语音信号的发展和研究
音频信号处理中的语音增强算法研究综述
音频信号处理中的语音增强算法研究综述引言：在现实生活中，由于各种环境因素的干扰，语音信号往往受到噪声的影响而变得模糊不清。
为了提高语音信号的质量和可理解性，研究者们致力于开发各种语音增强算法。
本文将对音频信号处理中的语音增强算法进行综述，从传统方法到深度学习方法，分析其原理、应用和优缺点。
传统语音增强算法：1. 统计模型方法统计模型方法是传统语音增强算法中常用的一种方法。
该方法通过对语音信号和噪声进行建模，通过最大似然准则来估计语音信号的参数，进而实现语音增强。
代表性的算法有谱减法(Spectral Subtraction)、最小均方误差法(Minimum Mean Square Error)等。
这些算法在一定程度上能够减小噪声的影响，提高语音信号的质量，但也存在一定的缺点，例如对于非平稳噪声和低信噪比情况下的处理效果并不理想。
2. 子空间方法子空间方法是基于统计模型方法的另一种改进方法。
该方法通过运用降维、投影等技术，将噪声信号和语音信号从不同的子空间中进行建模和分离。
其中，主成分分析(Principal Component Analysis)和独立分量分析(Independent Component Analysis)是常用的子空间方法。
这些方法具有较好的噪声抑制效果，但也存在对信号相关性的依赖性，对噪音类型的预先知识要求较高等问题。
深度学习方法：随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者开始将其应用于语音增强领域，并取得了显著的成果。
1. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种使用卷积层和池化层进行特征提取的神经网络模型。
在语音增强领域，研究者们通过将噪声信号和语音信号输入到CNN中，以降低噪声的影响并提取有用的语音特征。
例如，Deep Convolutional Neural Networks(DCNN)被广泛应用于单麦克风语音增强任务中，取得了较好的增强效果。
2. 循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络模型，适用于连续序列数据的处理。
多模态语音分析与识别技术研究
多模态语音分析与识别技术研究随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术也越来越受到广泛关注和应用。
多模态语音分析与识别技术就是一种新兴的语音识别技术，在多种语音信号和语音表现形式的基础上，结合计算机视觉技术和自然语言处理技术，对语音信号进行全面分析、识别和理解。
本文将从多个方面深入探讨多模态语音分析与识别技术的研究进展、应用场景和未来发展方向等方面。
多模态语音分析与识别技术的研究进展多模态语音分析与识别技术的研究进展主要包括三个方面：多种语音信号的分析、语音识别技术的优化和语音理解技术的创新。
首先，多模态语音分析与识别技术在分析语音信号方面借鉴了计算机视觉技术的思想，使得多种语音信号的分析变得更加全面和准确。
比如说，传统的语音信号通常只包括声音信号，而多模态语音分析与识别技术可以将语音信号拆分成多个信号源，从而识别不同的语音信号，并进行相应的处理和分析。
其次，语音识别技术的优化是多模态语音分析与识别技术研究的重要方向。
传统的语音识别技术主要基于概率模型或神经网络模型，但这些模型存在一些限制，如处理不同口音、方言、语气等方面的准确度较低等。
多模态语音分析与识别技术能够结合多种语音信号的信息，使得识别准确度得到提高。
最后，语音理解技术的创新是多模态语音分析与识别技术研究的重要方向。
语音理解技术主要包括自然语言处理技术和语义分析技术。
通过语音理解技术的创新，可以使得计算机更加准确地理解人类语言，从而对语音信号进行更加精细的处理和判断，达到更加准确和智能的语音识别的效果。
多模态语音分析与识别技术的应用场景多模态语音分析与识别技术不仅可以应用于传统的语音识别场景，还可以结合其他技术，打造更加智能化的应用场景。
首先，多模态语音分析与识别技术可以应用于语音识别智能家居应用。
通过语音识别技术和其他传感技术的结合，人们可以实现语音控制家中各类智能设备，实现更加智能化的居家生活。
其次，多模态语音分析与识别技术可以应用于语音助手场景。
语音识别技术在信息技术中的进展
语音识别技术在信息技术中的进展随着信息技术的不断发展，语音识别技术已经成为一个备受关注的研究领域。
