语音识别技术微课
《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。
人工智能语音识别课件
后端处理模块
语言模型
采用统计学习方法（如n-gram、循环神经网络等）对大量文本数据进行训练，得到一个能够将文本表示映射到 最终输出结果的模型。
置信度分析
对每个识别结果进行置信度评估，以过滤掉低置信度的结果，提高识别准确率。
04
CATALOGUE
语音识别技术面临的挑战与解 决方案
环境噪声与干扰问题
机器学习与深度学习在语音识别中的应用
传统机器学习方法
使用高斯混合模型、i-vector和PLDA等传统机器学习方法进行声学建模。
深度学习方法
使用深度神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络等深度学习方法进行声学 建模和序列识别。
03
CATALOGUE
语音识别系统架构
前端处理模块
预加重
加窗
通过一个高通滤波器对输入的语音信 号进行预处理，以减少语音信号的延 迟和改善语音信号的频谱特性。
03
定期进行安全审计和监控，及时发现和处理安全漏洞和威胁。
06
CATALOGUE
实践案例分析
智能客服系统中的应用
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总结词：高效便捷
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详细描述：智能客服系统通过语音识别技术，能够快速准 确地识别用户语音信息，实现高效便捷的自助服务，提高 客户满意度。
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倒谱系数（cepstral coefficients）
将语音信号从时域转换到频域，提取出反映语音信号频谱特性的特征。
声学模型与解码模块
声学模型
采用统计学习方法（如隐马尔可可模型、神经网络等）对大量语音数据进行训练， 得到一个能够将语音特征映射到音素级别的模型。
解码
根据声学模型和语言模型，对输入的语音特征进行解码，生成对应的文本表示。
浙教版(2023)初中信息技术八年级下册第5课语音识别技术教学设计
第5课《语音识别技术》教学设计【课标内容要求】通过认识身边的人工智能应用，体会人工智能技术正在帮助人们以更便捷的方式投入学习、生活和工作中，感受人工智能的发展给人类社会带来的深刻影响。
【教学内容分析】本课在课标中属于第四学段（7-9年级）中“人工智能与智慧社会”的人工智能模块。
本课主要涉及在语音识别过程中对人工智能特征提取、模式匹配、语言处理等技术的案例体验和原理分析，这部分内容较为抽象，需要借助实际案例和活动，通过模仿理解计算机科学中模式识别的过程。
在八年级下册教材中，本课作为第二单元第一课，既是了解了第一单元人工智能技术原理后第一课体验感较强的课，也是作为智能技术入门的第一课，有着提升学生学习兴趣、深入具体技术的作用。
难度逐渐提升，并由具体技术延伸到人工智能深度学习、技术基础和安全意识等方面。
【教学目标】1. 通过具体任务的实践活动，感受语音识别技术的基本流程。
2. 理解语音识别技术的基本过程和原理，明白语音识别技术实现的方式，能阐述语音识别技术的基本流程。
3. 能迁移到人工智能应用的生活场景，感受人工智能带来的便利，增强学习主动性和积极性。
重点：理解语音识别技术的基本过程和原理难点：明白语音识别技术实现的方式，理解“语音模型”“音素序列”“模式匹配”等术语及其在语音识别过程中发挥的作用【核心素养指向】1.认识到互联网、物联网和人工智能对社会发展的影响，善于使用信息科技解决学习和生活中的问题（信息意识）2.能在真实情境中发现问题，提取问题的基本特征，对问题进行抽象、分解、建模、制定解决方案（计算思维）【学情分析】八年级学生经历了信息科技课程的学习，在日常生活中也对信息科技有一定的接触，具备基本的计算机操作技能，也对语音识别技术有一定的了解，但并不系统、全面，可能存在一些前概念的影响。
这个年龄段的学生已经具备一定的逻辑思考能力，对问题的观察、分析、思考有了提升，能通过感知体会影响。
学习语音识别技术需要对计算机基础知识有一定理解，能明白数据采样量化的过程，因此要在这方面给予一些辅助学习资料，并逐级增加难度，给学生自主学习的空间。
06-26《语音识别》教学设计
第26课语音识别【教材分析】本课是人工智能模块的最后一课。
本课是一个实践活动，应用计算思维，结合xDing软件AI模块来解决生活中的问题。
首先提出问题——如何实现语音控制。
xDing软件中AI选项中有“智能语音输入”模块。
通过该模块可以向开源机器人“小丁”发出语音指令。
然后解决问题——“小丁”怎样才能“听懂”语音指令？教材中指引学生用“如果”条件语句进行指令判断，然后根据语音指令写出不同执行方式。
最后总结验证——运行程序，并通过话筒发出指令，观察舵机运行状况。
根据舵机转动情况调整程序让“小丁”能“听懂”更多语音指令。
【学情分析】六年级学生经过本单元前3课的学习已经对人工智能的定义、发展、分类有了初步的了解。
