语音识别调查报告
新手眼中的语音识别技术
最早接触语音识别技术是最开始使用智能机的时候，小米手机的智能语音识别助手，可以识别人说出的名字进行通讯录查找，进行短信发送，电话拨打等基本动作，但是误差不低，体验较差。后来接触到越来越多的语音识别及其相关技术，应用范围也越来越广，比如听歌识曲，用户体验更好的苹果语音助手Siri，语音记事本，科大讯飞的语音输入，微信的语音识别登入。这激发了我对语音识别的浓厚兴趣，对语音识别技术的发展历史，当下现状，未来走向进行了了解和思考，于是有了此文的诞生。
一语音识别技术的发展史
追溯语音识别技术的发展壮大历史，已有六、七十年。随着近代计算机科学和电子信息工程等学科的逐步成长，语音识别技术也经历了不同的技术改进，其发展历程也历经坎坷。
最早的科研工作者从对发音音素的特征研究出发，对语音识别进行探索。1952年，美国AT&T的Bell实验室的研究人员实现了针对特定说话人的英文数字孤立词语音识别系统。最开始的语音识别系统采用的还是模拟电子元器件，主要提取数字发音中元音的共振峰信息，借助模板匹配的方式进行特定人的孤立数字识别，不过这种模板匹配的方法还是较为简单的水平。
与此同时，和它同时代的普林斯顿大学的RCA(Radio Corporation of America)实验室，在1956年，独立地用类似的原理(利用模拟滤波器组获得元音部分的频谱)，完成了能够针对固定说话人的包括十个单音节词的识别系统。1959年，伦敦大学的科学家构建了一个可以识别四个元音和九个辅音的音素识别器，这项研究的光辉之处在于它第一次使用统计学的原理，用可以被使用的音素序列的统计信息作为限定来提高多音素词的音素的识别率，这项研究创造性的引入了数学的方法，为以后语音识别的发展打下了坚实的基础。同年，麻省理工大学的林肯实验室实现了十个元音单元的识别器，虽然它仍然是通过分析声道的共振峰信息，但是它的进步在于识别是针对非特定人的。
60年代开始，语音识别技术进入了发展的高速期，东京大学的语音识别器引入了过零率分析的方法，NEC--Nippon Electric Corporation实验室也加入其中，
推动了语音识别技术的发展。之后，动态规划算法被引入。音素动态跟踪的方法也被开创性的应用在连续语音识别中。70年代，好几项里程碑性质的成就被达成，在一批科学家的努力下，模式识别，动态规划，线性预测编码等技术和思想被引入语音识别技术中。现在仍是主流研究方法的统计建模方法也是在这一时期被引入。80年代，连续的词汇已经能够被识别。这一时期，最辉煌的成就在于把技术的中心从模板匹配的方法转移到统计模型方法上面来，尤其是隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)的理论和方法获得了长足的发展。同时，神经网络继50年代后被重新引入语音识别上来，它的回归也预示着当下语音识别技术的飞跃。
90年代以后直到现在，对于语音识别的研究逐渐地由朗读式语音转移到了现实生活中“真实对话语音”，比如：广播新闻语音(Broadcast News，BN)、电话语音(Conversational Telephone Speech，CTS)、会议(Meeting)语音、采访(Interviewing)语音等。这其中，由于环境越来越复杂。面临的挑战也越来越大。研究者也在一点点的努力降低误差率。进入21世纪，万维网的迅猛发展，移动端平台的普及和计算能力的飞跃，以及云计算的出现，也极大地推动了语音识别的研究和应用。复杂的语音识别核心部分放在云端的超级计算机完成，设备上的只保留语音的收集和初步处理，使得越来越多的用户能及时的享受高质量的语音识别的体验。
二语音识别的当下
经过几代研究者的坚持不懈的努力，当下的用户借助手中的智能机即可享受高质量的语音识别服务。在语音识别技术应用方面，语音识别的应用已经不再像原有的“单机模式”，即一台设备需要安装一套识别系统，这样大大浪费了资源和更新速度。而是采用“云端模式”，在移动设备上仅仅保留语音识别的前端，完成语音的收集和预处理，真正的识别解码放置到云端上。这样做的好处是，服务提供商可以随时更新语言及声学模型，同时用户无需保留非常大的各种模型，也获得了实惠和方便随着移动设备的不断普及。当前，移动设备在个人用户中已经逐步取代了个人电脑的地位。因此，移动应用方兴未艾，一系列语音应用如雨后春笋般冒出，其中最出名的莫过于苹果iPhone手机的Siri语音助手和Google
的语音搜索系统。大公司的科研成果开始进入千家万户，被越来越多的人所分享，改变着人类的生活。
在当下，因为大数据和高性能计算的出现，以及近十年来数据量的爆炸式积累，深度学习的应用越来越广泛。而在这些领域的应用反过来又推动了深度学习的发展。深度学习的初衷是模仿人类的神经网络感知外部世界，如果把人想象成计算机，那么语音和图像就是最主要的输入形式。所以自然而然的，我们也寄希望于机器能够利用深度学习对外部世界的声音进行处理和识别。与此同时，深度学习的迅猛发展，已经大有一统江湖的味道，语音识别只是它的应用领域之一，而且深度学习确实为语音识别的发展带来了里程碑式的进步。