语音识别技术是指通过计算机技术，将人类语音转化为计算机可识别的文本或指令，从而实现人机交互。
本文将介绍语音识别技术在信息技术中的进展，包括技术原理、应用场景、技术挑战和未来发展方向。
一、技术原理语音识别技术的基础是语音信号处理和人工智能技术。
语音信号处理是语音识别技术的基础，它涉及到语音信号的采集、预处理、特征提取、模式识别等环节。
人工智能技术则是语音识别技术的核心，它涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理等技术的应用。
目前，语音识别技术主要采用声学模型和语言模型相结合的方法。
声学模型用于识别语音信号的物理特征，如音素、音节、单词等；语言模型则用于预测人类语言的语法和语义规则，从而辅助声学模型进行识别。
近年来，深度学习技术的发展为语音识别技术提供了强大的技术支持，使得语音识别系统的准确性和稳定性得到了大幅提升。
二、应用场景语音识别技术在信息技术中的应用场景非常广泛，包括智能家居、智能车载、智能客服、智能医疗、智能教育等领域。
在智能家居领域，语音识别技术可以实现通过语音控制家电设备，如空调、电视、灯光等。
用户可以通过语音指令实现对家电设备的开关、温度、音量等参数的控制，从而提高家居生活的便利性和舒适性。
在智能车载领域，语音识别技术可以实现通过语音控制车载设备，如导航、音乐、电话等。
用户可以通过语音指令实现对车载设备的操作，从而提高驾驶的安全性和便利性。
在智能客服领域，语音识别技术可以实现通过语音回答用户问题、提供咨询等服务。
用户可以通过语音输入问题或需求，智能客服系统可以快速响应并提供相应的解决方案，从而提高用户服务的质量和效率。
在智能医疗领域，语音识别技术可以实现通过语音监测和评估患者的健康状况。
医生可以通过语音采集患者的症状、病史等信息，并进行分析和评估，从而为患者的诊断和治疗提供帮助。
在智能教育领域，语音识别技术可以实现通过语音实现人机交互，为学生提供更加便捷和高效的学习方式。
声学信号处理技术发展历程综述
声学信号处理技术发展历程综述声学信号处理技术是指利用数字信号处理、音频处理、语音识别和语音合成等技术，对声音信号进行分析、处理和识别的一门学科。
它广泛应用于语音通信、音乐制作、声音增强、噪声抑制等领域，在近几十年的发展中取得了巨大的进展。
本文将综述声学信号处理技术的发展历程，从早期的模拟信号处理到现代数字信号处理技术的应用与发展。
声学信号处理技术起源于模拟信号处理时代。
20世纪60年代末和70年代初，随着声波传感器、麦克风和扩音器等先进设备的发展，模拟信号处理技术开始得到广泛应用。
当时的声音处理主要集中在信号滤波、频谱分析和噪声抑制等方面。
模拟信号处理技术的局限性在于信号受到噪声和干扰的影响，处理效果受限。
随着计算机技术的迅猛发展，数字信号处理技术逐渐兴起。
20世纪70年代和80年代，数字信号处理技术的应用开始扩展到声学信号处理领域。
数字信号处理技术具有高精度、高稳定性和可编程性的特点，能够更好地处理声音信号。
其中一个重要的突破是数字滤波器的出现，它能够对声音信号进行滤波、增强和降噪等处理。
在数字信号处理技术的驱动下，声学信号处理技术迅速发展。
20世纪90年代，语音识别和语音合成技术取得了突破性进展。
语音识别技术使计算机能够理解人类语音，实现语音转文字的功能。
语音合成技术则能够将文字转化为自然流畅的语音。
这两项技术的发展促进了语音交互、智能助理和机器人等领域的快速发展。
进入21世纪，随着深度学习和神经网络等人工智能技术的兴起，声学信号处理技术迎来了新的发展机遇。
深度学习技术的应用使得语音识别和语音合成的准确度大幅提升，同时也为声音增强、声纹识别等领域带来了新的突破。
利用深度学习技术，声音可以更好地被分析、理解和处理。
除了语音处理技术的进步，声学信号处理技术在音频领域也取得了显著的发展。
音频编解码技术的进步使得音乐和音效能够以更高质量进行传输和存储。
音频特效处理技术也越来越成熟，人们可以通过音频处理软件对音乐进行剪辑、混音和后期处理。
语音识别的定义、发展历程、基本原理和应用
语音识别的定义,发展历程,基本原理和应用一、语音识别（voice recognition，speech recognition）的定义是：让机器通过识别和理解，将人的语音信号转换为相应的文本或命令的过程。
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的技术。
语音识别是一门多学科交叉技术，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。
