(完整版)语音识别开题报告
语音识别系统的声学建模研究的开题报告
语音识别系统的声学建模研究的开题报告一、题目：语音识别系统的声学建模研究二、研究背景语音是人们重要的沟通工具之一，语音识别技术在近几十年取得了长足的发展。
然而，由于语音信号具有多样性、可变性和噪声环境的影响，语音识别的准确率仍然存在一定的局限性。
因此，如何提高语音识别的准确率一直是语音识别技术研究的热点问题。
声学建模是语音识别系统中的重要组成部分，在识别过程中对语音信号进行转化，将其转化为连续的语音单元序列。
而声学建模的准确性和复杂度直接影响到语音识别的准确率和速度。
因此，对声学建模的研究具有重要意义。
三、研究内容本研究将从以下角度对语音识别系统的声学建模进行研究：1. 声学模型的基本原理：介绍声学模型的基本原理，包括概率密度函数的计算原理、高斯混合模型的构建以及声学单元的表示等。
2. 声学特征的提取方法：分析不同的声学特征提取方法，包括基于功率谱的Mel频率倒谱系数（MFCC）、基于线性预测分析的线性预测倒谱系数（LPCC）以及基于声谱图的声谱包络（Spectrogram）等。
3. 声学拼接的方法：介绍不同的声学拼接方法，包括基于HMM的拼接方法、基于神经网络的拼接方法以及基于图形模型的拼接方法。
4. 噪声环境下的声学建模：探讨噪声环境下的声学建模问题，包括噪声抑制预处理技术、噪声鉴别训练方法以及噪声适应算法等。
四、研究意义本研究主要针对语音识别的声学建模进行深入研究，将提高语音识别的准确率和速度，具有重要的应用价值和社会意义。
本研究还可以为声学模型的优化和改进提供理论基础和技术支持，对推动语音识别技术的进一步发展也具有重要作用。
五、研究方法本研究将采用实验研究法和文献研究法相结合的方法，主要包括以下步骤：1. 收集相关文献资料，包括声学模型的基本原理、声学特征的提取方法、声学拼接的方法以及噪声环境下的声学建模技术等。
2. 设计实验，选择相应的语音数据集和算法进行实验验证，比较不同声学模型的准确率和速度，并分析实验结果。
开题报告范文基于深度学习的智能语音识别与翻译系统研究
开题报告范文基于深度学习的智能语音识别与翻译系统研究开题报告范文一、研究背景与意义随着人工智能技术的不断发展和深入研究，智能语音识别与翻译系统成为了当代人机交互领域的热门研究方向之一。
语音识别和翻译技术的不断进步，能够有效地提高人们的交流效率和方便性，广泛地应用于智能助手、智能音箱、语音翻译设备等各个领域。
而深度学习作为一种对大规模数据进行训练和学习的机器学习方法，在语音领域取得了显著的成果，因此，开展基于深度学习的智能语音识别与翻译系统研究具有重要的意义。
二、研究目标本研究旨在设计并实现一个基于深度学习的智能语音识别与翻译系统，通过深度学习算法，提高语音识别和翻译的准确性和效率，并通过系统优化，提供更好的用户体验和交互效果。
具体目标包括：1. 研究现有的语音识别和翻译技术，比较它们的优缺点，了解当前的研究状况和存在的问题。
2. 构建一个基于深度学习的语音识别模型，通过训练大量的语音数据，提高识别准确率。
3. 利用深度学习方法设计一个智能翻译系统，实现对不同语种之间的语音翻译。
4. 通过用户调研和实验评估，对系统进行优化和改进，提供更好的用户体验。
三、研究内容与方法1. 语音识别技术研究首先，对现有的语音识别技术进行深入研究，包括传统的隐马尔可夫模型（HMM）方法和近年来较为流行的深度学习方法。
比较它们的优劣，了解它们的原理和适用范围。
然后，选取适合本课题的深度学习方法，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），设计和搭建一个基于深度学习的语音识别模型，并通过大量的语音数据进行训练和测试，提高系统的识别准确率。
2. 语音翻译技术研究在语音识别的基础上，进一步研究语音翻译技术。
利用深度学习方法，设计一个智能翻译系统，实现对不同语种之间的语音翻译。
通过搭建语音翻译模型，将语音输入转换为对应的文本，再进行翻译处理，最后输出目标语言的文本翻译结果。