三语音识别的未来
作为一名新手来说，对这样一个伟大命题做出的任何判断都是片面的。在此我仅仅将自己的一点想打说出来。
国内的众多厂商都在从事着语音识别应用的开发，智能家居，智能汽车，智能机器人，人们希望以声音而不是手来发送指令，控制房门的开关，汽车的行驶，机器人的运动。然而在我看来，有一个可能比较小众的发展方向。就是基于一个人生的语音和行为习惯进行处理，模拟出他将来的语音，并达到和人正常交流的目的。对于那些失去并思念亲人的人来说，这或许是目前比死而复生更切合实际的安慰。这也是一种行为学习做出预测的方法，并加入人的情感，使得这一技术越发的成熟。
四总结
科学之海无边，科学之路漫漫。人常说医者仁心，悬壶济世。科学家又何尝不是，身处这个信息技术大爆炸的时代，若能做下一点变人类生活的事，为人类文明的发展留下自己的一点贡献，也不枉读了这么多年书。
五参考文献
[1]张建华，刘刚.基于深度学习的语音声学模型研究
[2]梁静.基于深度学习的语音识别研究 2014
[3]周志华.机器学习.清华大学出版社
专家教授的讲座心得体会
专家教授的讲座心得体会 专家教授的讲座心得体会 我荣幸地参加了今年暑假的省级教师培训，聆听了专家教授的讲座，每天的感觉是幸福而又充实的，因为每一天都要面对不同风格的讲师，每一天都能听到不同类型的讲座，每一天都能感受到思想火花的冲击。在这里，我更进一步了解和掌握了新课改的发展方向和目标，反思了以往工作中的不足。作为一名中年教师，我深知自己在教学上是幼稚而不成熟的，在教学过程中还存在太多的问题，但是经过这一段时间的学习，我相信自己是有所收获的。我的教育观念进一步得到更新，真是受益非浅。作为一名教师，要坚持不断地学习，积极进行知识的更新。各位专家、教授讲解的现代教育技术课程对我的触动颇深。随着我国经济的高速发展，教育现代化工程的不断推进，当前以多媒体与网络技术为核心的现代教育技术的迅速兴起，正猛烈地冲击着高中各学科特别是英语学科的教学。在网络理论下知识突破了原有书本的限制，不再以点的形式出现，而是以流的形式传递，使教学观念，教学主体，教学方法，教学过程和教学形式都发生根本改变。传统的“以教师为中心，靠二支粉笔一张嘴”的教学模式，已不能适应新课程“主动、探究、合作”学习方式，传统观念下的“师者传道、授业、解惑”“闻道有先后”的观点，也将被基于新课程教学提出来的“教育要为学生的终身发展奠定基础，让学生学会做人，学会求知，学会合作，学会实践，学会创新”的理念所取代。英语教师应与时俱进，适应时代的发展，正确认识网络环境的特点，做好自己的角色定位，充分利用网络环境，激发学生的求知欲，提高学生的实
践能力，培养学生的创新精神，促进中学英语教与学的改革深化。网络环境下的教学教师不再是知识的权威。在网络环境下，谁拥有网络，谁就拥有知识，教师不再是知识的容器和载体，学生的思维敏捷、兴趣广泛，电脑操作技能强，获取知识快，他们完全有可能在某方面拥有比教师、更深刻的英语知识。因此，在网络环境下，教师应放下架子，转变观念，从知识的传导者的角色转变为信息海洋的导航者、个体学习的指导者、学习生活的组织者、合作探究的辅导者。总之，通过这次培训，我开阔了视野，学习了很多的教育教学的新理念，新思想，从思想上受到了极大地鼓舞，这必将为我今后的教育教学工作起到很好的推动作用。不经一番寒彻骨，哪得梅花扑鼻香。”作为骨干教师培训对象，在今后的日子里，我将不断地学习理论知识，用理论指导教学实践，研究和探索教育、教学规律，把科研和教学结合起来，做一个专家型、学者型的教师，使自己具有所教学知识方面的前瞻性。这样，才能培养出新时期“发现型、发明型、创造型、创新型”的学生。 附送： 专家辞职考研的几点建议 专家辞职考研的几点建议 现在又XX年到了辞职考研的高峰期了，作为过来人，给出我的一些建议，希望能让大家少走弯路（因为我走了不少弯路，所以觉得有些东西是可以避免的）：
浅析语音识别技术的难点及对策
浅析语音识别技术的难点及对策 在人际交往中，言语是最自然并且最直接的方式之一。随着技术的进步，越来越多的人们也期望计算机能够具备与人进行言语沟通的能力，因此，语音识别这一技术也越来越受到关注。尤其，随着深度学习技术应用在语音识别技术中，使得语音识别的性能得到了显著提升，也使得语音识别技术的普及成为了现实。 语音识别技术 自动语音识别技术，简单来说其实就是利用计算机将语音信号自动转换为文本的一项技术。这项技术同时也是机器理解人类言语的第一个也是很重要的一个过程。 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。 