语音检索2
语音搜索
语音搜索作者：星辰来源：《百科知识》2012年第09期语音搜索是2011年度移动互联网的热点领域，比如iPhone 4S内置的Siri语音搜索功能就让人耳目一新。
利用Siri，用户可以通过手机读短信、询问天气、语音设置闹钟等。
Siri可以支持自然语言输入，并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用，还能够不断学习新的声音和语调，提供对话式应答。
语音搜索从技术本质而言，是先对用户所说的语句进行语音识别，再根据识别的结果进行搜索，并反馈给用户相应的结果。
通过语音库的构建，机器已经能够较好地识别用户的语音；而语义库的构建，则实现了机器对人的自然语言的解读，为更加精确反馈搜索结果奠定了基础。
同时，网络技术与云计算的发展，也使得基于在线语音、语义库实现精准识别成为可能。
事实上，语音搜索并不是一项新技术。
微软称其早于苹果一年就开始研究语音搜索技术，并且透露未来在Windows 8上会内置该服务。
微软于2011年4月通过苹果商店（App Store）发布了iPad版必应搜索引擎，该搜索引擎就引入了语音搜索功能，这也是微软正式进军语音搜索领域的一个标志。
近期有微软高管称，未来在平板电脑和个人电脑上使用的Windows 8操作系统将能够提供与Siri一样的体验，甚至会提供更多的体验。
而更早推出语音搜索服务的其实是谷歌。
2009年，谷歌就在诺基亚S60平台上推出语音搜索软件。
该语音搜索软件采用云计算的模式工作，支持中文普通话、英文以及二者混用的语音输入方式。
同时，这一服务采用了对背景噪音进行分离的技术，能够有效地降低环境因素带来的影响。
Voice Actions 是谷歌于2010年推出的另一款基于安卓手机平台的应用，利用该应用可以通过语音命令发短信、设置闹钟，或是打开网页寻找你所需要的内容。
通过特定的应用，只要说出你想要听的音乐和电台，手机就能够为你搜索到你所需要的音乐。
不过，Voice Actions要求你说的话必须具备严格的语法结构和格式，否则系统将无法识别。
语音交互的功能描述
语音交互的功能描述语音交互是一种通过语音指令与计算机进行交互的技术。
它可以让人们通过语音输入来完成各种操作，如语音搜索、语音助手、语音翻译、语音播报等。
语音交互的功能描述如下：一、语音搜索语音搜索是指通过语音输入来进行搜索操作。
用户可以通过语音指令告诉计算机要搜索的内容，计算机会将语音转换成文字，并根据用户的指令进行相应的搜索。
语音搜索可以方便快捷地帮助用户获取所需信息，节省了输入文字的时间和精力。
二、语音助手语音助手是一种人工智能技术，它可以通过语音指令来执行各种任务，如播放音乐、发送短信、设置闹钟等。
用户可以通过语音与语音助手进行对话，向其提出问题或请求，语音助手会根据用户的指令进行相应的操作。
语音助手的出现使得人机交互更加便捷和自然。
三、语音翻译语音翻译是指通过语音输入将一种语言转换成另一种语言。
用户可以通过语音将需要翻译的内容告诉计算机，计算机会将语音转换成文字，并将其翻译成用户需要的语言。
语音翻译可以帮助用户在不懂外语的情况下与他人进行交流，打破语言障碍，提高沟通效率。
四、语音播报语音播报是指通过语音将文字内容转换成语音进行播放。
用户可以通过语音将需要播报的内容告诉计算机，计算机会将文字转换成语音并进行播放。
语音播报可以帮助用户在无法看到屏幕的情况下获取信息，如驾驶时接收导航信息、听取新闻等。
五、语音识别语音识别是指将语音转换成文字的过程。
计算机会通过声音信号识别出语音中的文字内容，并将其转换成可读的文字。
语音识别技术可以应用于语音搜索、语音助手等功能中，提高人机交互的便捷性和准确性。
六、语音控制语音控制是指通过语音指令来控制计算机或其他设备的操作。
用户可以通过语音告诉计算机或设备要执行的操作，如打开应用、调整音量、关闭电视等。
语音控制可以减少对键盘、鼠标等输入设备的依赖，提高使用的便捷性。
七、语音识别语音合成语音识别语音合成是指将语音识别和语音合成技术相结合，实现语音输入和语音输出的功能。
普通话语音分析(二)
三、声调普通话共有4个声调。
阴平高天方出阳平时门国白上声短米有北去声对稻必叶阴平声——高平调，调形为[ 55]。
发音时，声带绷到最紧，始终没有明显变化，保持高音（“最紧”是相对的，下同。
）发音例字：方fang编bian端duan亏kui宣xuan装zhuang酸suan挑tiao阳平声——高升调，调形为[ 35]。
发音时，声带从不松不紧开始，逐渐绷紧，到最紧为止，声音由不低不高升到最高。
发音例字：然ren棉bian连lkan年nian全quan怀huai情qing上声——降升调，调形为[ 214]。
发音时，声带从略微有些紧张开始，立刻松弛下来，稍稍延长，然后迅速绷紧，但没有绷到最紧。
发音过程中，声音主要表现在低音段1—2度之间，成为上声的基本特征。
上声的音长在普通话4个声调中是最长的。
发音例字：惹re 秒miao碾nian脸lian广guang九jiuchuang闯bian扁去声—全降调，调形为[ 51]。
发音时，声带从紧开始，到完全松弛为止。
声音由高到低，去声的音长在普通话4个声调中是最短的。
发音例字：辣la 热re卖mai浪lang面mian片pian掉diao换huan四、普通话音节表普通话常用音节有400个。