3. 系统优化与改进通过用户调研和实验评估，对系统进行优化和改进，提高系统的用户体验和交互效果。
智能音箱语音识别技术研究—开题报告
智能音箱语音识别技术研究—开题报告一、研究背景随着人工智能技术的不断发展，智能音箱作为一种新兴的智能硬件产品，逐渐走进人们的生活。
智能音箱通过语音识别技术，可以实现语音交互、智能控制家居设备、查询信息等功能，极大地方便了人们的生活。
然而，目前智能音箱的语音识别技术还存在一些挑战和问题，如准确率不高、对方言识别困难等。
因此，本研究旨在深入探讨智能音箱语音识别技术，提升其准确率和稳定性，为智能音箱的进一步发展提供技术支持。
二、研究目的本研究旨在通过对智能音箱语音识别技术进行深入研究，解决当前存在的问题和挑战，提升其准确率和稳定性。
具体目标包括： 1. 分析当前智能音箱语音识别技术的发展现状； 2. 探讨智能音箱语音识别技术存在的问题和挑战； 3. 提出相应的改进策略和方法，以提升语音识别准确率； 4. 设计并实现相应的实验验证，验证改进策略的有效性。
三、研究内容本研究将围绕以下内容展开： 1. 智能音箱语音识别技术原理及发展历程； 2. 当前智能音箱语音识别技术存在的问题和挑战； 3. 改进策略和方法探讨，包括但不限于深度学习、模型优化等方面； 4.实验设计与实施，验证改进策略的有效性； 5. 结果分析与总结，对实验结果进行评估和总结。
四、研究意义本研究对于智能音箱语音识别技术领域具有重要意义： 1. 可以提升智能音箱语音识别准确率，提高用户体验； 2. 可以推动智能硬件领域的发展，促进人工智能技术在生活中的应用； 3. 可以为相关领域的研究者提供参考和借鉴。
五、研究计划本研究计划分为以下几个阶段： 1. 调研阶段：对当前智能音箱语音识别技术进行调研分析； 2. 理论学习阶段：学习相关理论知识，为后续实验做准备； 3. 实验设计阶段：设计并实施相关实验，验证改进策略的有效性； 4. 数据分析阶段：对实验结果进行数据分析和总结； 5. 论文撰写阶段：撰写开题报告、毕业论文等相关文献。
通过以上研究计划，我们将全面深入地探讨智能音箱语音识别技术，并为其未来发展提供有力支持。
开题报告范文基于深度学习的语音识别算法研究
开题报告范文基于深度学习的语音识别算法研究开题报告范文一、研究背景和意义随着技术的不断发展，语音识别技术在各个领域发挥着重要的作用。
而传统的语音识别算法存在着一些问题，如准确率低、容易受到环境干扰等。
因此，本研究旨在基于深度学习的语音识别算法进行研究，以提高语音识别的准确率和稳定性。
二、研究目标本研究的主要目标是探索和开发一种基于深度学习的语音识别算法，通过分析和学习大量的语音数据，提取出有效的语音特征，从而实现对语音信号的准确识别。
同时，将该算法应用到实际场景中，验证其在不同环境下的表现。
三、研究内容和方法1. 数据收集与预处理为了进行深度学习算法的研究，首先需要收集大量的语音数据，并进行预处理。
预处理包括语音信号的采样、滤波、分帧等步骤，以便后续的特征提取和模型训练。
2. 特征提取在深度学习中，特征提取是一个关键步骤。
本研究将尝试使用常见的特征提取算法，如MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（梅尔倒谱系数），来提取语音信号的特征。
这些特征将成为深度学习模型的输入。
3. 深度学习模型设计基于收集到的语音数据和提取到的特征，本研究将设计一种适用于语音识别的深度学习模型。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。
本研究将根据实际需求选择适合的模型结构。
4. 模型训练与优化通过使用已收集的语音数据和设计好的深度学习模型，本研究将进行大量的模型训练和优化工作。
训练过程中将使用反向传播算法和优化器来优化模型的权重和偏差，最大限度地提高语音识别的准确率。
四、研究预期结果通过本研究的努力，预期可以得到以下结果：1. 一种基于深度学习的语音识别算法，具有较高的准确率和稳定性。
2. 对不同环境下的语音信号具有较好的适应性和鲁棒性。