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">60年代计算机的应用推动了语音识别技术的发展，提出两大重要研究成果：动态规划(Dynamic Planning，DP)和线性预测分析(Linear Predict，LP)，其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对语音识别技术的发展产生了深远影响。 70年代，语音识别领域取得突破性进展。线性预测编码技术(Linear Predict Coding，LPC)被Itakura成功应用于语音识别；Sakoe和Chiba将动态规划的思想应用到语音识别并提出动态时间规整算法，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题；同时提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在同一时期，统计方法开始被用来解决语音识别的关键问题，这为接下来的非特定人大词汇量连续语音识别技术走向成熟奠
语音识别系统实验报告材料
语音识别系统实验报告 专业班级：信息安全 学号： 姓名：
目录 一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 2.1语者识别的概念 (2) 2.2特征参数的提取 (3) 2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3) 2.4VQ的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 3.1函数关系 (4) 3.2代码说明 (5) 3.2.1函数mfcc (5) 3.2.2函数disteu (5) 3.2.3函数vqlbg (6)
3.2.4函数test (6) 3.2.5函数testDB (7) 3.2.6 函数train (8) 3.2.7函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12) 一、设计任务及要求 实现语音识别功能。 二、语音识别的简单介绍
基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。 语音识别系统结构框图如图1所示。 图1 语音识别系统结构框图 2.1语者识别的概念 语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，
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/f211691603.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/f211691603.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/f211691603.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/f211691603.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/f211691603.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.
聆听名师讲座心得体会(2篇)
聆听名师讲座心得体会（2篇） 篇一： 作为一名教研员，我有幸赴北京参加为期一周的学习培训。聆听了中国科学院附属实验学校执行校长邢筱萍校长的讲座。 不需扬鞭自奋蹄是教师成长的内在动力。作为教师要不断更新充实自己的知识。博学多才对一位教师来说太重要了。邢老师作为校长，知识渊博，对待工作的认真，对老师的帮助，对学生的热爱，尤其是对学生的鼓励和支持给人留下了深刻的印象。 迎难而上不断创新是推动工作的不二法宝。她的不断创新的精神激励着我们。给我印象最深的是，学生见到老师不能主动问好，她亲自站在校门口等毎位学生，让每个学生感受到校长的热情和温暖，无时无刻不在感动每一个学生；在成人礼上和每一位同学的拥抱，时刻感染着学生。 持之以恒引领打造校园文化，是增强学校核心竞争力的重要法宝。 校长轮流给学生励志演讲。她说，老师的一句表扬会对学生终身发展产生影响。老师一定要学会表杨，对于孩子来说就是一种激励，长期以来就形成一种文化，走进学生的心灵。给孩子一种温暖的感觉，积极的影响。走进师生的心灵。她说学校文化不仅是写在墙上，印在纸上，更多是弥散在校园的空气中，在师生中口耳相传中，在校园生活的故事与人物的精神浇灌与浸润中，学校文化建设的核心是人，我们的教育理念一定要以人为本的教育。 她创新的每天几分钟的多元文化欣赏专辑很给力。每天课前几分钟赏析，美术专辑、国歌专辑、摇蓝曲专辑、奥运专辑、教师节专辑、学生作品专辑等等几十部，这些都是学生和老师共同创作的，学生们从中获得了自信，大家很自豪。多元文化欣赏课程取得了好的效果，老师们从制作中获得成功的喜悦。
