玩具机器人语音识别模块有哪些-语音识别芯片怎么样

玩具机器人语音识别模块有哪些语音识别芯片怎么样

机器人语音识别模块有哪些,语音识别芯片怎么样？随着市场需求的转变，行业中不断涌现出众多适合儿童教育陪伴机器人的产品。儿童产品不仅在功能上需要满足教育、启蒙、好玩多方面的需求，而且资源的丰富与否健康与否也是家长们选购的关键，随着市场的竞争，很多小孩子的玩具也走高大上的科技方向，而加入语音识别芯片，语音识别模块，通过语音方式来控制玩具机器人已成为高端市场的趋势。那么玩具机器人语音识别模块有哪些呢？用于玩具机器人的语音识别芯片该怎么选型呢？

玩具机器人加入语音识别芯片的的主要功能有：

1、智能语音对话

2、红外感应，无线控制。按下相应的按键会执行相应的命令（讲故事、唱歌、学习等）

玩具机器人增加玩具机器人语音识别模块能带来什么样的价值呢？增加语音识别模块，就能实现人与机器的语音互动，使玩具更生动、形象，吸引孩子的注意力。孩子是天生的学习者，在玩中学习，可以避免在枯燥中学习。在玩中学习更轻松，更能激发孩子的兴趣。

语音识别机器人玩具的主要语音描述有：

1、《飞蛾的痛苦经历》（主人：讲个故事吧）

2、《小苹果》（主人：唱首歌吧）

……

那么玩具机器人语音识别模块怎么选型？适合用于玩具机器人上的语音识别芯片，推荐有深圳唯创知音电子有限公司的WTK6900系列语音识别模块。WTK6900系列语音识别模块为离线语音识别模块，体积小，识别率高，识别距离可达到3米左右，可以设置多组词条，适合用于语音识别机器人玩具。客户可根据自己需求选择语音识别芯片或语音识别模块来应用到产品上。语音识别芯片也

叫语音识别IC，与传统的语音播放芯片相比，其特点就是能够识别语音内容并

根据指令执行动作，就像机器听懂人类的语言并作出相应的反馈，实现人机对话。

语音识别如何处理工作语音识别功能三个处理阶段

语音识别如何处理工作语音识别功能三个处理阶段当今的消费者对技术的要求日益提升，这一点在用于与设备进行互动的界面技术上体现得尤为明显。人们对包括手机、车载电子、家用网络和办公环境下的设备要求越来越高，要求它们能够融入更易操作的、更直观的用户界面，以更贴切反映人与人之间的互动关系。在每一个新的产品周期中，设计人员都倍感压力，要设计出操作更加精确、用户界面更加直观的产品。近年来，继触屏技术逐渐普及到包括电话、平板电脑、显示器、销售点解决方案、ATM和查询机等设备之后，语音识别技术正在快速成为驱动产品创新与运用的下一代用户界面技术。语音识别，甚至是手势与影像识别，成为各种工作与个人设备的标准配备只是个时间问题。由于语音识别技术在某种程度上受制于嵌入式应用的发展，因此其至今仍然处于发展的初期。然而，语音识别交互界面技术将最终被广泛采用，这是技术发展的大势所趋。汽车工业已经在计划引入更多具备更强嵌入式语音识别功能的尖端模块。语音识别技术之所以发展缓慢，部分是由于用户界面越直观，其所需的处理能力与内存就呈指数级别上升，这反过来促进了闪存技术的创新发展。正如大多数设计人员所熟知的那样，用户界面越直观，其所需的技术平台与设计就越复杂。用户界面技术将消耗更多的计算能力与闪存，才能在达到高性能的处理能力的同时，保持最佳用户体验。一种解决方案是采用专门的硬件，即具有下一代闪存能力、集成了逻辑与灵活软件算法的专用协处理器。这些协处理器能够作为独立的硬件加速器分担主应用处理器的负担，从而获得市场上最高水平的用户体验。人机交互界面的演进自从电脑鼠标问世以来，HMI（人机交互）技术取得了长足进步。用户界面的创新从历史上看可归功于新器件的成功运用，例如，从老款移动电话的实体按键变为智能手机的触屏。打造具有吸引力的用户界面极具挑战性，需要相当复杂的系统来创造功能性强、易于访问、逻辑清晰与令人愉悦的用户体验。这种复杂系统对高可靠性、高性能硬件提在处理能力和