3. 可以应用于实际场景中，如语音助手、语音控制等。
五、研究计划和进度安排本研究计划按照以下步骤进行：1. 数据收集与预处理（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）2. 特征提取（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）3. 深度学习模型设计（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）4. 模型训练与优化（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）5. 结果分析与论文撰写（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）六、研究的意义和创新点本研究的意义在于提高语音识别的准确率和稳定性，为语音交互技术的发展提供支持。
开题报告范文基于深度学习的语音识别技术研究
开题报告范文基于深度学习的语音识别技术研究开题报告范文基于深度学习的语音识别技术研究1. 研究背景随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术逐渐成为研究热点。
传统的语音识别方法面临着识别准确率低、适应性差等问题，而基于深度学习的语音识别技术则通过大量的训练数据和深层神经网络模型的设计，能够实现更高的准确率和更好的适应性。
2. 研究目的本研究旨在通过对基于深度学习的语音识别技术的研究，探索其在实际应用中的潜力和优势。
具体目的包括：（1）分析目前基于深度学习的语音识别技术的研究现状和发展趋势；（2）研究基于深度学习的语音识别技术的核心算法和模型；（3）设计并实现一个基于深度学习的语音识别系统，评估其准确率和适应性。
3. 研究内容和方法（1）研究内容文献综述的方式，系统地梳理国内外相关研究的进展；b. 研究基于深度学习的语音识别技术的核心算法和模型：重点研究深层神经网络模型、语音信号特征提取算法以及模型训练和优化方法；c. 设计并实现一个基于深度学习的语音识别系统：根据算法和模型的研究成果，结合实际需求，开发一个具有一定规模和准确率的语音识别系统；d. 评估语音识别系统的准确率和适应性：通过大量的实验和测试，对所开发的语音识别系统进行性能评估和优化，验证其在不同场景下的可行性和效果。
（2）研究方法a. 文献综述法：查阅大量文献，了解国内外学者在基于深度学习的语音识别技术方面的研究进展和趋势；b. 实验研究法：通过搭建实验平台和设计实验方案，进行数据采集和模型训练，通过实验结果进行分析和验证；c. 系统设计与实现：根据研究成果，设计语音识别系统的整体架构和模块划分，并实现相应的软件系统。
4. 预期结果及创新点（1）预期结果尽的分析和总结；b. 提出了一种基于深度学习的语音识别技术的核心算法和模型，解决了传统方法存在的问题；c. 开发了一个具有较高准确率和适应性的语音识别系统，并对其进行了评估和优化。
（2）创新点a. 研究了基于深度学习的语音识别技术的研究现状和发展趋势，掌握了该领域的最新动态；b. 提出了一种改进传统语音识别准确率和适应性的基于深度学习的方法，并进行了实验验证；c. 设计并实现了一个具有一定规模和准确率的语音识别系统，具备一定的实用性和应用前景。
语音识别开题报告
DSP课程设计开题报告题目: 语音识别组员：指导老师:一、主要思路: 通过预先输入语音指令（两个字左右的指令音）并对其进行分析找出足够多的点来进行特征描述、并储存这些指令, 当设定的主人（语音输入源）发出开启指令则开启系统（系统开启后可以执行一些主人的命令什么的）, 如非主人则不反应（或者给予警告）。
二、设计主要技术:（1）：对声源的指令经行预处理, 通过对其进行频域分析后对其样本点进行存储。
（2）：对输入信号经行判断, 主要进行逐一点对比。
（3）: 调用指令进行控制。
