浅谈语音识别技术的应用和发展

摘要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技术,其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。语音作为一个交叉学科,具有深远的研究价值,近50年的研究发展,语音识别技术已经有了极大的发展。本文介绍了语音识别技术的基本原理和应用,并且对语音识别技术的发展趋势进行了展望。

关键词语音识别;应用;发展

0 引言

语音是人类互相之间进行交流时使用最多、最自然、最基本、最重要的信息载体。在高度信息化的今天,语音处理的一系列技术及其应用已经成为信息社会不可缺少的组成部分。语音的产生是一个复杂的过程,包括心理和生理等方面的一系列因素。当人们需要通过语音表达某种信息时,首先是这种信息以某种抽象的形式表现在说话人的大脑里,然后转换为一组神经信号,这些神经信号作用于发声器官,从而产生携带信息的语音信号。

1 语音识别的研究历史及现状

在国外语音识别的研究工作可以追溯到上世纪50年代。1952年AT&T贝尔实验室的Audry系统是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。

上世纪60年代末70年代初出现了语音识别方面几种基本思想,其中重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术,有效的解决了语音信号特征提取和不等长语音匹配问题,同时,还提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。

上世纪80年代语音识别研究进一步走向深入,其显著特征是隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)在语音识别中的成功应用。上世纪90年代,在计算机技术、电信应用等领域飞速发展的带动下,迫切的要求语音识别系统从实验室走向实际应用。具代表性的是IBM的Via V oice和Dragon公司的Dragon Dictate 系统,这些语音识别系统具有说话人自适应能力,新用户不需要对全部词汇进行训练便可在使用中不断提高识别率[1]。

语音识别技术综述

语音识别技术综述电子信息工程2010级1班郭珊珊【摘要】随着计算机处理能力的迅速提高，语音识别技术得到了飞速发展，该技术的发展和应用改变了人们的生产和生活方式，正逐步成为计算机处理技术中的关键技术。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。【关键词】语音识别；语音识别原理；语音识别发展；产品语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器人自动识别和理解人类口述的语言。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命令或文本的高新技术。 1 语音识别的原理语音识别系统本质是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单位元。未知语音经过话筒变换成电信号后加载识

别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表可给出计算机的识别结果。这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。 2 语音识别系统的分类语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。 2.1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：仅考虑对于专人的话音进行识别；(2)非特定人语音系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识

别系统进行学习；(3)多人的识别系统：通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。 2.2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：孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿；(2)连接词语音识别系统：连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现；(3)连续语音识别系统：连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。 2.3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。随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识别

语音信号识别及处理中英文翻译文献综述

语音识别在计算机技术中，语音识别是指为了达到说话者发音而由计算机生成的功能，利用计算机识别人类语音的技术。（例如，抄录讲话的文本，数据项;经营电子和机械设备;电话的自动化处理），是通过所谓的自然语言处理的计算机语音技术的一个重要元素。通过计算机语音处理技术，来自语音发音系统的由人类创造的声音，包括肺，声带和舌头，通过接触，语音模式的变化在婴儿期、儿童学习认识有不同的模式，尽管由不同人的发音，例如，在音调，语气，强调，语调模式不同的发音相同的词或短语，大脑的认知能力，可以使人类实现这一非凡的能力。在撰写本文时（2008年），我们可以重现，语音识别技术不只表现在有限程度的电脑能力上，在其他许多方面也是有用的。语音识别技术的挑战古老的书写系统,要回溯到苏美尔人的六千年前。他们可以将模拟录音通过留声机进行语音播放，直到1877年。然而，由于与语音识别各种各样的问题，语音识别不得不等待着计算机的发展。首先,演讲不是简单的口语文本——同样的道理,戴维斯很难捕捉到一个note-for-note曲作为乐谱。人类所理解的词、短语或句子离散与清晰的边界实际上是将信号连续的流,而不是听起来: I went to the store yesterday昨天我去商店。单词也可以混合,用Whadd ayawa吗?这代表着你想要做什么。第二,没有一对一的声音和字母之间的相关性。在英语,有略多于5个元音字母——a,e,i,o,u,有时y和w。有超过二十多个不同的元音, 虽然,精确统计可以取决于演讲者的口音而定。但相反的问题也会发生,在那里一个以上的信号能再现某一特定的声音。字母C可以有相同的字母K的声音，如蛋糕，或作为字母S，如柑橘。此外,说同一语言的人使用不相同的声音,即语言不同,他们的声音语音或模式的组织，有不同的口音。例如“水”这个词,wadder可以显著watter，woader wattah等等。每个人都有独特的音量——男人说话的时候,一般开的最低音，妇女和儿童具有更高的音高(虽然每个人都有广泛的变异和重叠)。发音可以被邻近的声音、说话者的速度和说话者的健康状况所影响，当一个人感冒的时候，就要考虑发音的变化。