（1987年重排本《新华字典》音节索引列出418个音节，本书所列的音节表未收其中18个音节，包括某些语气词（特别是只以辅音充当音节的），方言色彩浓重、比较土俗的，或仅限于书面语又不常用的音节：chua（）den（）dia（嗲）nia（）nou （耨）eng（）shei（“谁”又音）kei（）lo（咯）yo（唷）o（喔）e、ei （）hm（）hng（哼）m（）n（嗯）ng（嗯）。
下列音节表按开口呼、齐齿呼、合口呼、撮口呼四为排列，分述如下：1、开口呼音节（170个）a e i er ai ei ao ou an en ang eng零a e er ai ei ao ou an en ang engb ba bai bei bao ban ben bang bengp pa pai pei pao pou pan pen pang pengm ma (me) mai mei mao mou man men mang mengf fa fei fou fan fang fengd da de dai dei dao dou dan dang dengt ta te tai tao tou tan tang tengn na ne nai nei nao nan nen nang nengl la le lai lei lao lou lan lang lengg ga ge gai gei gao gou gan gen gang gengk ka ke kai kao kou kan ken kang kengh ha he hai hei hao hou han hen hang hengzh zha zhe zhi zhai zhei zhao zhou zhan zhen zhang zhengch cha che chi chai chao chou chan chen chang chengsh sha she shi shai shei shao shou shan shen shang shengr re ri rai rei rao rou ran ren rang rengz za ze zi zai zei zao zou zan zen zang zengc ca ce ci cai cao cou can cen cang cengs sa se si sai sao sou san sen sang注：1、横行按不同韵母排列，竖行按不同的声母排列。
检索语音的名词解释
检索语音的名词解释语音技术的发展已经使我们能够使用语音作为一种交互和操作设备的方式，而检索语音是其中的一种重要应用。
本文将对检索语音的概念进行解释和探讨。
检索语音是指通过声音或语音指令来搜索并获取信息的过程。
它是一种基于语音交互和语音识别技术的搜索方法，可以帮助用户更加方便快捷地获取所需的信息。
首先，语音交互技术是检索语音的核心。
通过语音交互，用户可以用口语和计算机进行交流。
这种交流方式主要包括语音输入和语音输出两个环节。
语音输入指的是用户通过语音将信息传输给计算机，例如通过说话来表达自己的意图或进行查询。
而语音输出则是指计算机将搜索结果或反馈信息通过语音的形式回传给用户。
这种双向的语音交互过程使得检索语音成为一种用户友好和自然的搜索方式。
其次，语音识别技术在检索语音中发挥着重要作用。
语音识别技术是将语音信号转化为文本的过程。
在检索语音中，它负责将用户口述的指令或问题转化为计算机可以理解和处理的文本信息。
语音识别技术可以分为在线语音识别和离线语音识别两种。
在线语音识别可以实时地将语音转化为文本，适用于实时性要求较高的场景，如电话客服。
而离线语音识别则是将预先录制的语音转化为文本，适用于更加耗时较长的搜索任务。
此外，为了提高检索语音的准确性和用户体验，还需要将语音识别技术与信息检索技术相结合。
信息检索技术主要通过分析用户的输入和文本内容，找到与指定主题相关的信息并返回给用户。
传统的文本检索技术主要使用关键词匹配和文档排序等方法，但在检索语音中，关键词匹配的方式并不适用，因为用户口述的内容可能是完整的句子或复杂的问题。
因此，需要引入自然语言处理和机器学习等技术来处理用户的语音输入，并构建更加准确和智能的信息检索系统。
除了上述的关键技术，检索语音还涉及到其他一些重要概念和技术。
例如，语音合成技术可以将文本转化为语音，实现计算机对用户的语音输出。
另外，为了保护用户隐私和数据安全，还需要语音加密和鉴别技术来确保语音信息的安全性。
语音学 2 语言学
How to Learn and Teach English Sounds
• Imitation of words and sentences • Phonetic symbols learning and teaching • Pronunciation of letters or combinations of letters • Classification of syllables
Height of the Tongue
• Vowels produced with the same part of the tongue are distinguished by the height of the tongue. [ ] and [ ] are high front vowels, [e] is mid front, and [ ] low front. Similarly, [ ] and [ ] are mid central, [ ] is low central; [u:] and [u] are high back, [ ] and [ ] are mid back, and [ ] is low back.