三、系统结构: 系统硬件电路设计的原理框图如图1所示图1它主要由语音采集与输出模块、语音处理DSP模块、程序数据存储器FLASH模块、数据存储器SRAM模块、系统时序逻辑控制模块、DSP JTAG接口模块、CPLD JTAG接口模块以及电源模块组成。
四、语音信号的端点检测: 端点检测是指用数字处理技术来找出信号中的各个段落的始点和终点的位置, 也就是从含有噪声的环境中检测出说话人语音信号的起始点和结束点。
只有准确地判断语音信号的端点, 才能正确地进行语音处理。
语音分析的方法一般有时域分析、频域分析和语谱分析。
考虑到语音端点检测的实时性, 其端点检测一般采用时域方法进行处理。
语音和噪音的主要区别之一在于它们的能量不同, 语音段的能量比噪声段的大, 语音段的能量是噪声段能量叠加语音声波能量之和。
根据这一特点, 我们可以利用声音信号的短时平均幅度不同来区别语音和噪声。
图2五、语音参数的选择与计算: 采用线性预测倒谱系数（LPCC）作为语音的特征参数。
LPCC参数的计算有递推公式, 速度和精度都可以保证, 而且可以减少计算时间, 从而降低系统功耗。
线性预测倒谱参数（LPCC ）是线性预测系数（LPC ）在倒谱域中的表示。
可以通过线性自相关法求得线性预测系数, 然后就可以根据线性预测系数求出LPCC 。
语音信号的倒谱c(n)与LPC 之间的递推关系见公式：⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧>--=≤<--+==∑∑-=-=1111)),(1()(1)),(1()()1(n k k n k k n p n k n c a n k n C p n k n c a n k a n C a C 上式中, 为LPC 系数, 为LPC 分析的阶数。
语音识别芯片的功能验证与测试技术研究的开题报告
语音识别芯片的功能验证与测试技术研究的开题报告一、研究背景随着智能语音技术的发展，语音识别芯片在智能音箱、智能家居、智能车载等领域得到了广泛应用。
而对于语音识别芯片来说，功能验证与测试是芯片开发过程中非常重要的环节。
通过针对语音识别芯片的功能验证与测试技术进行深入研究，可以提高芯片的开发效率、降低成本，并提升产品的可靠性和稳定性。
因此，本论文旨在研究语音识别芯片的功能验证与测试技术。
二、研究目的与意义本研究旨在对语音识别芯片的功能验证与测试技术进行深入探讨，具体目标如下：1.研究语音识别芯片的功能特点，分析其功能验证与测试的要求。
2.研究基于仿真环境的语音识别芯片测试方法，并建立相应的测试平台。
3.探索硬件验证方法和测试工具，对语音识别芯片进行全面的功能验证和测试。
4.针对语音识别芯片的运行环境和应用场景，研究其稳定性和性能测试方法，并进行实验验证。
通过以上研究，可以为语音识别芯片的开发、测试以及后续产品的上市提供技术支持，促进相关领域的发展，具有较高的实战意义与商业价值。
三、研究内容与方案1.语音识别芯片功能特点研究通过对当前市场上主流的语音识别芯片产品进行分析比较，总结其功能特点，明确功能验证与测试的要求。
此环节需进行相关资料搜集工作。
2.基于仿真环境的测试方法与平台搭建基于仿真环境的测试方法是对语音识别芯片进行功能验证和测试的有效手段。
本环节将探讨如何建立基于仿真环境的测试平台，并结合实验验证。
3.硬件验证方法和测试工具研究硬件验证方法和测试工具是对语音识别芯片进行全面功能验证的必要手段。
论文将对常用的硬件验证方法和测试工具进行研究，分析其优缺点，为后续选择合适的验证方法和测试工具提供参考。
4.语音识别芯片稳定性和性能测试方法研究语音识别芯片的稳定性和性能是保证产品质量的重要因素。
本环节将探讨如何针对语音识别芯片的运行环境和应用场景进行稳定性和性能测试，并结合实验验证。
四、研究进度安排此次研究预计用时8个月，各环节进度安排如下：1. 语音识别芯片功能特点研究：2个月2. 基于仿真环境的测试方法与平台搭建：2个月3. 硬件验证方法和测试工具研究：2个月4. 语音识别芯片稳定性和性能测试方法研究：2个月五、研究预期成果本研究预计能够获得以下成果：1. 对语音识别芯片的功能验证与测试技术进行深入研究，并建立相应的测试平台。