学生从欣赏中获得了丰富的知识。 **老师的报告同样精彩。她列举自己的一节政治创新课，讲得滔滔不绝，我们听得津津有味。从她身上，让我看到了知识的力量，感受到超前的思想。她的智慧树成长过程，让我看到她作为班主任的认真和严谨，真令人感动和敬佩。 篇二： 冉冉晨雾重，晖晖冬日微。在这初冬时节，我很荣幸参加了**县教科局组织的“核心素养背景下学校创新管理与课程改革高级研修班”。今天早上我们有幸聆听了北京市原中关村中心校长邢筱萍校长的《加强学校文化建设，促进学校内涵发展》的主题报告，我深深地被邢校长干练、直爽、磊落的性格所打动，为她的敬业和奉献精神所感染，为更为她的智慧和魄力所折服。 良好的校园文化犹如一个有形而庄重的心理“磁场”在无形中统摄师生的灵魂，具有“春风化雨，润物无声”的教育魅力。**二中自建校以来我们各届领导班子励精图治、克难进取，在学校文化建设方面取得了卓越的成就，尤其是新一届领导班子组建以来更是注重校园文化建设，用文化引领发展，力求打造文化名校。牛顿说过，只有站在巨人的肩膀上，你才能看得更高更远。通过聆听邢校长有关校园文化建设的主题报告，我们再次反思我们在学校文化建设中的问题和不足，我们发现我们在校园文化建设中还有还有很远的路要走。 邢校长在报告中指出，学校文化不仅仅是写在墙上，印在纸上，挂在嘴上，是弥散在校园的空气中、在师生的口耳相传中、在校园生活的故事与人物的精神浇灌与浸润中。我们二中的学校教学楼大厅有晨起自勉文、励志故事、夜幕省思文。楼道有大学风貌和校训、区域文化介绍、**名人、家乡风光图等，目的是让学生在潜移默化中接受家乡文化熏陶，感受名校风采，唤醒学生热爱家
人工智能论文 语音识别
信息学院 《人工智能及其应用》课程论文题目：基于神经网络的语音信号识别 作者黄超班级自动08-1BF班 系别信息学院专业自动化 完成时间 2011.6.12
基于神经网络的语音信号识别 摘要 语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来，人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点．对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。针对传统BP算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对BP网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP网络 THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURAL NETWORK ABSTRACT Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind．Since the computer was invented，many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language．Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics，phonetics，linguistics，computer science，information processing and artificial intelligence，which can be used widely．The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time．The neural network is a new developing science，which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science．It is not the overall description of human brain，but the abstract，simulation and simplifying of the physical neural networks of human beings. The purpose of the research in this area is exploring the human brain mechanisms in information processing，storing and searching．If people can understand these mechanisms，a new way for the research of artificial intelligence，information processing and etc.