Description of English vowels
• Vowels are sounds made with the vocal tract more open than it is for consonants. There is hardly any obstruction of the airflow. • The basic parameters for describing vowels are: 1) whether the jaw moves and whether the tongue position is changed; 2) what part of the tongue is raised and how high it is raised; 3) whether the lips are rounded; 4) whether the vocal tract is constricted, i.e. whether the muscles are tense.
人工智能语音识别技术的训练和应用方法
人工智能语音识别技术的训练和应用方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴的技术，正在为许多领域带来革命性的进展。
其中，语音识别技术作为AI的一个重要分支，在娱乐、通信、医疗等多个领域上有着广泛的应用。
一、训练人工智能语音识别技术的方法要让人工智能能够进行准确的语音识别，首先需要对模型进行训练。
以下是训练人工智能语音识别技术的几种常用方法：1. 数据收集：要训练一款人工智能语音识别系统，首先需要大量的音频数据。
这些数据可以通过多种途径来收集，例如录制人们的语音、从公开的语音数据库中获取或从网络上收集。
2. 数据清洗：收集到的数据往往会包含噪声、回声或其他不可预料的干扰因素。
为了提高语音识别的准确性，需要对数据进行清洗和预处理。
常见的清洗方法包括降噪、去除静音段和语音分割。
3. 特征提取：从语音信号中提取特征是人工智能语音识别的关键步骤。
常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）。
这些特征提取方法可以将语音信号转化为可用于训练模型的数字向量。
4. 模型选择与训练：训练人工智能语音识别模型有多种选择，包括隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。
选择适合任务需求的模型并对其进行训练是确保准确识别的关键。
5. 参数调优：训练完成后，需要对模型进行调优。
参数调优可以通过交叉验证、正则化和优化算法等方法来进行，以进一步提高模型的准确性和稳定性。
二、人工智能语音识别技术的应用方法经过训练，人工智能语音识别技术可以应用于许多领域。
下面是该技术的几种常见应用方法：1. 语音助手：现如今，智能手机和智能音箱等设备已经普及，人们可以通过语音与这些设备进行交互。
人工智能语音识别技术可以让这些语音助手准确地理解人们的指令，例如语音搜索、设置提醒或进行在线购物。
2. 电话客服：在客服行业中，人工智能语音识别技术可以用于电话客服自动化。
你知道哪些搜索引擎的语音搜索功能吗
你知道哪些搜索引擎的语音搜索功能吗在当今数字化的时代，搜索引擎已经成为我们获取信息的重要工具。
而随着技术的不断发展，语音搜索功能逐渐走入我们的生活，为我们提供了更加便捷和高效的搜索体验。
接下来，让我们一起了解一下一些常见搜索引擎的语音搜索功能。
首先要提到的是谷歌搜索。
谷歌作为全球知名的搜索引擎，其语音搜索功能相当出色。
通过简单地说出您的问题或关键词，谷歌能够迅速理解您的意图，并提供相关的搜索结果。
它的语音识别准确率较高，能够适应各种口音和语言表达方式。
无论是查询天气、寻找附近的餐厅，还是获取特定的知识，谷歌语音搜索都能快速响应。
百度也是我们常用的搜索引擎之一，它的语音搜索功能同样不容小觑。
在移动端的百度应用中，您只需点击语音按钮，说出您的需求，百度就能为您展现相关的网页、新闻、图片等内容。
百度的语音搜索在中文语境下表现良好，对于一些具有中国特色的词汇和表达方式也能准确理解。
接下来是微软的必应搜索。
必应的语音搜索功能在与用户的交互上有着不错的体验。
