语音识别技术论文
智能家居设计 毕业论文
智能家居设计毕业论文智能家居设计智能家居是指通过物联网技术，将各种家居设备和系统进行互联互通，实现智能化控制和管理的一种家居生活方式。
在现代社会中，智能家居设计已经逐渐成为人们追求高品质生活的一种方式。
本文将探讨智能家居设计的发展趋势、技术应用和设计原则。
一、智能家居设计的发展趋势随着科技的飞速发展，智能家居设计也在不断演进。
从最初的简单控制系统到现在的智能语音助手，智能家居设计已经实现了从单一功能到多功能的转变。
未来的发展趋势将更加注重用户体验和个性化定制。
智能家居将通过人工智能技术，根据用户的习惯和需求，提供更加智能化、个性化的服务。
二、智能家居设计的技术应用1. 语音识别技术语音识别技术是智能家居设计中最常见的技术之一。
通过语音识别技术，用户可以通过语音指令来控制家居设备，实现智能化的家居管理。
例如，可以通过语音指令打开灯光、调节温度等。
2. 传感器技术传感器技术是智能家居设计中的关键技术之一。
通过传感器技术，智能家居可以实时感知环境的变化，并做出相应的调整。
例如，通过温度传感器可以实时监测室内温度，并自动调节空调的温度。
3. 人工智能技术人工智能技术是智能家居设计中的核心技术之一。
通过人工智能技术，智能家居可以学习用户的习惯和需求，并根据用户的喜好提供个性化的服务。
例如，通过学习用户的作息时间，智能家居可以在用户起床前自动调节室内温度和光线，提供更加舒适的生活环境。
三、智能家居设计的原则1. 用户体验至上智能家居设计的核心原则是用户体验至上。
设计师应该从用户的角度出发，考虑用户的需求和习惯，提供简单、方便、易用的操作界面和功能。
智能家居的设计应该注重用户的感受和需求，让用户能够轻松地享受智能化的生活。
2. 安全可靠智能家居设计应该注重安全可靠性。
智能家居涉及到用户的隐私和财产安全，设计师应该采取相应的安全措施，保护用户的隐私和财产安全。
同时，智能家居设备的稳定性也是设计师需要考虑的重要因素，设备应该具备良好的稳定性和可靠性。
情感语音识别本科论文
基于MFCC和ZCPA的语音情感识别摘要随着计算机技术的不断发展，人们对计算机的要求越来越高，逐渐要求计算机具有人工智能，而语音情感识别是人工智能领域的研究热点。
语音情感识别包括语音信号预处理、语音情感特征提取和语音情感识别分类器等。
本文使用太原理工大学录制的情感语音库，该数据库包含高兴、生气和中性三种情感，本文采用的情感语音库中的600句情感语音，文中对情感语音进行了预处理，包括抗混叠滤波、预加重、加窗以及端点检测等，并对高兴、生气和中性三种语音情感提取MFCC和ZCPA特征，使用支持向量机对语音的三种情感进行识别，实验结果表明，MFCC和ZCPA特征均取得了较好的识别效果。
关键字：语音情感识别，MFCC，ZCPA，支持向量机Speech Emotion Recognition Based on MFCC and ZCPAABSTRACTWith the development of computer technology, people’s requirements of computer are higher and higher, and artificial intelligence is gradually important for computers. Speech emotion recognition is one of the hotspots in the field of artificial intelligence. The speech emotion recognition consists of speech signal pretreatment, feature extraction and speech emotion recognition classifier, etc. This paper used the emotional speech database recorded by the Taiyuan University of Technology, which contains happiness, anger and neutra. In this paper, we use 600 emotion sentences from emotional speech database. Firstly, this paper pretreated emotion sentences, including aliasing filter, the pre-emphasis, adding window and endpoint detection, etc. This paper extracted MFCC and ZCPA features from three emotions, and recognized by support vector machine (SVM), the experimental results show that MFCC and ZCPA features can get better recognition rate.Key words:speech emotion recognition; MFCC; ZCPA; SVM;目录摘要 (i)ABSTRACT (ii)第一章绪论 (5)1.1语音情感识别概述 (5)1.1.1引言 (5)1.1.2语音识别的发展过程及其现状 (5)1.1.3语音情感识别中面临的问题和困难 (7)1.2.