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。
励志演讲心得体会
励志讲座感言 --xxx 听完xx老师的讲座之后，我们深受启发，继而在班级内部进行了深入的探讨与反思，我们深刻的体会到：只有明确自己的人生目标，正确定位自我，敢于面对自己的不足，用积极的心态面对待学习，把握今天，不断突破自我，提升自我，才有可能收获一份满意的工作，实现自己的人生理想及社会价值！ 在此，我们诚挚地向中软国际致谢，感谢贵公司为我们提供如此优良的学习环境；同时，我们也集体向岳菲老师致敬，谢谢您春风化雨般的谆谆教导；最后，我们集体向班主任何老师深深鞠躬，谢谢您的良苦用心，我们一定不会让您失望！ 通过对这次讲座的深入学习与探讨，我们主要有如下收获，特此总结成文。 1.树立人生目标。 历史经验证明：清晰、明确的目标有利于明确使命，产生动力，产生积极的心态，促使自己努力实践，使自己的生命在有限的时空里冲破极限，最大限度地释放能量。而我们中间的很多人，都没有弄清楚自己来中软国际的目的，对自己的未来没有任何明确的规划，这便是我们在学习时得过且过，不求甚解的根源所在。 在本次探讨中，我们在班主任的引导下畅谈未来的自己，引发无数思索：我想要什么，我想要成为什么样的自己？ 通过探讨，我们深刻体会到：今天的生活状态不是由今天所决定的，它是我们过去生活目标的结果。明天的生活不是由未来决定，它将是我们今天生活目标的结果。目标是行动的导航灯，没有目标，我们必将一无所获，因为我们不知道自己要什么。没有目标，我们必将慵懒松懈，因为我们不知道为什么要努力。只有树立了正确的人生目标，明确自己的学习目的，才能激发我们的学习主动性与持久性。因此，我们有理由相信，明确了自己人生目标的java0302班会以全新的面目展现在大家面前。 2．自我定位 李白说：“天生我材必有用，千金散尽还复来”，任何人都是这个社会有用的实体，都有珍视自己价值的必要。只有正确的为自己定位，才能扬长避短，成就自我。而我们中间的很多人，由于没有正确的自我定位，一部分人长期处于压 抑状态，对学习、对未来缺乏自信，另一部分人始终自我感觉良好，对未来盲目自信，对学习得过且过。 在这次探讨中，我们通过自我评价与他人评价两个方面对自己进行了全方位的了解，从而进行了如下思考：我有什么别人无可替代的优势？如果有，如何保持与提高？如果没有，如何发掘及培养？ 通过探讨，我们深刻体会到：我们都是有着个性特色的个体，因为占据了不同的“位子”，便各有各的风景。有了正确的自我定位，便最容易发掘自身优点，扬长避短，实现自我价值。因此，通过这次的自我定位，我们将变得不自卑，不自傲，更加清楚自己的实力与优势，并将努力提高自我核心竞争力。 3.把握现在 李大钊曾说过：“无限的‘过去’都以‘现在’为归宿；无限的‘未来’都以‘现在’为渊源，过去未来中间，全仗现在，以成其连续，以成其永远无始无终的大实在。”因此，虚度了“现在”，就等同于虚度了今天，也就在不知不觉中丧失了昨天和明天。珍惜现在，才有可能实现自己的人生目标。 于是，在这次的探讨中，我们进行了如下思考：对于明天的那个我，今天的我能为他做些什么？对于我想要的生活，今天的我要怎样才能得到？ 通过探讨，我们懂得了今天的重要性，明白了想要实现自己的目标，从今天开始努力便
语音识别论文
语音信号的分析与处理 摘要：本文针对语音信号时域、频域参数进行了系统详尽的分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW算法的特定人孤立词语音信号的识别。 关键词：语音信号；短时傅里叶；MFCC；动态时间规整 引言 语音信号参数分析是语音信号处理的前提和基础。语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。只有通过语音信号的分析才能获得语音本质特性的参数，才能利用这些参数进行高效的语音通信，才能建立语音合成的语音库，也才可能建立用于语音识别的模板和知识库。此外，语音合成音质的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号参数分析的准确性和精度。因此，语音信号参数分析是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作[1]。 近年来，语音识别已经成为一个非常活跃的研究领域。在不远的将来，语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备，在个人计算机上进行文字录入和操作控制。而在手持式PDA、智能家电、工业现场控制等应用场合，语音识别技术则有更为广阔的发展前景[2]。 在特定人孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间规整)算法，该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法[3]。 