智能家居中的语音识别技术研究开题报告
智能家居中的语音识别技术研究开题报告
一、研究背景
随着人工智能技术的不断发展，智能家居作为人们生活中的重要组成部分，正变得越来越普及。
在智能家居系统中，语音识别技术扮演着至关重要的角色，它可以让用户通过语音指令来控制家居设备，实现智能化的生活体验。
因此，对智能家居中的语音识别技术进行深入研究具有重要意义。
二、研究目的
本研究旨在探讨智能家居中的语音识别技术的发展现状和存在的问题，进一步分析其在实际应用中的挑战和前景，为未来深入研究和技术改进提供参考。
三、研究内容
智能家居中语音识别技术的基本原理和发展历程；
目前智能家居中常用的语音识别技术及其特点；
智能家居中语音识别技术存在的问题和挑战；
未来智能家居中语音识别技术的发展趋势和应用前景。
四、研究方法
本研究将采用文献调研和案例分析相结合的方法，通过查阅相关文献资料，了解智能家居中语音识别技术的最新进展；同时，结合实
际案例，分析不同技术在智能家居领域的应用情况，从而全面了解该领域的现状。
五、预期成果
通过本研究，预计可以深入了解智能家居中语音识别技术的发展现状和趋势，找出目前存在的问题并提出改进建议，为未来相关领域的研究提供参考依据，推动智能家居领域的发展。
以上为《智能家居中的语音识别技术研究开题报告》内容，希望对您有所帮助。
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青岛大学毕业论文(设计)开题报告题目：孤立词语音识别的并行编程实现学院：自动化工程学院电子工程系专业：通信工程*名：***指导教师：***2010年3月22日一、文献综述语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。
作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。
如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。
以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。
广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别[1]。
说话人识别技术是以话音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。
关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。
语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。
语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。
1.1 语音识别技术现状1.1.1 语音识别获得应用伴随着语音识别技术的不断发展，诞生了全球首套多语种交谈式语音识别系统E-talk。
这是全球惟一拥有中英混合语言的识别系统，能听能讲普通话、广东话和英语，还可以高度适应不同的口音，因而可以广泛适用于不同文化背景的使用者，尤其是中国地区语言差别较大的广大用户。
由于E-talk可以大大提高工作效率，降低运营成本，并为用户提供更便捷的增值服务，我们相信它必将成为电信、证券、金融、旅游等重视客户服务的行业争相引用的电子商务应用系统，并成为电子商务发展的新趋势，为整个信息产业带来无限商机。
目前，飞利浦推出的语音识别自然会话平台SpeechPearl和SpeechMania已成功地应用于国内呼叫中心，SpeechPearl中的每个识别引擎可提供高达20万字的超大容量词库，尤其在具有大词汇量、识别准确性和灵活性等要求的各种电信增值服务中有着广泛的应用。
1.1.2 语音合成信息服务被用户接受语音合成技术把可视的文本信息转化为可听的声音信息，其应用的经济效益和社会效益前景良好。
尤其对汉语语音合成技术的应用而言，全球有十几亿人使用中文，其市场需求、应用前景和经济效益等可见一斑。