语音识别的本质是基于语音特征参数的模式识别，即通过学习，系统能够把输入的语音按一定模式进行分类，进而依据判定规则找出最佳匹配结果。
二、语音识别技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1.20世纪50年代：这是语音识别的起步阶段，主要研究基于各种不同的语言特性，提取特征参数。
2.20世纪60年代：在这个阶段，研究者开始关注更具体的语言知识，包括句法、语义等，开始利用更复杂的信息来进行语音识别。
3.20世纪70年代：研究者们开始开发大型的语音数据库和语音识别的相关算法。
4.20世纪80年代：随着计算机技术的发展，语音识别的精度和效率得到了显著提高。
5.20世纪90年代：随着人工智能技术的兴起，语音识别技术得到了进一步的发展和应用。
6.21世纪：随着深度学习技术的发展，语音识别技术取得了重大突破，可以处理更加复杂和大规模的语音数据。
三、语音识别的基本原理：语音识别技术的基本原理是将人类语音信号转换为数字信号，然后通过计算机算法进行分析和处理，最终将其转换为文本或命令。
具体来说，语音识别系统通常包括以下步骤：声音信号的采集、预处理、特征提取、模式匹配和后处理等。
其中，模式匹配是语音识别的核心部分，它通过将输入的语音信号与预先训练好的模型进行比较，找到最匹配的模型，从而得到对应的文本或命令。
四、语音识别技术的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：二、语音助手：这是语音识别技术在生活中的一个重要应用。
研究语言发展可以依据的材料
研究语言发展可以依据的材料研究语言发展可以依据的材料分为以下几个方面：一、传统文献资料1.历史文献：通过查阅古代文献，可以了解语言发展的历史背景和演变过程。
例如，我国的《诗经》、《楚辞》等文学作品，展现了古代汉语的语音、语法、词汇等特点。
2.方言文献：研究不同地区的方言文献，可以揭示方言与普通话之间的差异和演变关系。
如《方言》一书，记录了我国古代方言的分布和特点。
二、现代语言数据1.语料库：收集现实生活中的语言材料，可以为研究语言发展提供丰富的实证数据。
如我国的大型现代汉语语料库，包含了各种类型的文本和口语材料。
2.语言调查：通过对不同地区、不同年龄段的发音、词汇、语法等方面进行实地调查，可以了解语言的现状和变化趋势。
例如，我国的普通话水平测试就是一种有效的语言调查手段。
三、实验研究1.语音实验：通过语音实验室设备，对发音人的语音信号进行采集和分析，研究语音的生理、物理、声学等方面的特点。
2.语义实验：通过心理学实验方法，探讨语言表达和理解的认知机制。
如事件相关电位（ERP）实验、眼动实验等。
四、跨学科研究1.神经科学：借助神经影像技术（如fMRI、PET等），研究语言加工和产生的神经机制。
2.计算机科学：运用自然语言处理技术，分析大规模语言数据，挖掘语言规律和特点。
3.社会学、文化人类学：从社会文化角度分析语言发展的背景和影响因素，如语言政策、教育、媒体等。
通过以上多种材料和研究方法，我们可以全面地了解语言发展的规律、特点和趋势，为语言教学、政策制定和人工智能等领域提供理论依据。
在今后的语言研究工作中，我们需要不断拓展研究视野，探索新的研究方法，以期为我国的语言发展做出更大的贡献。
语音增强技术研究综述
语音增强技术研究综述随着语音识别技术在生活中的应用越来越广泛，人们对语音增强技术的需求也日益增加。
语音增强技术被用来提高语音识别准确率、改善语音转换质量等。
本文将从研究意义、研究方法、应用领域和未来发展等角度来全面介绍语音增强技术的研究现状。
一、研究意义语音增强技术的研究对于提高语音识别准确率、改善语音转换质量、降低通讯噪声等都有着重要的意义。
语音识别准确率在一定程度上决定了语音识别技术的可用性，而语音增强技术能有效地提高语音识别准确率。
同时，语音转换质量也是语音增强技术的重要应用。
在语音转换中，如果出现噪声、失真等问题，会严重影响语音转换效果。
因此，研究语音增强技术对于提高语音转换质量具有重要意义。
除此之外，语音增强技术还可以降低通讯噪声，提高语音通讯质量，对于改善人们的通讯体验也具有重要意义。
二、研究方法在语音增强技术的研究中，主要采用的是数字信号处理和机器学习算法。
数字信号处理可以对语音信号进行降噪、增益等处理，而机器学习算法可以学习到复杂的语音模式，从而提高语音识别准确率和转换质量。
数字信号处理的方法主要包括时域滤波和频域滤波。