2016年汽车语音识别系统行业现状及发展趋势分析

中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）报告编号：1622577

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/7f8484547.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息报告名称：中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）报告编号：1622577←咨询时，请说明此编号。优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票网上阅读：https://www.360docs.net/doc/7f8484547.html,/R_JiaoTongYunShu/77/QiCheYuYinShiBieXiTongFaZhanXi anZhuangFenXiQianJingYuCe.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。二、内容介绍《中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）》在多年汽车语音识别系统行业研究的基础上，结合中国汽车语音识别系统行业市场的发展现状，通过资深研究团队对汽车语音识别系统市场资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对汽车语音识别系统行业进行了全面、细致的调研分析。中国产业调研网发布的《中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）》可以帮助投资者准确把握汽车语音识别系统行业的市场现状，为投资者进行投资作出汽车语音识别系统行业前景预判，挖掘汽车语音识别系统行业投资价值，同时提出汽车语音识别系统行业投资策略、营销策略等方面的建议。正文目录第一章汽车语音识别系统产业概述 1.1 汽车语音识别系统定义及产品技术参数 1.2 汽车语音识别系统分类 1.3 汽车语音识别系统应用领域 1.4 汽车语音识别系统产业链结构 1.5 汽车语音识别系统产业概述 1.6 汽车语音识别系统产业政策

智能计算机论文参考文献范例

https://www.360docs.net/doc/7f8484547.html, 智能计算机论文参考文献一、智能计算机论文期刊参考文献 [1].当代智能计算机的语义困境——兼论本体论语义学. 《武汉科技大学学报《电子测试》.2014年10期.樊丽.杨宏.鱼莹. [5].《智能计算机与应用》征稿启事. 《智能计算机与应用》.2014年3期. [6].关于智能计算机. 《集宁师专学报》.2004年3期.刘宝娥. [7].基于deeplearning的语音识别. 《电子设计工程》.2015年18期.张炯.陶智勇. [8].《智能计算机与应用》征稿启事. 《智能计算机与应用》.2014年1期. [9].《智能计算机与应用》征稿启事. 《智能计算机与应用》.2015年4期. [10].基于Excel构建智能计算机考试系统. 《信息技术》.被中信所《中国科技期刊引证报告》收录ISTIC.2012年3期.甘伟明.潘东梅.白晓丽.刘兵兵. 二、智能计算机论文参考文献学位论文类 [1].中学生身体运动智能计算机情境化测评方法研究. 作者：李静.教育学;教育技术学南京师范大学2012（学位年度） [2].中学生视觉空间智能计算机情境化测评方法的研究.被引次数：1 作者：张丽霞.教育学;教育技术学南京师范大学2011（学位年度） [3].智能计算机配棉与纱线质量预测系统的研究与开发. 作者：袁静.纺织工程天津工业大学2012（学位年度） [4].基于网络的智能计算机辅助教学系统. 作者：韩静.计算机应用技术华东师范大学2005（学位年度）