对于xDing软件中AI模块中的控件的应用也有了使用经验。
【教学目标与要求】1.通过数字化学习方式了解现实生活中语音识别的意义。
2.通过硬件搭建和xDing软件编程制作语音控制的门，培养学生计算思维。
3.尝试利用编程和语音识别技术实现更细致的舵机控制，培养创新意识。
【教学重点与难点】重点：1.掌握使舵机摇臂模拟开关门的算法。
2.学会使用xDing软件实现语音控制舵机开关门的编程操作。
难点：体验用计算思维解决生活中的实际问题的方法，尝试利用语音识别技术进行控制舵机的编程。
【教学方法与手段】方法：通过提问激发学生的学习动机，教学过程中采用了任务驱动法进行教学，将自主探究和小组合作学习相结合，重点培养学生对应用xDing软件实现人工智能的兴趣，提高学生编程热情。
手段：多媒体教学课件、教师演示与学生操作相结合。
【课时安排】安排1课时。
【教学过程】一、导入1. 播放语音识别相关视频，让学生欣赏。
2. 讨论所看到的画面介绍了什么知识？3. 现实生活中语音识别有哪些实际应用？未来语音识别可能会帮助人们做什么？4. 小问号看了以后也想要设计一个“听话”的门。
小博士说xDing软件中的人工智能模块可以帮助他实现。
《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。
语音识别技术微课
定义
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。
主要应用
语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导 航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写 数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理 技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构 建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。
前景
在电话与通信系统中，智能语音接口正在把 电话机从一个单纯的服务工具变成为一个服务的 “提供者”和生活“伙伴”；
使用电话与 通信网络，人们 可以通过语音命 令方便地从远端 的数据库系统中 查询与提取有关 的信息；
随着计算机的小型化，仅只有一个手 表那么大，再用键盘进行 拨号操作已经是不可能的。
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 音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高 技术产业。
专题讲座：语音识别与声纹识别
1 语音信号处理基础
1.1 语音信号的产生
等效为激励源＋声道＋喇叭口
激励源：声带 声带振动频率－基频(基音频 率) 清音 － 声带不振动 浊音 － 声带振动 声道：可变谐振腔 不同形状、不同声音 共振(谐振)频率
1 语音信号处理基础
1.1 语音信号的产生
发音的分类
浊音（voiced sounds）：声道打开，声带在先打开后 关闭，气流经过使声带要发生张驰振动，变为准周期振动气 流。浊音的激励源被等效为准周期的脉冲信号。 清音（unvoiced sounds）：声带不振动，而在在声道 某处保持收缩，气流在声道里收缩后高速通过产生湍流，再 经过主声道（咽、口腔）的调整最终形成清音。清音的激励 源被等效为一种白噪声信号。 爆破音（plosive sounds）：声道关闭之后产生压缩空 气然后突然打开声道所发出的声音。
语音识别与声纹识别
重庆第二师范学院数学与信息工程系
www.themegalle
Contents
1 语音信号处理基础
2 语音识别
语音识别 声纹处理
3 声纹识别 4 语音合成
5 语音数据挖掘
1 语音信号处理基础
内容提示
语音
信号
1.1 语音信号的产生
1.2 语音信号的感知（了解） 1.3 语音信号的线性产生模型
8.5cm
17cm 声道的无损模型 L=17cm，声道的长度 嘴唇
n表示谐振频率的序号
n=1,2,3 „ 称为第一共振峰F1=500Hz 、第二共振峰F2=1500Hz 、第三共振峰F3=2500Hz ，„ c=340m/s 声速
1 语音信号处理基础
1.1 语音信号的产生
一种声道形状对应一套共振峰 不同人的声道大小不同，共振峰不同 同一人，发不同音，共振峰也不同 声道的作用相当于一个滤波器，它放大（或增强） 某些频率而衰减其他频率分量
科大讯飞语音识别讲义PPT学习教案
InterReco标准开发接口
端点检测开发接口
支持对音频数据检测语音开始点及结束点的功能，并 提供端点检测的参数设置、读取功能。
识别器开发接口
通过激活语法，对语音进行语音识别并获取识别结果。 同时为满足一般IVR的需要，提供DTMF(双音多频)解析、 返回用户语音等功能。
语音录入开发接口