MATLAB是一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它将数值分析、信号处理和图形显示有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面友好的操作环境。本文就是在MA TLAB基础上来进行语音信号参数的分析与语音信号的识别的。 一、语音信号的分析 1参数分析 语音信号是一种典型的非平稳信号。但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度来讲要缓慢得多，因此语音信号常常可被假定为短时平稳的，即在10一20ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可被近似地看作不变。这样，我们就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理，一般而言语音信号处理的方法都是基于这种短时平稳的假设的。根据语音信号所分析参数的不同，语音信号参数分析可以分为时域、频域、倒谱域分析等[4]。本文仅涉及时域及频域参数分析。 2时域分析 进行语音信号最为直观的分析方法就是时域分析。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析以及语音的分割、预处理和大分类等。时域分析方法的特点是：第一，表示语音信号比较直观，物理意义明确；第二，实现起来比较简单，运算量少；第三，可以得到语音的一些重要参数；第四，采用示波器等通用设备，使用简单[5]。 2.1短时能量分析 短时能量分析用途：第一，可以区分清音段和浊音段，因为浊音时的短时平均能量值比清音时大得多；第二，可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字的分界等。如对于高信
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。
演讲培训心得体会
演讲培训心得体会 演讲培训心得体会一: 我很高兴有机会成为演讲与口才协会的千事，也很髙兴参加口协的演讲辩论培训和主持人培训。培训中我学到了许多，现在感觉自己懂得的关于口才的知识更多了，相信在培训中我会快乐地成长。 先说说演讲辩论培训吧，因为我报的是演讲，所以就能把了一篇演讲稿去说了一下，说完后，杰梅师姐的一番话让我震撼，也让我知道原来我只懂得演讲的一点点技巧，实在是太无知了。从前我曾听说过演讲是一种艺术，但是怎样的艺术我就没有研究，直到这次培训后我才有些懂了。演讲需要有一个精彩的开场白，需要通过自己的故事和一些细卩来打动观众，需要用真实的感情与观众达成共识，写演讲稿需要尽量用上各种修辞手法，开头需要响亮吸引人，结尾要朴实但又感召力，呼吁观众行动起来以达到演讲的目的。要学会演讲，就要多看关于演讲方而的书籍，多读多练，冰冻三尺，非一日之寒，只有坚持训练，才能真正学好演讲。至于辩论，它相对演讲来说会比较灵活多变，所以不仅需要淸晰的头脑，还要有机智，特别是而对辩友的提问要巧妙地回答，这样才不会掉入别人的陷阱。演讲和辩论都要求人们要有较多的语言综合能力。 主持人培训也让我学到了很多。我从杰梅师姐的点评中知道了自己的优点和不足，对于优点我会发扬，对于不足我就要改进。只有这样我才能做一个合格的主持人。通过不懈的努力我会成为一个优秀的主持人，我相信。 口协是我展现自己的舞台，有很多机会让我去尝试，去表现，去提高。参加培训是一件乐事，更是一件有意义的事，我会在培训中继续成长，只要努力，我相信就会有奇迹。我成长，我快乐。 演讲培训心得体会二: 今天，有幸参加了金填师兄的演讲培训，从他的讲课中受益非戏，同时也结识了一班充满激情和友善的新朋友，我感到很高兴。当然，最髙兴的是我第一次突波自己，大胆上台, 在众多陌生的伙伴前，介绍自己，表达自己内心的真正感受。苴实，已经很多次了，每当有机会表现自己，有机会表达自己的意见时，我都犹豫不决，担心自己上台之后紧张而忘词或词不达意，于是，一次次放弃真些机会。今天，当我自信的介绍完自己，台下响起一阵热烈的掌声时，我才觉悟：原来，我一直想得太多，给自己太多压力，其实，上台演讲是一件大家都可以做到的很容易的事情；“头脑简单，向前冲“，用行动去战胜恐惧，我收获的更多。 志立助教，为人和蔼，友善，而且，很有激情，能认识你，我很高兴。多亏你的鼓励, 我才突破自己。对你印象最深的是你的演讲，听你讲述你的奋斗经历，从失败中吸取教训，努力提升自己，最终获得成功，从中，我得到了不少的鼓励。 对于演讲，我还有很多地方需要注意，需要提髙，希望大家一起努力，共同进步！ 演讲培训心得体会三: 20xx年8月20日上午8： 30分，一年一度的暑期师徳培训拉开了序幕，在为期四天的培训期间，校长传达全国教冇工作会议的精神，并带领大家一起学习了《教冇规划纲要》；观看-中-国人民大学金正昆教授关于《教师礼仪》的系列讲座和《防范新型毒品的危害》的禁毒宣传教弃片;聆听了四位班主任励志教冇演讲，还以自学与集中辅导相结合的方式完成了公共课程《合作与共贏》的学习并参加了该课程的考试。本次培训让我受益颇深。