它能够清晰地理解用户的语音指令，并迅速给出准确的搜索结果。
而且，必应在搜索结果的呈现上也较为多样化，能够满足不同用户的需求。
除了以上这些国际知名的搜索引擎，国内的 360 搜索也具备语音搜索功能。
360 搜索的语音识别技术不断优化，能够为用户提供较为准确的搜索服务。
它在搜索网页、新闻、问答等方面都能发挥作用，为用户节省了输入文字的时间。
搜狗搜索的语音搜索功能也值得一提。
搜狗在语音技术方面有着一定的积累，其语音搜索能够快速理解用户的需求，并提供相关的搜索结果。
特别是在智能问答方面，搜狗语音搜索能够给出较为详细和准确的回答。
这些搜索引擎的语音搜索功能在实际应用中都有各自的特点和优势。
然而，要想充分发挥语音搜索的作用，还需要注意一些问题。
首先是语音环境的影响。
在嘈杂的环境中，语音搜索可能会受到干扰，导致识别不准确。
因此，在使用语音搜索时，尽量选择相对安静的环境，以提高识别的准确率。
举例说明语音识别技术的应用领域
举例说明语音识别技术的应用领域
语音识别技术是一种将语音转化为文本的技术，它已经在多个领域得到了广泛的应用。
以下是十个语音识别技术的应用领域：
1. 智能助理：语音识别技术可以用于智能助理，如Siri、Alexa和Google助手，使用户可以通过语音控制设备和执行任务，如设置提醒、发送短信和播放音乐等。
2. 语音搜索：语音识别技术可以用于语音搜索引擎，如Google和Bing，使用户可以通过语音搜索互联网内容。
3. 电话客服：语音识别技术可以用于电话客服中，使用户可以通过语音与人工智能交互，解决问题和查询信息。
4. 医学记录：语音识别技术可以用于医学记录，如医生可以通过语音记录病人的病历和诊断结果，减少纸质记录的繁琐和错误。
5. 警务记录：语音识别技术可以用于警务记录，如警察可以通过语音记录案件细节和嫌疑人信息，提高调查效率和准确性。
6. 语音翻译：语音识别技术可以用于语音翻译，如Google翻译和微软翻译，使用户可以通过语音输入和输出不同语言的内容。
7. 联机游戏：语音识别技术可以用于联机游戏，如玩家可以通过语音与其他玩家交互和执行命令，提高游戏体验和互动性。
8. 自动驾驶：语音识别技术可以用于自动驾驶汽车，如驾驶员可以通过语音控制车辆和导航系统，使驾驶更加安全和便捷。
9. 音乐识别：语音识别技术可以用于音乐识别，如Shazam和SoundHound，使用户可以通过语音识别歌曲和艺术家信息。
10. 安防监控：语音识别技术可以用于安防监控，如警卫可以通过语音识别判断异常行为和非法入侵，提高安全性和保护性。
语音识别技术已经在生活中发挥了重要作用，并且有着广泛的应用前景。
voxceleb2数据集格式介绍
voxceleb2数据集格式介绍全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：VOiCELEb2数据集是一个旨在帮助语音识别和语音分析领域的研究人员的数据集，其格式模块化且易于使用。
数据集包括了来自各种不同来源的音频记录，其中包括来自不同行业和领域的人声。
本文将详细介绍VOiCELEb2数据集的格式和特点。
VOiCELEb2数据集是由谷歌开发的一个跨领域语音数据集，其中包含了来自YouTube视频的语音片段。
数据集中包含了来自1000多名不同人的音频记录，这些人来自不同的民族背景、职业领域以及年龄段。
整个数据集被分为训练集、测试集和验证集，以帮助研究人员进行语音识别算法和模型的训练和测试。
VOiCELEb2数据集的格式具有一定的特点，使得研究人员可以方便地访问和利用数据。
数据集中的音频文件以.wav格式存储，每个文件覆盖了一个人的语音记录。
在数据集的元数据中，每个音频文件都附带了与之相关的标签信息，包括说话者姓名、性别、国家、职业等。
这些标签信息可帮助研究人员对数据进行更深入的分析和挖掘。
除了音频文件和标签信息外，VOiCELEb2数据集还提供了一些附加的元数据，以帮助研究人员更好地理解数据。
这些元数据包括录音设备、录音环境、录音时间等信息，可以帮助研究人员更好地理解音频数据的来源和背景。
数据集还提供了相应的脚本文件，用于展示每个音频文件的文本转录内容。
在使用VOiCELEb2数据集时，研究人员可以根据自己的需求和研究目的选择合适的训练集、测试集和验证集，以进行模型的训练和评估。