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手机挂失 手机上网 余额查询 彩铃业务
呼叫导航系统的评估
识别性能
假如“我/的/手机/丢/了”，识别为“我们/手机/丢/掉/了 插入错误，如“掉”，标记为I 删除错误，如“的”，标记为D 替换错误，如“我们”，标记为S 假如总词数为N，其中正确为M，则识别准确率为
(N-I-D-S)/N
InterReco快速开发接口
是对应用开发接口的封装，提供最为快速 的开发能力
通过激活语法，实现在线的语音识别功能 的同时，提供了对语音文件的识别功能
与简单开发接口相比，不提供DTMF语法解 析及返回用户语音第功35页/能共97页
标准开发接口 之 端点检测开发接口
函数名称 ISRepOpen ISRepClose ISRepDetectorCreate ISRepDetectorDestroy ISRepSetParameter ISRepGetParameter ISRepSessionBegin ISRepSessionEnd ISRepPromptDone ISRepStart ISRepStop
• 基于讯飞语音识别系统SDK 的开发
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讯飞语音识别系统
命令词识别系统 路由导航系统 POI系统
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1 命令词识别系统
以语法的形式限定待识别的内容
语音识别综述PPT课件.ppt
• 性能（ 用720小时的语音数据训练）
– 从：原先的4周时间
– 10/8/2024 到：现在的3天时间
18
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
10/8/2024
19
技术现状──识别效果
• 识别率
– 美国：广播语音可达80％ – 中国：有较强噪声的朗读语音：70％左右 – 距离实用还有相当大的距离
– 中国：声学所，自动化所，清华，北大
10/8/2024
5
语音识别简介──主要应用
• 主要应用
– 桌面输入法（ViaVoice）：噪音、方言问题 – 电话语音服务器：中国现阶段主要应用 – 手机、PDA命令：比较热的方向，噪音、方言 – 智能交互：信息亭，飞行员训练
10/8/2024
6
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
• 语言模型
– 已知发音串写出词串 – P(S|LP)P(P|L)P(L|W)P(W|A)P(A) – 其中，W是字串，A是读音串，L是词串，P是
词性串，S是词义串
• 主流方法
– 三元语法：Tri-gram
10/8/2024
12
主流方法──搜索算法
• 搜索（解码）
– 识别的主要过程 – 通过搜索找到某一概率（P(W)）最大化的字串
技术现状──美国语音行业现状
• 工业界
– 总体是近乎亏损，通过整合来降低成本 – 整盘后盈利或持平的可能已经出现
• 学术界
– 做大系统的单位减少，专注于创新性的小项目/子课题的研究
• DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency ）
– 集中资源扶植主力单位，不鼓励小而全的单位 – 对创新研究的小任务也有明确的整合要求 – 已完成实际需求为目的
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。
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定义
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。
主要应用
语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导 航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写 数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理 技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构 建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。
前景
在电话与通信系统中，智能语音接口正在把 电话机“伙伴”；
使用电话与 通信网络，人们 可以通过语音命 令方便地从远端 的数据库系统中 查询与提取有关 的信息；
随着计算机的小型化， 键盘已经成为移动平台的 一个很大障碍，想象一下 如果手机仅仅只有一个手 表那么大，再用键盘进行 拨号操作已经是不可能的。
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 音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高 技术产业。