语音技术已逐渐在电信声讯信息服务领域智能电话查询系统中展开应用，并迅速推广。
在电话高度普及的今天，如果打电话就能查询到所需信息，无疑将给人们的日常生活带来极大方便。
汉语语音合成技术应用到声讯服务领域内，对现有的电话查询系统将产生革命性的影响。
语音技术与互联网已成功地结合。
电话Internet网关是一种用于实现电话网和Internet 网之间信息互访的系统。
简而言之，就是让电话用户能够轻松地通过电话网访问Internet 网。
利用语音合成技术的信息服务得到了用户的广泛接纳，给用户生活提供了极大的方便。
1.1.3 面向对象的语音编码长期以来，在通信网的发展中，解决信息传输效率是一个关键问题，极其重要。
目前科研人员已通过两个途径研究这一课题，其一是研究新的调制方法与技术，来提高信道传输信息的比特率，指标是每赫兹带宽所传送的比特数；其二是压缩信源编码的比特率，例如标准PCB编码，对3.4KHz频带信号需用64KHz编码比特率传送，而压缩这一比特率，显然可以提高信道传送的话路数。
这对任何频率资源有限的传输环境来说，无疑是极为重要的，尤其是在无线通信技术决定今后通信发展命运的今天更显得重要。
实际上，压缩语音编码比特率与话音存储、语音识别及语音合成等技术都直接相关。
语音编码技术的进展对通信新业务的发展有极为明显的影响，例如IP电话业务、实时长途翻译业务、交换机的人工智能接口等。
因此，国际电报电话咨询委员会（CCITT）第15组提出了许多急需制订的话音编码标准建议，以推动通信网的发展。
由于VLDSI的发展，实现这一技术的代价已从在昂贵的信道中采用，发展到一般信道中都可接受的水平，因此，编码技术日益受到重视。
当前，数字移动通信和个人通信（PCN）是深受人们重视的通信手段，其重要问题之一是压缩语音编码速率，形成面向对象的语音编码技术。
数字语音编码技术从1938年提出PCM开始，其编码方法已有了很大的发展，如1968年提出的线性预测编码技术（LPC）、20世纪70年代末出现的隐马尔科夫技术（HMM）以及矢量量化（VQ）等。
1.1.4 口语机器翻译受到重视口语翻译的一个重要目的就是帮助聋哑人与正常人交流，近来越来越受到人们的重视。
首先，聋哑人要戴上一副特制的手套，计算机根据他打出的手语进行识别，然后，通过语音合成系统就可以把图像信息翻译成语言信息。
同时，系统还能够完成将正常人的语言翻译成聋哑人的手语，只要将正常人说的话键入计算机，经程序分析处理之后，翻译成有表情、有动作的三维图像，从而最终达到聋哑人与正常人之间通过翻译机进行交流的目的。
口语翻译的研究在其他很多方面都有重要价值，如用手势控制计算机，甚至用手势导航等。
1.2 语音识别技术的发展1.2.1 神经网络用于训练韵律模型由于人工神经网络具备良好的自学习和自适应能力，将其应用于语音合成系统中的韵律模型研究具有很重要的意义。
将神经网络模型与已有的文语转换系统有机结合，可以改变传统的文语转换系统的韵律模型，具有更强的适应性和可训练性，使合成语音的自然度得到显著提高，增加了系统的灵活性和风格的多样性。
1.2.2 数据挖掘用于发现语音知识数据挖掘作为一种在大量数据库中发现隐藏新知识的计算技术方法，通过语音定性模型的建立，将数据分析和挖掘结果转化为逻辑规则或用可视化的形式进行表达。
因此，将数据挖掘和人机交互接口紧密地联系在一起，将对计算机语音信号处理的研究工作产生巨大的推动力，为语音信号处理提供了一条崭新的研究途径。
1.2.3 文本-可视语音转换系统研制成功文本-可视语音转换技术的出现是多媒体技术迅速发展的产物也迎合了社会发展的需求。
它给人们的生活增添了新的色彩，使计算机更加人性化，人们与计算机的交流变得更为简单。
相信在不久的将来，它会在众多的技术、商业和娱乐领域得到广泛的应用，并逐步进入我们每个人的生活。
1.3 语音识别技术的研究方向1.3.1 连续自然语音的识别与理解自然语音识别与理解研究的是计算机如何理解人类的语言其目的就是让计算机能够理解人说的话，当我们使用计算机时，要告诉它应该做什么，它就能按照所理解的去执行。