语音识别(人机交互小论文)
计算机科学与信息工程学院《人机交互》课程 小论文 2014年6月
语音识别 1、语音识别的背景与意义 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。 随着现代科学的发展，人们在与机器的信息交流中，需要一种更加方便、自然的方式，而语言是人类最重要、最有效、最常用和最方便的通信形式。这就很容易让人想到能否用自然语言代替传统的人机交流方式(如键盘、鼠标等)。人机自然语音对话就意味着机器应具有听觉，能“听懂”人类的口头语言，这就是语音识别(Speech Recognition)的功能。语音识别是语音信号处理的重要研究方向之一，它是一门涉及面很广的交叉学科，与计算机、通信、语音语言学、数理统计、信号处理、神经生理学、神经心理学、模式识别、声学和人工智能等学科都有密切的联系。它还涉及到生理学、心理学以及人的体态语言。 2、语音识别系统 语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。图1是基于模式匹配原理的自动语音识别系统原理框图。 (1)预处理模块：对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的不重要的信息以及背景噪声，并进行语音信号的端点检测、语音分帧以及预加重等处理。 (2)特征提取模块：负责计算语音的声学参数，并进行特征的计算，以便提取出反映信号特征的关键特征参数用于后续处理。现在较常用的特征参数有线性预测（LPC)参数、线谱对（LSP)参数、LPCC、MFCC、ASCC、感觉加权的线性预测（PLP)参数、动态差分参数和高阶信号谱类特征等[1]。其中，Mel频率倒谱系数（MFCC)参数因其良好的抗噪性和鲁棒性而应用广泛。 (3)训练阶段：用户输入若干次训练语音，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，建立或修改训练语音的参考模式库。
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。
演讲培训心得体会四篇
演讲培训心得体会四篇 我很高兴有机会成为演讲与口才协会的干事，也很高兴参加口协的演讲辩论培训和主持人培训。培训中我学到了许多，现在感觉自己懂得的关于口才的知识更多了，相信在培训中我会快乐地成长。 先说说演讲辩论培训吧，因为我报的是演讲，所以就能把了一篇演讲稿去说了一下，说完后，杰梅师姐的一番话让我震撼，也让我知道原来我只懂得演讲的一点点技巧，实在是太无知了。从前我曾听说过演讲是一种艺术，但是怎样的艺术我就没有研究，直到这次培训后我才有些懂了。演讲需要有一个精彩的开场白，需要通过自己的故事和一些细节来打动观众，需要用真实的感情与观众达成共识，写演讲稿需要尽量用上各种修辞手法，开头需要响亮吸引人，结尾要朴实但又感召力，呼吁观众行动起来以达到演讲的目的。要学会演讲，就要多看关于演讲方面的书籍，多读多练，冰冻三尺，非一日之寒，只有坚持训练，才能真正学好演讲。至于辩论，它相对演讲来说会比较灵活多变，所以不仅需要清晰的头脑，还要有机智，特别是面对辩友的提问要巧妙地回答，这样才不会掉入别人的陷阱。演讲和辩论都要求人们要有较多的语言综合能力。 主持人培训也让我学到了很多。我从杰梅师姐的点评中知道了自己的优点和不足，对于优点我会发扬，对于不足我
就要改进。只有这样我才能做一个合格的主持人。通过不懈的努力我会成为一个优秀的主持人，我相信。 口协是我展现自己的舞台，有很多机会让我去尝试，去表现，去提高。参加培训是一件乐事，更是一件有意义的事，我会在培训中继续成长，只要努力，我相信就会有奇迹。我成长，我快乐。 今天，有幸参加了金填师兄的演讲培训，从他的讲课中受益非浅，同时也结识了一班充满激情和友善的新朋友，我感到很高兴。当然，最高兴的是我第一次突波自己，大胆上台，在众多陌生的伙伴前，介绍自己，表达自己内心的真正感受。其实，已经很多次了，每当有机会表现自己，有机会表达自己的意见时，我都犹豫不决，担心自己上台之后紧张而忘词或词不达意，于是，一次次放弃真些机会。今天，当我自信的介绍完自己，台下响起一阵热烈的掌声时，我才觉悟：原来，我一直想得太多，给自己太多压力，其实，上台演讲是一件大家都可以做到的很容易的事情；“头脑简单，向前冲”，用行动去战胜恐惧，我收获的更多。 志立助教，为人和蔼，友善，而且，很有激情，能认识你，我很高兴。多亏你的鼓励，我才突破自己。对你印象最深的是你的演讲，听你讲述你的奋斗经历，从失败中吸取教训，努力提升自己，最终获得成功，从中，我得到了不少的鼓励。