https://www.360docs.net/doc/7f8484547.html, [5]HPP体系结构下TCP/IP协议支持的研究与实现.被引次数：1 作者：康炜.计算机系统结构中国科学院计算技术研究所2007（学位年度） [6]模糊逻辑、神经网络与智能计算机研究. 作者：刘增良.计算机科学与技术北京航空航天大学1993（学位年度） [7]基于角色理论的情绪常识模型及应用研究. 作者：叶潇.计算机软件与理论华东理工大学2005（学位年度） [8].基于.NET技术的智能计算机考试系统. 作者：施长云.软件工程东南大学2015（学位年度） [9]智能计算机网络规划系统的设计与实现. 作者：梁伟晟.计算机软件与理论中山大学2000（学位年度） [10]智能计算机辅助教学系统探索与制作. 作者：刘常青.自动控制理论及应用西安电子科技大学1998（学位年度）三、相关智能计算机论文外文参考文献 [1]IntelligentComputerAidedInstructionModelingandaMethodtoOptimiz eStudyStrategiesforParallelRobotInstruction. TanD.P.JiS.M.JinM.S.《IEEETransactionsonEducation》,被EI收录EI.被SCI收录SCI.20133 [2]Aparadigmforhandwritingbasedintelligenttutors. Anthony,L.Yang,J.Koedinger,K.R.《Internationaljournalofhumancomputerstudies》,被EI收录EI.被SCI收录SCI.201211 [3]Intelligentautomationofdesignandmanufacturinginmachinetoolsusi nganopenarchitecturemotioncontroller. https://www.360docs.net/doc/7f8484547.html,vanya《JournalofManufacturingSystems》,被EI 收录EI.被SCI收录SCI.20131 [4]Anadaptationalgorithmforanintelligentnaturallanguagetutoringsy stem. AnnabelLathamKeeleyCrockettDavidMcLean《Computers&education》,被EI收录EI.被SCI收录SCI.2014Feb. [5]GuestEditors''Introduction:IntelligentSystemsforInteractiveEnt ertainment.

语音识别发展现状与展望

中国中文信息学会第七次全国会员代表大会暨学会成立30周年学术会议语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日

报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望

2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术，Google语音翻译等； –iPhone4S 上的Siri软件； –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领域； –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等

成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告：

成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术，包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用，而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用；

三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC，PLP，CMS，RASTA，VTLN；?HLDA, fMPE，neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等） ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示，把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word

指纹识别系统(文献综述)

指纹识别方法的综述摘要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。 0 引言自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。近年来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。 1 指纹取像图 1 是一个自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System) 的简单流程。 → → → ↓ ↑ ———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2 图像的预处理与特征提取无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的噪音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第一步, 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex 2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。当然这些步骤可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ]提出了基于脊线跟踪的方法能够指纹取像图像预处理特征提取指纹识别数据库管理

语音识别技术

目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：（1）语音特征提取：（2）声学模型与模式匹配（识别算法）（3）语义理解：计算机对识别结果进行语法、语义分析。语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，语音识别的发展简史 1952年AT& T Bell实验室实现了一个单一发音人孤立发音的十个英文数字的语音识别系统，到现在的人机语音交互。语音识别研究从二十世纪50年代开始到现在历半个多世纪的蓬勃发展，在这期间获得了巨大的进展。现代语音识别技术研究重点包括即兴口语的识别和理解，自然口语对话，以及多语种的语音同声翻译。语音识别应用的特点 1.语音识别系统必须覆盖的功能包括：（1）语音识别系统要对用户有益（希望它是能检测到的）。例如提高生产率，容易使用，更好的人机界面，或更自然的信息交流模式。（2）语音识别系统要对用户“友好”。这种“友好”的含义是：用户在和系统进行语音对话时感到舒适；系统的语音提示既有帮助，又很亲近。（3）语音识别系统必须有足够的精度（4）语音识别系统要有实时处理能力；例如系统对用户询问的响应时间要很短。 2. 语音识别错误的处理有以下四种方式可以处理这个问题。（1）错误弱化法。这种处理仅仅花费用户很少一点时间，对用户几乎没什么其它不利影响。（2）错误自检纠正法系统利用已知任务的限制自动地检测并纠正错误。（3）确认或多层次判定