论文研究的主要内容以及章节安排 (7)第二章语音情感识别原理和技术 (8)2.1综述 (8)2.2.预处理 (8)2.2.1语音情感信号的预加重处理 (8)2.2.2语音情感信号的加窗处理 (10)2.2.3短时平均能量 (12)2.2.4短时平均过零率 (13)2.2.5语音情感信号的端点检测 (15)2.3语音情感特征的提取 (16)2.3.1美尔频率倒谱系数(MFCC) (16)2.3.2过零率与峰值幅度(ZCPA) (18)2.4 本章小结 (19)第三章语音情感及语音情感库 (20)3.1语音情感 (20)3.1.1语音情感的分类 (20)3.1.2情感语句的选择 (21)3.1.3国际情感数据库 (21)3.2语音情感数据库 (22)3.3本章小结 (23)第四章语音情感识别分类器 (24)4.1语音情感识别技术基本原理 (24)4.2语音情感识别的方法 (24)4.3支持向量机 (25)4.3.1支持向量机发展历史 (25)4.3.2支持向量机的理论基础 (25)4.3.3最大间隔分类超平面 (26)4.3.4支持向量机的原理 (27)4.3.5支持向量机的核函数 (29)4.4 两种特征参数的语音情感识别实验 (30)4.4.1 情感语句的两种特征参数识别实验 (30)4.4.2 实验分析和结论 (31)4.5 本章小结 (32)参考文献 (33)致谢 (35)附录一：外文翻译 (36)附录二：外文文献翻译 (45)附录三：程序 (52)第一章绪论1.1语音情感识别概述1.1.1引言随着信息技术的高速发展以及人类对计算机的依赖性不断加强，人机交互(HCI)的深度和能力受到了越来越多研究者的青睐，计算机与人类的交流的语言有各种各样，其中包括各类的低级语言和高级语言。
智能语音聊天毕业论文
智能语音聊天毕业论文智能语音聊天毕业论文摘要随着人工智能技术的快速发展，语音识别和语音合成技术早已成为人工智能领域的重要研究方向。
智能语音聊天作为人工智能技术的一种重要应用之一，具有较高的研究和应用价值。
本文首先介绍了智能语音聊天的研究意义和应用价值，然后对语音识别和语音合成技术的相关研究进行了概述。
接着，本文重点分析了现有智能语音聊天系统的设计与实现，讨论了其存在的问题和局限性，并提出了优化建议和改进方案。
最后，我们对智能语音聊天的发展趋势进行了展望。
关键词：智能语音聊天，语音识别，语音合成，设计与实现，改进方案AbstractWith the rapid development of artificial intelligence technology, voice recognition and synthesis have become an important research direction in the field of artificial intelligence. Intelligent voice chatting, as an important application of artificial intelligence technology, has high research and application value. This paper first introduces the research significance and application value of intelligent voice chatting, and then gives an overview ofthe relevant research on speech recognition and synthesis technology. Next, this paper focuses on the design and implementation of existing intelligent voice chatting systems, discusses their existing problems and limitations, and proposes optimization suggestions and improvement schemes. Finally, we look forward to the development trend of intelligent voice chatting.Keywords: intelligent voice chatting, speech recognition, speech synthesis, design and implementation, improvement scheme一、研究背景和意义随着社交媒体和移动互联网的普及，人们对于语音聊天的需求越来越大。
