决方案。
现有的接入技术, 如无线蜂窝和无线局域网必须为离散数 据业务进行优化而不是只面向传统的语音业务。先进的智能天 线 技 术 、信 源 编 码 、信 道 编 码 在 提 高 数 据 传 输 速 率 、带 宽 利 用 率 和信道容量方面都是必要的技术。
现有的有线或无线网络接入技术的充分结合, 对于在未来 网络实现端到端的可靠数据传输非常重要, 处于同代和不同代 的无线网络在横向和纵向上将协同工作, 以实现各自服务功能 的相互补充。在热点地区业务处理和室内宽带业务方面, 无线局 域网( 如 LAN) 和固定网 络 ( 如 ADSL) 将 协 助 无 线 蜂 窝 系 统 在 提 供完备服务方面达到相应的目标。同时, 在地面网络无法覆盖的 情况下, 卫星网络能够利用直接广播或用户至卫星的直接通信 提供各种异种网络与个人移动用户之间的互联。 3.3 网络管理层
流量管理是在网络中用于控制流量的一系列规程和技术, 以获取较高的网络利用率、避免网络拥塞和提供可接受的服务 质量。在核心网络的数据业务流量急速增长的情况下, 所要面对 的问题是: 应用现有的 IP 技术中的路由算法是否能应对如此巨 大的增长。在未来网络中, 随着新的流量管理技术的出现( 如排 队 管 理 、接 纳 控 制 、分 布 式 多 队 列 系 统 ) , 及 其 在 IP 路 由 器 中 的 应用, 有可能加快路由器的数据包处理速度, 同时降低网络延 时。 3.3.3 服务质量管理( QoS)
不同接入技术的互联, 由一些核心网络元素提供, 如互联功 能服务器。这样的互联需要在网络层次上处理, 因此在应用层和 接入层之间需要设置一个提供应用服务的网络管理层, 该层次 在未来移动因特网实现中占有重要地位。
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