（4）拒绝/转向人工座席。系统对其中通常较易导致系统识别错误的极少部分语音指令拒绝做出识别决定，而是将其转给人工座席。在很多情况下，语音识别技术可以充分发挥出RFID的潜能： 1.积压产品、脱销产品 2.被废弃、被召回或已过期产品 3.回收的商品 4.促销产品 RFID系统在利用原有语音导向投资的情况下可以大大增加收益语音识别技术在邮件分拣中的应用现代化分拣设备在邮政上的应用大大提高了邮件处理的效率。但是，并不是所有的邮件都能上分拣机处理，那些需要人工处理的邮件成了邮政企业实现自动化的瓶颈。邮政使用人工标码技术以及先进的计算机软件系统来处理不能上机的邮件，仍需要大量的劳动力。由MailCode公司开发并准备申请专利的Spell-ItTM软件技术通过提高系统数据库能力的方式对语音识别自动化设备进行了革命性的变革。这种技术提供了无限的数据库能力，并且保证分拣速度不会因数据库的增大而减小。由各大语音引擎公司开发的系统还支持世界上的各种主要语言，这样，语音技术就成为世界性的产品。以英语语音识别系统为例，系统建立了36个可识别字符26个字母加上0～9的10个数字，同时还建立了一套关键词。Spell-It软件使用这些字符来识别成千上万的口语词汇和无数的词语组合。对于大公司的邮件收发中心来说，使用MailCode公司的Spell-It软件技术，分拣员实际上只需发出几个字符的音来找到和数据库中相对应的词。例如：碰到了寄给Joseph Schneider的邮件，操作员只需发出“J”、“S”、“C”和“H”几个音就可以得到准确的分拣信息。姓名和邮箱编码：Jennifer Schroeder, 软件工程部；Joseph Schneider, 技术操作部；Josh Schriver, 技术操作部，因为这三个姓名全都符合（J,S,C,H）的发音标准。邮件中心的操作员知道邮件实际上是寄给Joseph Schneider的，就可以把邮件投入Joseph Schneide的信箱了。邮局要把邮件按投递路线分发，分拣员必须熟悉长长的投递段列表以及各种各样的国际邮件投递信息。Spell-It技术把地址、投递路线等信息都存入了系统，这样就大大方便了分拣工作。例如，有一件寄往Stonehollow 路2036号的邮件。使用语音识别技术，分拣员仅仅需要发出“2”、“0”、“S”、“T”和“O”几个音，如表2所示，数据库就会给出所有可能和这几

语音识别技术文献综述

语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双苏州大学摘要本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。关键词：语音识别；特征；匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引言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。语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、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，甚至还涉及到人的体态语言（如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解）。其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统，在信息高度化的今天，语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。

语音识别技术调研报告

语音识别技术的原理和应用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。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。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。在语音识别的特征提取过程中，主要有语音信息量大，语音的模糊性，重音、音调、音量和音速的变化，环境噪声和干扰等难点。导致语音识别在互联网和传媒行业一直没有得到广泛的应用。但是近几年来，借助机器学习领域深度学习研究的发展，以及大数据语料的积累，硬件的性能的提升和算法的改进，语音识别技术得到突飞猛进的发展。例如音频指纹技术和音频二维码技术等。下面本文具体讨论这两种技术。音频二维码音频二维码技术二维码技术经过多年的发展，已成为大家耳熟能详的名词了。二维码取代传统的键盘树盘输入技术的部分功能，成为互联网行业的第二大入口方式。但是普通的二维码技术只是将文本信息进行加码和解码。这导致二维码只能传输普通的文本信息。如果将音频技术和二维码的概念相结合，利用声音实现终端之间的近距离信息传输，那么毫