虽然现在自然语音识别与理解的理论研究得到了进一步完善，同时，计算机的功能、容量和速度都有了很大的提高，但研究仍局限在对孤立音节的识别与理解上。
人类流畅的自然发音不是孤立音节发音的简单组合，它是在一定时间范围内输出的一种连续语流，因此，需要对连续语音进行处理。
连续语音识别与理解技术中需要解决的难点很多，对它的研究是语音技术今后的目标之一。
1.3.2 高自然度、具有表现力的合成语音提高合成语音的自然度仍然是高性能文语转换的当务之急。
就汉语语音合成来说，目前在单字和词组级上，合成语音的可懂度和自然度已基本解决，但是对于句子乃至篇章级，其自然度问题就比较大。
未来的文语转换系统的发展趋势是采用基于语境相关的合成思想进行设计，能够将发音人的原始发音特征最大限度地保留下来，辅助以先进的层次化语言韵律模型，通过分散统计的模型方法来涵盖语义语音之间的内在联系，使系统能够输出具有高自然度和表现力的合成语音。
但是，在目前的合成系统中，普遍存在合成输出语音的机器味比较浓、语境的知识层次模型研究不完善等问题。
因此获得高自然度、具有表现力的合成语音，也是今后语音技术的研究目标之一。
1.3.3 语音技术与多媒体技术的结合伴随着现代语音技术的不断发展，人类对语音信号的需要已经不仅仅停留在可懂性和正确性上，语音合成技术的研究方向已是合成语音的美感并同时输出辅助的视频特征，实现虚拟主持人的效果，通过将视觉效果包括人的头部建模、唇形同步技术和表情因素等视频信息的加入，可以更好地体现语音合成系统的表现力和感染力。
因此，我们完全有理由相信，语音技术和多媒体技术的有机结合将使合成系统展现出广阔的应用前景。
1.3.4 语音技术与网络技术的结合目前，语音技术已逐渐应用于电信的声讯信息服务领域和互联网消息收发方面。
随着电话网与互联网的融合、网络信息项目的增多和时效性要求逐步提高，建立适合于股票交易、航班动态查询、电话自动报税等业务的语音系统成为可能，电话用户可以通过传统的语音、传真获取互联网上无穷无尽的信息。
这些业务将彻底解决传统数字录音回放技术所无法解决的海量信息库和动态变化信息的实时生成与存储的难题。
因此，将语音技术与网络进行完美的结合具有强大的生命力。
1.3.5 多语种语言是人们交流的工具，不同民族有自己不同的语言，不同语言之间的交流在今天开放的信息社会和网络时代显得十分重要，因此，多语种的文语合成有着独特的应用价值。
例如，在自动电话翻译、有声电子邮件等应用中都提出了多语种语音合成的需求，即使是对汉语合成也有多方言文语转换问题。
理想的多语种合成系统最好是各种语言共用一种合成算法或语音合成器，但现有的语音合成系统大多是针对某一种语言或若干种语言开发出来的，所采用的算法及规则都是与某种语言密切相关的，因此很难推广到其他语种。
如汉语和西方语言之间存在着很大的差异，而目前国内的系统都是做汉语英语转换的，其韵律控制规则完全不适合于英语，而且它们主要是合成汉语普通话的，即使推广到广东话和上海话都有相当的难度。
可见要真正解决多语种的文语合成，从文本处理到语音合成都必须有新的思路，因此，研制多语种语音合成转换系统具有重要的理论和现实意义。
二主要研究内容和方法语音识别技术是利用计算机对语音进行特征提取，获取最能表征语音特征的有用信息，根据这些信息来对语音所代表的内容或说话人身份判断的技术。
因此需要对语音波形的幅值、频率等特点进行研究，我们把语音识别的研究内容大致可以分为语音提取,特征提取,语音识别,内容分析,内容匹配。
在特征提取之前，一个重要的问题是消除噪音、空白音及音长不同的影响。
根据语音识别技术的发展历史，语音识别方法大致可分为基于说话人的语音识别方法、基于说话内容的语音识别方法、基于统计的语音识别方法和基于网络的语音识别方法。
三基本设计要求及设计思路3.1 语音识别系统原理使用C语言编程，实现基于马尔科夫模型的数据特征提取，在此基础上编程实现特定语音实例的语音识别；将语音识别功能编写成可供其他模块调用的函数，为进一步实现语音识别系统提供基础；并且从中培养、提高查阅文献和综合运用知识的编程开发能力。