时域滤波主要对语音信号进行降噪和增益调节，在时域中处理信号的时候需要考虑其时域性质，比如时域窄带滤波、时域宽带滤波等，从而达到降噪和增益的效果。
频域滤波则主要采用基于FFT变换的滤波算法，目的是通过对语音进行频域滤波，提高语音信号的可读性和准确度。
机器学习算法包括分类算法和回归算法。
分类算法主要应用在语音识别领域，如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）等；而回归算法则主要应用在语音转换领域，如决策树回归（DTR）、多元线性回归（MLR）等。
机器学习算法需要使用大量的语音样本进行训练，从而得到模型，利用模型对语音信号进行处理，以达到提高准确率和转换质量的目的。
三、应用领域语音增强技术在很多领域都有广泛应用。
在语音识别领域，语音增强技术可以用来降低环境噪声、改善信道效果，提高语音识别准确率。
第四章 语音信号处理技术
语音信号处理简称语音处理，是以语音学和数 字信号处理为基础而形成的一门综合性学科， 处理的目的是要得到一些语音参数以便高效的 传输或存储，或者通过处理的某种运算以达到 某种用途的要求，例如人工合成出语音，辨识 出说话者，识别讲话的内容等。 基础： 指导： 技术手段:
语音信号处理的发展
在语音波形片断拼接之前首先根据语义用psola算法对拼接单元的韵律特征进行调整使合成波形既保持了原始语音基元的主要音段特征又使拼接单元的韵律特征符合语义从而获得很高波形合成法参数合成法规则合成法基本信息波形特征参数语言的符号组合语音质量词汇量小500字以下大数千字无限合成方式pcmadpcmapclpclsp共振数码率9664kbits2496kbits5075bits1mbit可合成的语音长度15100s100s7分钟无限合成单元音节词组句子音节词组句子因素音节装置简单比较复杂复杂目前的语音合成方法实质上并未解决机器说话的问题本质上只是一个声音还原的过程
量化等级的划分
量化级越多，量化误差越小。每个采样点占用的 Bit就会越多，在语音信号处理中常用的有16bit、 8bit等量化。
xa(t)
xa(nT)
x(n)
采样
x1
xa1
量化
xk
xak xak+1
x(n)=Q[xa(nT)]
xk+1
xaL
xL xaL+1
量化后的信号值与原信号值之间的差值称为 量化误差(噪声) e(n)=x(n)- xa(nT) -/2 e(n) /2
建立数学模型：寻求一种可以表达一定物理状态 下量与量之间关系的数学表示。 语音生成系统： 在声门以下，负责产生激励振动——激励系统 从声门到嘴唇的呼吸通道是声道——声道系统 语音从嘴唇辐射出去，嘴唇以外——辐射系统 语音信号的分析，就是找出语音产生模型的各种 参数（语音的特征参数），应用于语音的编码、 识别和合成等。
《2024年基于麦克风阵列的语音增强研究》范文
《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着智能设备的广泛应用，语音交互技术在日常生活与工作场景中越来越重要。
其中，麦克风阵列技术的出现与进步为语音增强提供了新的解决方案。
麦克风阵列通过多个麦克风的协同工作，能够有效地提高语音信号的接收质量，降低环境噪声的干扰。
本文将基于麦克风阵列的语音增强技术进行深入研究，探讨其原理、应用及未来发展趋势。
二、麦克风阵列技术原理麦克风阵列是由多个麦克风组成的系统，通过信号处理技术对多个麦克风的信号进行加权、合并和滤波等操作，以实现语音信号的增强。
其基本原理包括声源定位、波束形成以及干扰噪声的抑制等。
声源定位技术是指确定声音来源方向的技术，是麦克风阵列的关键技术之一。
通过计算声波到达各个麦克风的传播时间差、强度差等信息，可以估算出声源的方向和位置。
波束形成技术则是根据声源定位的结果，将多个麦克风的信号进行加权合并，形成一个指向声源方向的波束，从而提高对声源方向上语音信号的接收灵敏度。
而干扰噪声的抑制则是通过滤波、降噪等技术降低环境中的噪声干扰，提高语音信号的信噪比。
三、基于麦克风阵列的语音增强技术基于麦克风阵列的语音增强技术主要包括以下几种：1. 波束形成算法：通过声源定位技术确定声源方向后，采用波束形成算法将多个麦克风的信号进行加权合并，形成一个指向声源方向的波束，从而提高对声源方向上语音信号的接收质量。
2. 噪声抑制技术：通过滤波、降噪等技术降低环境中的噪声干扰，提高语音信号的信噪比。
其中，基于麦克风阵列的噪声抑制技术可以更好地适应不同环境下的噪声干扰。
3. 回声消除技术：在语音通信过程中，由于各种原因可能会产生回声干扰。