无疑问音频信息将成为互联网行业的第三大入口方式。音频二维码技术采用仿生学技术，利用声音实现文件的快速传输。采用跨平台的技术，实现手机、电脑、智能机顶盒等智能设备间的图片、文字、链接的传输。音频二维码技术能在一定程度上取代图像二维码、近磁场传输和蓝牙等技术。 2012年底蛐蛐儿创始人朱连兴开发了一套音频二维码的引擎，名字叫蛐蛐儿SDK。在朱连兴推出了蛐蛐儿SDK之后，音频二维码的开发也变的比以前更加快速和简单。蛐蛐儿通过声音传输的不是文件，而是在发送端生成一个四位的二进制数。这四位二进制数是待发送文件的ID。发送端向接收端发送的其实只是上述生成的ID。发送端在向客户端发送ID的同时向云端发送ID和数据。在接收端接收到ID后，通过该ID向云端获取对应的数据。音频二维码应用音频二维码的应用非常广泛。音频二维码通过声音传递信息。广播和电视也通过声音传递信息。如果结合音频二维码技术和广播电视技术，将使二者相得益彰。音频二维码可以使广播电视用户不再是单一的受众，也是参与者。通过音频二维码可以让用户的手机等终端设备接入电视屏幕或者广播。用户在欣赏电视节目或者收听广播节目的同时，也可以通过手持终端参与节目互动环节。这会在给用户带来更好体验的同时，拉动广播电视行业的收视率和收听率。例如在非诚勿扰的节目播放结束时，孟非不需要说那么长的一串

语音识别技术概述

语音识别技术概述摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。关键词：语音识别；特征提取；模式匹配；模型训练 Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part. Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training 一、语音识别技术的理论基础语音识别技术：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级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言（如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解），其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式

语音识别文献综述

噪音环境下的语音识别 1．1引言随着社会的不断进步和科技的飞速发展，计算机对人们的帮助越来越大，成为了人们不可缺少的好助手，但是一直以来人们都是通过键盘、鼠标等和它进行通信，这限制了人与计算机之间的交流，更限制了消费人群。为了能让多数人甚至是残疾人都能使用计算机，让计算机能听懂人的语言，理解人们的意图，人们开始了对语音识别的研究．语音识别是语音学与数字信号处理技术相结合的一门交叉学科，它和认知学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科都有密切关系。 1，2语音识别的发展历史和研究现状 1．2．1国外语音识别的发展状况国外的语音识别是从1952年贝尔实验室的Davis等人研制的特定说话人孤立数字识别系统开始的。 20世纪60年代，日本的很多研究者开发了相关的特殊硬件来进行语音识别RCA实验室的Martin等人为解决语音信号时间尺度不统一的问题，开发了一系列的时问归正方法，明显地改善了识别性能。与此同时，苏联的Vmtsyuk提出了采用动态规划方法解决两个语音的时闻对准问题，这是动态时间弯折算法DTW(dymmic time warping)的基础，也是其连续词识别算法的初级版．20世纪70年代，人工智能技术走入语音识别的研究中来．人们对语音识别的研究也取得了突破性进展．线性预测编码技术也被扩展应用到语音识别中，DTw也基本成熟。 20世纪80年代，语音识别研究的一个重要进展，就是识别算法从模式匹配技术转向基于统计模型的技术，更多地追求从整体统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔可夫模型(hidden Markov model，删)技术就是其中一个典型技术。删的研究使大词汇量连续语音识别系统的开发成为可能。 20世纪90年代，人工神经网络(artificial neural network，ANN)也被应用到语音识别的研究中，并使相应的研究工作在模型的细化、参数的提取和优化以及系统的自适应技术等方面取得了一些关键性的进展，此时，语音识别技术进一步成熟，并走向实用。许多发达国家，如美国、日本、韩国，已经IBM、Microsoft、Apple、AT&T、Nrr等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。当今，基于HMM和ANN相结合的方法得到了广泛的重视。而一些模式识别、机器学习方面的新技术也被应用到语音识别过程中，如支持向量机(support vector machine，SVM)技术、进化算法(evolutionary computation)技术等。

语音识别基本知识及单元模块方案设计

语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。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。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，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。 1语音识别的基本原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示：未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。2语音识别的方法目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。矢量量化（Vector Quantization）是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。人工神经网络（ANN）是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一