人机论文
目录摘要 (1)正文 (1)1、语音识别技术概述 (1)2、发展历史 (1)3、语音识别原理 (2)4、语音识别系统简介 (3)5、语音识别的系统类型 (4)5.1、限制用户的说话方式 (4)5.2、限制用户的用词范围 (5)5.3、限制系统的用户对象 (5)6、语音识别的几种主要研究方法 (5)6.1、动态时间规整(DTW) (5)6.2、矢量量化(VQ) (5)6.3、隐马尔可夫模型(HMM) (6)6.5、支持向量机（SVM) (6)7、语音识别的发展趋势 (6)7.1、提高可靠性。
(7)7.2、增加词汇量。
(7)7.3、应用拓展。
(8)7.4、降低成本减小体积。
(8)8、语音识别所面临的问题 (9)9、值得研究方向 (9)10、语音识别技术的前景展望 (10)参考文献 (11)浅谈语音识别技术摘要:语音识别是一门交叉学科。
近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。
人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。
语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。
很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。
语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
关键词：语音识别，矢量化，人工神经元网络，动态时间规整正文1、语音识别技术概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。
毕业论文：基于语音识别技术的智能家居系统的设计方案
毕业论文：基于语音识别技术的智能家居系统的设计方案摘要：随着大数据、人工智能的发展，智能家居产品也随之得到发展。
为满足更加舒适、安全、高效率的居家生活，提出基于语音识别技术的智能家居系统的设计方案。
通过对非特定人的语音信号进行采集，经过上位机识别分析，以无线传输蓝牙设备为载体，发送语音控制指令，对家用电气实现简单控制功能。
另外，对家居环境指标和门窗入户设施实时监控，确保拥有便捷高效又健康宜居的居家环境。
关键词：智能家居；语音识别；蓝牙；人工智能或将引领整个信息行业的变革，是中国信息产业实现从跟跑到并跑甚至领跑转折的关键[1].于是，人工智能的发展在全社会掀起一股热潮，各行各业都加入人工智能的发展大军。
随着语音识别产品的成熟，智能家居行业得到了重大变革[2].家电控制方式，由上个世纪机械按键控制发展成本世纪初的红外遥控控制。
前者必须用身体触碰，存在一定的安全隐患，后者虽可以远程遥控，但控制距离短，且只能直线控制，不能绕障碍物控制。
对于老年人、残疾人来说，传统的家电控制方式更为不易[3].以前，居家缺乏一定的环境检测指标，家中空气质量完全依靠感觉经验，存在一定的风险。
例如，天然气泄漏，一氧化碳浓度超标等。
另外，传统的家居安防主要采取的方式是锁紧门窗。
这种存在极大的偶然性，已经不能让人放心。
外出度假，会担心家中财物的安全，不能轻松愉悦的放松心情。
总的来说，当下人们对智能家居系统的功能要求主要体现在以下三个方面。
一是家居环境指标监测功能，提供家居环境的明亮度、温湿度、PM2.5浓度等信息；二是智能安防检测功能，实时监测门窗防盗状况，有害气体的浓度监测等，具有提示报警功能，一旦发生突发意外情况可以及时启动报警装置，有效维护住户生命财产安全；三是智能控制操作，目前主流的智能控制操作就是语音识别遥控操作，通过加入语音识别模块识别住户语音指令，遥控家用电器，增强住户生活体验[4].因此设计了一种基于单片机的智能家居语音控制系统，既可以实时检测家居的环境以及安全性，又能利用语音控制指令控制家用电器，实现健康、安全、舒适的家居生活。
语音识别毕业论文
语音识别毕业论文语音识别毕业论文语音识别是一项旨在将人类语音转化为可被计算机理解和处理的技术。
它在人工智能领域中扮演着重要的角色，被广泛应用于语音助手、语音控制和语音翻译等领域。
本篇论文将探讨语音识别的原理、应用和未来发展趋势，以及相关的挑战和解决方案。
一、语音识别的原理语音识别的核心原理是将语音信号转化为文本信息。
这个过程可以分为三个主要步骤：信号预处理、特征提取和模型训练。
首先，语音信号经过预处理，包括降噪、去除不相关的信号和语音分割等。
然后，从预处理后的语音信号中提取特征，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）。
最后，使用机器学习算法，如隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型，对提取的特征进行训练和识别，得到最终的文本输出。