基于麦克风阵列的回声消除技术可以通过多个麦克风的协同工作，实时检测并消除回声干扰，提高语音通信的质量。
四、应用领域基于麦克风阵列的语音增强技术在多个领域得到了广泛应用：1. 智能音箱：智能音箱通过多个麦克风的协同工作，实现远距离、高灵敏度的语音识别与交互。
语音信号的频谱分析实验报告
语音信号的频谱分析实验报告1 引言1.1 实验背景及意义随着信息技术的飞速发展，语音信号处理技术在通信、语音识别、音频编辑等领域发挥着越来越重要的作用。
频谱分析作为语音信号处理的核心技术之一，能够揭示语音信号的频率结构，对于理解语音的本质、提升语音处理技术的性能具有重要意义。
本实验旨在通过频谱分析，深入探究语音信号的内在特性，为相关领域的研究提供理论支持和技术参考。
1.2 实验目的本实验的主要目的是掌握语音信号的频谱分析方法，通过实际操作，理解频谱分析的基本原理及其在语音信号处理中的应用。
具体目标包括：1.学习并掌握语音信号的时域与频域表示方法；2.学习并掌握傅里叶变换（FFT）及短时傅里叶变换（STFT）的原理及其在语音信号频谱分析中的应用；3.分析语音信号的频谱特征，为后续的语音识别、降噪等处理提供依据。
1.3 实验方法与工具本实验采用以下方法与工具：1.实验方法：采用对比实验的方法，对原始语音信号及其频谱进行分析，探讨不同参数设置对频谱分析结果的影响。
2.实验工具：使用MATLAB软件进行实验，利用其强大的信号处理功能实现语音信号的采集、处理和频谱分析。
MATLAB具有以下优点：- 丰富的信号处理函数库，方便快速实现各种算法；- 图形化编程环境，便于观察实验结果； - 高度可扩展性，支持自定义函数和工具箱。
2. 语音信号基本概念2.1 语音信号的特性语音信号是人类交流的主要方式之一，它具有以下特性：•时变性：语音信号随着时间变化，其波形不断改变，即使在同一发音人的连续发音中，同一音素的波形也有所不同。
•非周期性：与简单的正弦波等周期性信号不同，语音信号在短时间内是非周期的，具有随机性质。
•频率特性：人的发声器官产生的语音信号主要频率范围在20Hz到4kHz之间，不同语言和方言的频率分布可能有所差异。
•幅度特性：语音信号的幅度变化较大，通常需要通过预处理进行归一化处理，以便于分析。
•短时平稳性：尽管语音信号整体上是非平稳的，但在短时间内（大约20-30ms），可以近似认为是平稳的，这是进行短时傅里叶变换（STFT）的理论基础。
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语音信号的研究和发展
在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界
新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。近年来，普
通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。在这些先进的工具中，
语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。再进一步，可
以预料到的口呼打字机(又称听写机，它能把语音转换为文字)、语音
翻译机(例如输入为汉语，输出为英语，或者相反)，已经不是梦想而
是提到日程上的研究工作了。
语音信号处理的理论基础就是一般的数字信号处理理论，它的主
要研究内容是语音编码和语音压缩技术。语音信号是一门新兴的学
科，同时又是综合性的多学科领域，是一门涉及面很广的交叉学科。
虽然从事这一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科，但
是它与语音学,语言学,声学,认知科学生理学,心理学及数理统计等许
多学科也有非常密切的联系
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理方法和算法，如
数字滤波器，快速傅里叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论
和技术基础。进入70年代之后，语音技术取得了许多实质性的进展；
用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC）,已成
为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析，合成