语音识别实验2

关于语音识别的研究网络工程专业网络C071班贾鸿姗 076040 摘要：语音识别技术的广泛应用 1前言：语音识别技术也被称为自动语音识别 (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。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。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。早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T 贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes 已经将语法概率加入语音识别中。 1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。 2 正文 2.1应用领域 2.1.1.电话通信的语音拨号特别是在中、高档移动电话上，现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯片的价格降低，普通电话上也将具备语音拨号的功能。 2.1.2.汽车的语音控制由于在汽车的行驶过程中，驾驶员的手必须放在方向盘上，因此在汽车上拨打电话，需要使用具有语音拨号功能的免提电话通信方式。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可以由语音来方便的控制。工业控制及医疗领域。当操作人员的眼或手已经被占用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令，机器用语音做出应答。 2.1.3数字助理个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）的语音交互界面。PDA的体积很小，人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在PDA上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识别的方法输入和查询信息。但是，这种方法仍然让用户感到很不方便。现在业界一致认为，PDA的最佳人机交互界面是以语音作为传输介质的交互方法，并且已有少量应用。随着语音识别技术的提高，可以预见，在不久的将来，语音将成为PDA主要的人机交互界面。智能玩具通过语音识别技术，我们可以与智能娃娃对话，可以用语音对玩具发出命令，让其完成一些简单的任务，甚至可以制造具有语音锁功能的电子看门狗。智能玩具有很大的市场潜力，而其关键在

语音识别开题报告

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：通信工程姓名：李洪超指导教师：庄晓东 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

开题报告

山东科技大学本科毕业设计（论文）开题报告题目基于yeelink和树莓派的智能家居管理系统设计与实现学院名称计算机科学与工程学院专业班级网络工程2013级学生姓名 * 学号 * 指导教师 * 填表时间：二0一七年三月二十日

填表说明 1.开题报告作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。 2.此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期完成，经指导教师签署意见、相关系主任审查后生效。 3.学生应按照学校统一设计的电子文档标准格式，用A4纸打印。装订在左侧。 4.参考文献不少于8篇，其中应有适当的外文资料（一般不少于2篇）。 5.开题报告作为毕业设计（论文）资料，与毕业设计（论文）一同存档。

三、文献综述（国内外研究情况及其发展）智能家居行业发展的潜力吸引众多资本加入，包括传统硬件企业、互联网企业、房地产家装企业纷纷抢滩智能家居市场。谷歌、苹果、微软、三星、华为、小米、魅族等众多科技公司入局，在其努力之下，全球智能家居行业前景看好。同时，移动通信技术的不断发展不断地给智能家居行业提供强而有力的技术支持，包括5G技术、蓝牙5、下一代wifi标准等都有明确的商业化时间表。越来越多的新技术涌现出来，与智能家居的融合将产生强大的合合力，如人工智能技术、语音识别技术、深度学习技术等，他们都不断发力智能家居行业，争取与智能家居技术深度融合。智能家居产品将会越来越普及，分类越来越细化，所涉及的产品种类会更多。远程控制会有一定的发展，但终究会被完整的智能家居系统所代替。智能家居市场的未来广阔，但智能家居平台市场大战也是必不可少的。国外状况：自从世界上第一幢智能建筑1984年在美国出现后，美国、加拿大、欧洲、澳大利亚和东南亚等经济比较发达的国家先后提出了各种智能家居的方案。智能家居在美国、德国、新加坡、日本等国都有广泛应用。国内状况：智能家居作为一个新生产业，处于一个导入期与成长期的临界点，市场消费观念还未形成，但随着智能家居市场推广普及的进一步落实，培育起消费者的使用习惯，智能家居市场的消费潜力必然是巨大的，产业前景光明。正因为如此，国内优秀的智能家居生产企业愈来愈重视对行业市场的研究，特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究，一大批国内优秀的智能家居品牌迅速崛起，逐渐成为智能家居产业中的翘楚！智能家居至今在中国已经历了近12年的发展，从人们最初的梦想，到今天真实的走进我们的生活，经历了一个艰难的过程。智能家居最初的发展主要以灯光遥控控制、电器远程控制和电动窗帘控制为主，随着行业的发展，智能控制的功能越来越多，控制的对象不断扩展，控制的联动场景要求更高，其不断延伸到家庭安防报警、背景音乐、可视对讲、门禁指纹控制等领域，可以说智能家居几乎可以涵盖所有传统的弱电行业，市场发展前景诱人，因此和其产业相关的各路品牌不约而同加大力度争夺智能家居业务，市场渐成春秋争霸之势。