二、语音识别的应用语音识别技术在各个领域都有广泛的应用。
其中最为人熟知的是语音助手，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa。
通过语音识别，用户可以通过语音指令控制智能设备，进行日常操作，如发送短信、播放音乐和查询天气等。
此外，语音识别还被应用于语音翻译、语音识别课堂、语音控制汽车等领域，极大地方便了人们的生活。
三、语音识别的挑战尽管语音识别技术已经取得了巨大的进步，但仍然存在一些挑战。
首先，语音识别需要处理各种不同的语音信号，如不同的语言、口音和噪声环境等。
这使得模型的训练和适应变得更加困难。
其次，语音识别需要处理大量的数据，这对计算资源和存储空间提出了巨大的要求。
此外，语音识别还需要解决语义理解和上下文推理等问题，以提高识别的准确性和可靠性。
四、语音识别的解决方案为了应对语音识别的挑战，研究者们提出了一系列的解决方案。
首先，通过使用更加先进的特征提取算法和模型训练方法，可以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
其次，结合其他的人工智能技术，如自然语言处理和知识图谱，可以进一步提高语音识别的语义理解和上下文推理能力。
此外，利用云计算和分布式计算等技术，可以解决语音识别中的计算和存储问题。
毕业设计(论文)-利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别设计
内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目:利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别学生姓名:学号:专业:电子信息工程班级:信息2003-4班指导教师:摘要语音识别作为一个交叉学科，具有深远的研究价值。
语音识别和语音合成技术已经成为现代技术发展的一个标志，也是现代计算机技术研究和发展的一个重要领域。
虽然语音识别技术已经取得了一些成就，也有部分产品面世，但是，大多数语音识别系统仍局限于实验室，远没有达到实用化要求。
制约实用化的根本原因可以归为两类，识别精度和系统复杂度。
HMM是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，它是由马尔可夫链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。
它是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集，每个函数都与链中一个状态相关联。
“隐”的过程通过显示过程所产生的观察符号序列来表示，这就是隐马尔可夫模型。
本文主要介绍了语音识别的预处理，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）和语音识别的基础理论和发展方向。
对数字0～9的识别进行了详细的Matlab 语言实现。
关键词：HMM；文本相关；语音识别AbstractAs an interdisciplinary field, speech recognition is theoretically very valued .Speech recognition has become one of the important research fields and a mark of the development of science. Although speech technology has got some achievements, most speech recognition systems are still limited in lab and would have problems if migrated from lab which are much far from practicality. The ultimate reasons for restricting practicality can be classified to two kinds, one is precision for recognition and the other is complexity of the system.HMM is one kind expresses with the parameter uses in the description stochastic process statistical property probabilistic model, it is may the husband chain evolve by Mar, therefore it based on parameter model statistics recognition method. It is