数据集的格式模块化并且易于使用，可以帮助研究人员快速地搭建和测试语音识别系统。
数据集支持多种不同的语音识别任务，包括说话者识别、语音情感识别、语音情感合成等。
VOiCELEb2数据集是一个非常有价值的语音数据集，其格式模块化、标签齐全且易于使用。
通过使用VOiCELEb2数据集，研究人员可以更好地理解和分析语音数据，进而提高语音识别和分析的准确性和效率。
语音搜索原理
语音搜索原理
语音搜索原理是通过语音识别技术将用户的语音输入转换为文本，并将文本与搜索引擎中的内容进行比对，从而获得用户所需的搜索结果。
具体的实现过程包括以下几个步骤：
1. 音频录制：用户使用麦克风或其他录音设备录制语音输入。
2. 语音信号预处理：对录制的语音信号进行预处理，包括消除背景噪声、增强声音等，以提高语音识别的准确率。
3. 语音识别：使用语音识别引擎对语音信号进行识别，将其转换为文本。
语音识别技术通常基于声学模型和语言模型，声学模型负责将语音信号映射到音素序列，语言模型则根据上下文来预测最可能的词组合。
4. 文本处理：对转换得到的文本进行处理和清洗，包括去除标点符号、停用词等，以提取出关键词和短语。
5. 搜索匹配：将处理后的文本与搜索引擎中的索引进行匹配，找出与用户查询最相关的内容。
6. 结果返回：将匹配到的搜索结果按相关性排序后返回给用户。
语音搜索原理的关键在于语音识别技术的准确性和搜索匹配算法的精确性。
随着深度学习和人工智能技术的发展，语音识别和搜索匹配的准确率已经有了显著的提高，为用户提供了更好的搜索体验。
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研究领域
图像识别
信息检索
语音识别与合成
网络管理
现在位置研究领域->语音识别与合成语音识别与合成
模式识别实验室语音识别与音频检索组技术简介
主要研究包括语音识别、语音合成、音频检索。
1．语音识别
a. 关键词识别
可以识别用户话音中的关键词，完成相应的信息服务，如命令控制、信息查询等，关键词信息可以订制(即用户可以根据需要动态更改)。
(如PRIS实验室机器人中的语音信息查询功能、电话自动转接系统等)
b. 连续语音识别
将用户的话音转换为文本，可以用于语音听写机、广播语音转写等。
c. 说话人和语种识别
说话人识别: 包括说话人确认和说话人辨认两种系统，说话人确认是识别是否是某个特定说话人的语音，说话人辨认是识别是哪个说话人的语音。
语种识别: 识别用户的发音为哪种语言。
2．语音检索
文本检索语音: 利用语音识别技术完成对语音数据的检索，检索对象可以电话语音、广播语音等，检索输入通常为文本关键词，关键词可以灵活设定。
语音检索文本: 利用语音识别技术作为检索接口，搜索文本数据，应用场景如Local Search，语音移动搜索等等。
3．音频检索
（1）基于样例的音频检索
根据给定的音频片段(原始音频片段或者翻录的音频片段)，从音频库中找到相匹配的文件或片段。
如录制一段音乐，通过样例检索技术找到这段音乐属于哪首歌。
目前性能: 库中音频800小时，录制音乐片段长度5s，top1正确率为97%。
a. 音乐检索: 在马路上听到一首很好听的歌，但不知歌曲名字等信息，可以用手机录下来，传到服务器进行检索，得到歌曲名、歌手、专辑等信息
b. 音视频版权或安全
安全应用: 在网络上发现一段不良音视频，希望找到所有包含该段音视频的音视频文件或网站。
音视频版权: 查找特定音视频文件及其片段是否被非授权传播
c. 广告监管
广告监管部门: 某个非法广告是否继续播放
厂商: 本公司做的广告播放情况，即是否按时、按次、完整播放
d. 多媒体去重
利用音频进行多媒体去重
（2）哼唱检索
根据哼唱的片段，搜索到对应的音乐，可用于手机彩铃下载、网络音乐下载等的输入接口。
（3）音频事件检测和音频场景识别
检测关键音频事件，如枪声、爆炸声、脚步声等等，并根据关键音频事件确定当前的音频场景
4．其它研究
语音合成、语音增强、不良(色情)音频检测与过滤等。
项目:
863项目，多语言语音识别关键技术研究与应用产品开发，2006AA010102
国家自然基金项目，广播语音声学建模中的主动学习研究，60705019
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