人工智能技术服务专业调研报告

人工智能技术专业调研报告目录一、人工智能的主要研究范畴 (2) 1.1 自然语言处理 (2) 1.2 计算机视觉 (2) 1.3深度学习 (2) 二、人工智能目前最广泛的应用 (3) 2.1 人工智能在医疗卫生服务中的应用 (3) 2.2 人工智能在基层医疗卫生服务中的应用 (4) 2.3 人工智能技术在护理领域的应用 (4) 2.4人工智能在心脏磁共振成像中的应用 (5) 2.5 人工智能技术在文教娱乐领域中的应用 (5) 2.6人工智能技术在教育行业中的应用 (5) 2.7 人工智能技术在出版行业中的应用 (6) 2.8 人工智能技术在图书馆的应用 (6) 2.9 人工智能技术在制造业和服务行业中的应用 (7) 1.10人工智能技术在纺织行业的应用 (7) 2.11 人工智能技术在炼化领域的应用 (8) 2.12 人工智能技术在客服系统的应用 (8) 2.13人工智能技术在银行业的应用 (9) 2.14人工智能技术在食堂配餐系统的应用 (9) 三、人工智能的发展前景 (9) 四、专业培养目标 (10) 1、人工智能技术方向培养目标 (10) 五、培养模式及特色 (11) 1、采用“三段式”+“三明治”+三学期制培养模式 (11) 2、专业特色 (12) （1）课程设置与培养内容面向行业、企业需求 (12) （2）构建了个性化人才培养体系 (12) 六、主干学科、主要课程、专业核心课程 (13) 七、专业建设模块 (13)

“人工智能”这一概念 1956 年在达特茅斯会议上被首次提出，到现在已经有了 60 多年的发展历程。人工智能是一门交叉、广泛的科学，它的研究目的是使机器能够像人类一样识别、学习、思考。随着互联网技术的高速发展，人工智能技术不断革新，应用领域不断扩大。人工智能的发展曲折起伏，在其发展的早期取得如机器定理证明等一些成果，这些成果激励人们对人工智能领域有了更高的期望，然而由于理论技术的局限，人们提出了一些不合理的目标，翻译机器闹出的笑话等失败的研究使得人们的预期落空。20 世纪 70 年代初到 80 年代中，通过模拟人类专家的知识和经验去解决特定问题的专家系统应用在化学、医疗等领域，实现了人工智能从理论到实际应用的重大突破；紧接着人工智能技术迎来发展的低迷期，专家系统知识储备不足、分析问题方式单一等问题暴露出来；1997 年，深蓝计算机战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2011 年至今，随着大数据、云计算、物联网等快速发展，以神经网络为基础的人工智能技术极大地促进了科学转化为应用，图像识别、语音识别、无人驾驶等迎来前所未有的发展高潮。大量以深度学习为基础的人工智能技术有着人工干预的局限性，科研人员试图使用减少人工干预的自主智能方法来降低人员成本，未来人机混合智能将会成为主要发展方向。 2017-07，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，为抢占全球人工智能制高点，中国已将其上升至国家战略，国务院要求从小学起增加人工智能相关课程，形成人才梯队，抢抓人工智能发展机遇将会给科技发展和产业变革带来重大影响。一、人工智能的主要研究范畴 1.1 自然语言处理语言是人类区别于其他动物的本质特征，人类的智慧大多以语言的实质得以记载或者流传，自然语言处理是人工智能领域的重要分支，主要包括自然语言理解和自然语言生成，它的目的是实现人机间自然语言通信，把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。想要实现通用的、高质量的自然语言处理是人类的终极目标。虽然目前这一项研究针对一定应用已经产生实用系统，一部分