a dual stochastic process – has the certain condition number to hide type Markov to be possible the husband chain and the demonstration stochastic function collection, each function all a condition is connected with the chain in. Hidden Markov process the observation mark sequence which produces through the demonstration process to indicate that, this is hides type Markov to be possible the husband model.This article mainly introduced the speech recognition pretreatment, hides Mar to be possible the husband model (Hidden Markov Models, HMM) and the speech recognition basic theory and the development direction. Has carried on the detailed Matlab language realization to the number 0~9 recognitions.Key word: HMM; Text Correlation; Speech recognition目录摘要 (I)ABSTRACT ........................................................................................................................ I I 第一章绪论.. (1)1.1 背景、目的和意义 (1)1.2 发展历史和国内外现状 (1)1.3 语音识别系统概述 (3)1.3.1语音识别系统构成 (3)1.3.2语音识别的分类 (4)1.3.3 识别方法介绍 (5)第二章语音信号的预处理及特征提取 (8)2.1 语音信号的产生模型 (9)2.2 语音信号的数字化和预处理 (9)2.2.1 语音采样 (10)2.2.2 预加重 (10)2.2.3 语音信号分帧加窗 (11)2.3 端点检测 (13)2.3.1 短时能量 (13)2.3.2 短时平均过零率 (14)2.3.3 端点检测——“双门限”算法 (15)2.4 语音信号特征参数的提取 (16)2.4.1线性预测倒谱系数LPCC (16)2.4.2 Mel倒谱系数MFCC (17)2.4.3 LPCC系数和MFCC系数的比较 (18)第三章隐马尔可夫模型(HMM) (20)3.1 隐马尔可夫模型 (20)3.1.1 隐马尔可夫(HMM)基本思想 (20)3.1.2 语音识别中的HMM (24)3.1.3 隐马尔可夫的三个基本问题[10] (24)3.1.4 HMM的基本算法 (25)3.2 HMM模型的一些问题 (28)3.2.1 HMM溢出问题的解决方法 (28)3.2.2 参数的初始化问题 (29)3.2.3提高HMM描述语音动态特性的能力 (31)3.2.4直接利用状态持续时间分布概率的HMM系统 (31)第四章基于文本相关的语音识别 (33)4.1 引言 (33)4.2 HMM模型的语音实现方案 (33)4.2.1初始模型参数设定 (34)4.2.2 HMM模型状态分布B的估计 (34)4.2.3 多样本训练 (35)4.2.4 识别过程 (36)4.3 仿真过程及系统评估 (37)4.3.1 语音数据的采集及数据库的建立 (37)4.3.2 仿真实验——HMM用于语音识别 (38)4.3.3 Matlab编程实现 (40)4.4系统仿真中的若干问题 (43)总结展望 (44)参考文献 (45)附录 (46)致谢 (54)第一章绪论1.1 背景、目的和意义让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。
电子商务中的人工智能技术应用研究论文素材
电子商务中的人工智能技术应用研究论文素材随着科技的快速发展和互联网的普及，电子商务成为了一种重要的商业模式。
而在电子商务中，人工智能技术的应用也日益增多，不仅改变了传统商业的运营方式，也为商家和消费者带来了诸多便利。
本文将探讨电子商务中的人工智能技术应用，并分析其对商业环境的影响。
一、智能推荐系统智能推荐系统是电子商务中常见的人工智能应用之一。
通过对用户的搜索习惯、浏览历史以及购买记录进行分析，智能推荐系统能够准确预测用户的兴趣偏好，为用户个性化地推荐商品和服务。
这不仅为用户提供了更好的购物体验，也增加了商家的销售机会。