及各个应用领域；用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划
方法。80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术——矢
量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐式马尔可夫模型（HMM）
描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大进展。
近代来人工神经网络的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课
题是促进其发展的重要动力之一；同时，它的许多成果，也体现在有
关语音的各项应用之中，尤其语音识别时神经网络的一个重要应用领
域。
现代数字信号处理的进步都能在语音信号处理技术中得到应用。
语音信号是最能体现信号非线性的一个领域。现代数字信号处理的一
个主要发展趋势是对非线性、非平稳信号的研究。因此，循环而平稳
信号分析、多谱分析和时频尺度理论对于语音信号的表示，关键特征
的捕捉有很重要的应用前景。
语音信号数字处理应用
1语音编码技术(Speech Coding Technology)
在语音信号数字处理过程中，语音编码技术是至关重要的，直接影响
到话音存储、语音合成、语音识别与理解。语音编码是模拟语音信号
实现数字化的基本手段。语音信号是一种时变的准周期信号，而经过
编码描述以后，语音信号可以作为数字数据来传输、存储或处理，因
而具有一般数字信号的优点。语音编码主要有三种方式：波形编码、
信源编码(又称声码器) 和混合编码，这三种方式都涉及到语音的压
缩编码技术。通常把编码速率低于64 kbps的语音编码方式称为语音
压缩编码技术。如何在尽量减少失真的情况下，降低语音编码的比特
数已成为语音压缩编码技术的主要内容。换言之，在相同编码比特率
下，如何取得更高质量的恢复语音是较高质量语音编码系统的要求。
2 语音合成技术(Speech Synthesis Technology)
语音合成技术就是所谓“会说话的机器”。它可分为三类：波形编码合
成、参数式合成和规则合成。波形编码合成以语句、短语、词或音节
为合成单元。合成单元的语音信号被录取后直接进行数字编码，经数
据压缩组成一个合成语音库。重放时根据待输出的信息，在语音库中
取出相应的合成单元的波形数据，将它们连接在一起，经解码还原成
语音。参数式合成以音节或音素为合成单元。
3语音识别技术(Speech Recognition Technology)
语音识别又称语音自动识别(Automated Speech Recognition，
ASR)，语音识别基于模式匹配的思想，从语音流中抽取声学特征，
然后在特征空间完成模式的比较匹配，寻找最接近的词(字)作为识别
结果。
几十年来，语音识别技术经历了从特定人(Speaker Dependent，SD)
中小词汇量的孤立词语和连接词语的语音识别到非特定人(Speaker
Independent，SI) 大词汇量的自然口语识别的发展历程。尽管如此，
语音识别技术要走出实验室、全面融入人们的日常生活还需假以时
日。当使用环境与训练环境有差异时，如在存在背景噪声、信道传输
噪声、说话人语速和发音不标准等情况下，识别系统的性能往往会显
著下降，无法满足实用的要求。环境噪声、方言和口音、口语识别已
经成为目前语音识别中三个主要的新难题。
4、语音理解技术(Language Understanding Technology)
语音理解又称自然语音理解(Natural Language Understanding，
NLU)，其目的是实现人机智能化信息交换，构成通畅的人机语音通
信。
目前，语音理解技术开始使计算机丢掉了键盘和鼠标，人们对语音理
解的研究重点正拓展到特定应用领域的自然语音理解上。一些基于口
语识别、语音合成和机器翻译的专用性系统开始出现，如信息发布系
统、语音应答系统、会议同声翻译系统、多语种口语互译系统等等，
正受到各方面越来越多的关注。这些系统可以按照人类的自然语音指
令完成有关的任务，提供必要的信息服务，实现交互式语音反馈。
语音是语言的声学表现形式，是最符合人类自然习惯的一种人际信息
传播方式，具有便捷性、高效性、随机性、交互性等显著特点，是实
现人机交互的一种重要通信方式。可以预见，随着计算机技术、数字
信号处理技术和大规模集成电路的迅速发展，语音信号数字处理技术
将成为信息化战争不可或缺的重要组成部分，并直接进入到信息化战
争的前沿。