同时，智能推荐系统还可以为商家提供精准的市场分析数据，帮助他们了解消费者需求并做出更合理的经营决策。
二、语音识别技术随着智能手机的普及，语音搜索和语音购物逐渐成为一种趋势。
人工智能技术中的语音识别技术能够将用户的语音指令准确转化为文字，并根据用户的需求提供相应的商品或服务。
这大大提高了用户的购物效率，同时也降低了购物的门槛，使更多的人能够享受到便捷的电子商务体验。
三、虚拟试衣技术虚拟试衣技术是一种基于人工智能的虚拟现实技术。
通过将用户的照片与商品的模型进行匹配，虚拟试衣技术能够让用户在线上轻松地试穿衣物，节省了实体店的试衣时间和成本，并提高了用户对商品的购买决策的准确性。
同时，商家也能够通过虚拟试衣技术更好地展示商品的特点，提高销售转化率。
四、智能客服系统智能客服系统是应用较为普遍的人工智能技术之一。
传统的人工客服存在信息传递不准确、效率低下等问题，而智能客服系统通过自然语言处理和机器学习等技术，能够准确理解用户的问题并给出智能化的回答。
这不仅提高了客户服务的质量，也降低了商家的运营成本。
五、智能物流系统在电子商务中，物流是一项重要的环节。
而人工智能技术的应用则使物流变得更加智能化和高效化。
智能物流系统利用大数据分析、物联网和自动化技术，能够快速准确地处理订单信息、优化配送路线、实时跟踪货物等，提高物流效率，减少了物流成本，并为用户提供了更好的物流体验。
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摘要：语音识别技术是一门涉及面很广的交叉学科。
随着新理论的提出和应用，语音识别技术取得了很大的进步,许多产品已经得以实际的应用，但在其进一步的发展进程中，还有许多棘手的问题有待解决。
关键词：语音识别；动态时间规整算法；人工神经元网络
1 背景介绍
语言是人类特有的功能,是人们思维最重要的寄托体，是人类交流最主要的途径。
语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。
语言和语音与人类
社会科学文化发展紧密相连。
语音识别技术是让机器接收，识别和理解语音信号，并将其转换成相应的数字信号的
技术。
它是一门交叉学科，涉及到语音语言学、数理统计、计算机、信号处理等一系列学科。
2 发展历史
1952年贝尔实验室的Davis等人研制成功了能识别十个英文数字发音的Audry系统，标志着语音识别技术研究工作开始。
20世纪60年代计提出了动态规划(Dynamic programming)和线性预测分析技术（Liner Predictive）等重要成果。
20世纪70年代，语音识别领域取得了突破。
实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别
系统。
20世纪80年代语音识别研究进一步走向深入, 基于特定人孤立语音技术的系统研
制成功, 隐马尔可夫模型和人工神经元网络(Artificial Neural Network)在语音识别中的成
功应用。
进入20世纪90年代后语音识别系统开始从实验室走向实用。
我国对语音识别的研究开始于20世纪80年代，近年来发展迅速，并取得了一系列的成果。
3 具体应用
随着计算机技术、模式识别等技术的发展，适应不同场合的语音识别系统相继被开发
出来，语音识别及处理技术已经越来越突现出其强大的技术优势。
近三十年来，语音识别
在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域的应用越来越广泛。
在许多政府部门、商业机构，语音识别技术的应用，可免除大量操作人员的重复劳动，既经济又方便。
如：语音邮件、IP电话和IP传真、电子商务、自动语音应答系统、自动
语音信箱、基于IP的语音、数据、视频的CTI系统、综合语音、数据服务系统、自然语音识别系统、专家咨询信息服务系统、寻呼服务、故障服务、秘书服务、多媒体综合信息服务、专业特别服务号(168自动信息服务系统，112、114、119等信息查询系统)等。
许多特定环境下，如工业控制方面，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。
当今，语音识别产品不仅在人机交互中，占到的市场比例越来越大，而且在许多领域
都有了广阔的应用前景，在人们的社会生活中起着举足轻重的作用。
4 语音识别系统原理
语音识别一般分为两个步骤：学习阶段和识别阶段。
学习阶段的任务是建立识别基本
单元的声学模型以及语言模型。
识别阶段是将输入的目标语音的特征参数和模型进行比较，得到识别结果。
语音识别过程如图所示。
下面对该流程作简单介绍：
（1）语音采集设备如话筒、电话等将语音转换成模拟信号。
（2）数字化一般包括预滤波、采样和A/D变换。
该过程将模拟信号转变成计算机能
处理的数字信号。
（3）预处理一般包括预加重、加窗分帧。
经预处理后的信号被转换成了帧序列的加
窗的短时信号。
（4）参数分析是对短时信号进行分析，提取语音特征参数的过程，如时域、频域分析，矢量量化等。
（5）语音识别是目标语音根据特征参数与模型库中的参数进行匹配，产生识别结果
的过程。
一般有模板匹配法、随机模型法和神经网络等。
（6）应用程序根据识别结果产程预定动作。
（7）该过程是语音模型的学习过程。
5 现有算法介绍
语音识别常用的方法有：模板匹配法、人工神经网络法。
（1）模板匹配法是语音识别中常用的一种相似度计算方法。
模板匹配法一般将语音
或单词作为识别单元，一般适用于词汇表较小的场合。
在训练阶段，对用户语音进行特征
提取和特征维数的压缩，这个过程常用的方法是采用矢量量化（VQ）技术。
然后采用聚类方法或其他方法，针对每个模式类各产生一个或几个模板。
识别阶段将待识别的语音模式
的特征参数与各模板进行相似度的计算，将最高相似者作为识别结果。
但由于用户在不同
时刻发同一个音的时间长度有较大随意性，所以识别时必须对语音时间进行伸缩处理。
研
究表明，简单的线性伸缩是不能满足要求的。
由日本学者板仓在70年代提出的动态时间
伸缩算法（DTW）很好的解决了这一问题。
DTW算法能够较好地解决小词汇量、孤立词
识别时说话速度不均匀的难题。
DTW算法示意图如图所示。
设测试的语音参数共有M帧矢量，而参考模板有N帧矢量，且M≠N，则DTW 就是寻找一个时间归整函数tn=f(tm)，它将测试矢量的时间轴tm非线性地映射到模板的时间轴tn上，并使该函数满足第k帧（k=1，2，…M）测试矢量I和第f(k)帧（f(k)=1,2…N）模板矢量J之间的距离测度之和最小:
另外，在实际识别系统中，语音的起点或终点由摩擦音构成，环境噪声也比较大，语
音的端点检测会存在较大的误差。
DTW 算法起点点可以固定在(tm,tn)=(1，1)，称为固定起点；也可以选择在(1，2)、(2，1)等点，称为松驰起点。
同样，中止点可以选择在(M,N)点，称为固定终点；也可以选择在(N一1,M)、(N，M一1)等点，称为松弛终点。
松弛的DTW 算法的起始点从(1，1)、(1，2)、(2，1)等点中选择一最小值，终止点从(M,N)、(M,N-1)、(M-1,N)等点中选择一最小值，两语音样本之间的相互距离在相应的点放松后选择一最小距离。
松弛DTW可以克服由于端点检测不精确引起的误差，但运算量加大。
（2）人工神经网络法。
现实世界的语音信号会随着许多特征如：说话人语速、语调
以及环境的变化而动态变化的，想要用传统的基于模板的方法建立一个适应动态变化的语
音识别系统是非常困难的。
因此需要设计一个带有自学习能力的自适应识别系统，以便可
以适应语音的动态变化。
人工神经网络由神经元、网络拓朴和学习方法构成。
人工神经网络拓朴结构可分为反
馈型和非反馈型（前馈型）。
学习方法可分为监督型和非监督型。
各种人工神经网络模型
中应用得最典型的是采用反向传播（Back Propagation）学习算法的多层前馈网络。
多层前馈型网络如图所示。
除上述介绍的几种常用的方法外，还有许多其它的识别方法以及改进算法。
6 尚未解决的问题及值得研究的方向
（1）就算法模型方面而言，需要有进一步的突破。
声学模型和语言模型是听写识别
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。
（2）语音识别的自适应性也有待进一步改进。
同一个音节或单词的语音不仅对随着
的讲话者的不同而变化,而且对同一个讲话者在不同场合,不同上下文环境中也会发生变化。
这意味着对语言模型的进一步改进。
（3）语音识别技术还需要能排除各种环境因素的影响。
目前，对语音识别效果影响
最大的就是环境杂音或噪音。
要在嘈杂环境中使用语音识别技术必须有特殊的抗噪麦克风
才能进行，这对多数用户来说是不现实的。
在公共场合中，如何让语音识别技术能有摒弃
环境嗓音并从中获取所需要的特定声音是一个艰巨的任务。
虽然在短期内还不可能造出具有和人相比拟的语音识别系统，但在未来几年内，语音
识别系统的应用将更加广泛，各种语音识别系统产品将陆续进入我们的生活。
语音识别各
个方面的技术正在不断地进步，一步步朝着更加智能化的方向发展。
参考文献
［1］杨尚国，杨金龙.语音识别技术概述［J］.福建电脑，2006，（8）.
［2］孙宁,孙劲光,孙宇. 基于神经网络的语音识别技术研究［J］. 计算机与数字工程，2006.
［3］Phil Woodland. Speech Recognition. Speech and Language Engineering-State of the Art (Ref. No. 1998/499).
［4］Morgan, N.. Bourlard, H.A.Neural networks for statistical recognition of
continuous speech. Proceedings of the IEEE Volume 83,Issue 5,May 1995 Page(s):742-772.
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