语音识别输入系统

IBM语音识别输入系统(ViaVioce) V9.1 简体中文光盘版| 用嘴巴控制电脑... sjyhsyj 2009-8-28 12:13:271# 软件大小：276.08MB 软件语言：多国语言软件类别：国外软件 / 汉字输入运行环境：Win9x/NT/2000/XP/ 软件介绍：该系统可用于声控打字和语音导航。只要对着微机讲话，不用敲键盘即可打汉字，每分钟可输入150个汉字，是键盘输入的两倍，是普通手写输入的六倍。该系统识别率可达95%以上。并配备了高性能的麦克风，使用便利，特别适合于起草文稿、撰写文章、和准备教案，是文职人员、作家和教育工作者的良好助手。 IBM潜心研究26年，他领导了世界的语音识别技术，其语音识别产品在全球销售已达一百万套以上。使用语音输入方式，您的工作空间更加自由舒畅: *即使您不会打字，也可迅速准备好文稿； *只要集中精力思考问题，无须琢磨怎样拼音，怎样拆字； *当您疲劳时,闭上眼、伸伸腰，双手方在脑后，然后轻松地说：开始听写吧... ... 注：价值超数千元的IBM的中文语音录入工具，有耳麦的朋友可以试一试，也可以当作学习普通话的工具，没有理由不下载使用它。 IBM ViaVoice语音输入系统详解作者: 艾寒出处: 天极网目前汉字输入的方式主要有四种：键盘输入，手写输入，扫描输入和我们现在要谈到的语音输入。让我们先来了解一下这四种输入方式。键盘输入：键盘输入基本上是基于各种输入法，主要又分为字形输入法和拼音输入法。实际上字形输入法是不符合人的写作思维习惯，因为人们在措辞时，头脑中首先反映出的是即将这个词语的语音，所以字形输入法更适合专业录入人员使用。拼音输入法也分两种，一种以词语为输入单位，另一种以语句为输入单位，而后者不符合写作的思维习惯，因为人们在写作时是以词为思考单位。键盘输入法在输入速度有要求的情况下对于键盘操作、指法要求比较高；手写输入：手写输入是最容易上手的输入方法，但是同样由于手写输入的先天不足，很难达到较高的输入速度；扫描输入：扫描输入对于硬件要求比较高，主要是适用于资料的整理；语音输入：语音输入对输入人员的键盘操作能力、指法要求很低，几乎可以说你只要会说汉语，就可以进行语音输入。语音输入尤其是汉字语音输入经历了很长时间的研究和应用，到目前已经达到了一个相

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，

语音识别芯片资料

https://www.360docs.net/doc/7c6938343.html,/amwdnvfku/blog/item/4ada7807b6fb697d0308812c.html 语音识别芯片资料产品介绍应用于消费类电子产品上的交互式语音集成芯片（RSC-100/164T，RSC-300/364，RSC4XX）是一种高性能、低成本的8位MCU，所有这类芯片内部集成有ADC、DAC、ROM（除了RSC-100/300）、RAM和麦克风的预放大电路，并拥有以下多种功能：与说话者无关/有关的语音识别、语音确认（PASSWORD）、语音和音乐合成，录音和回放、快速数字拨号（只有RSC-300/364）、持续监听。产品线有两种通用目的的微处理器（RSC系列） 1. RSC-100/164T—低成本的版本（只支持4.0版本技术） 2. RSC-300/364（支持最新版本的6.0版本技术），它有更快的响应时间、先进和附加的技术（包括数字拨号，固定单词触发，同时产生数字记录和识别模板） 3. RSC-164/364产品的特性 a) 有64k内置ROM的8位微处理器； b) 集成有A/D和D/A转换器； c) DAC或PWM（Pulse Width Modulation）； d) 可实现DTMF 拨号； e) 音源的AGC功能； f) 16个通用I/O端口； g) 片上有输出放大器； h) 省电模式-最小的功耗（小于5UA）。 RSC-300/364产品特性 RSC-300/364是专门为消费类电子产品应用而设计的，拥有高度集成和高识别率的系统化芯片。RSC-300/364有额外的SDAM和硬件加速器去支持SENSORY的最新技术（5.0以上）。这种特别设计的8位微处理器在拥有灵活的编程时支持一系列语音技术：与说话者无关/有关的识别、语音和音乐的合成、语音确认、语音提示、持续监听、快速数字拨号、录音和回放。RSC-300/364允许在片上存储最多6个与说话者有关的短句。RSC-300与RSC-364的区别就是少一个64K的ROM，根据封装和版本的不同，RSC-300/364的价格在2.2～3.9美元之间。 RSC-4x产品特性 RSC-4x是Sensory INC.第4代的语音识别产品，它具有所有RSC-300/364的所有特性之外，还增加了不少功能。RSC－4x支持Sensory Speech? 7技术，改进的算法使识别准确率得到提高。新增的T2SI技术使得制作SI模版节省了时间和资金投入。在语音合成算法上也作了改进，“SX?”压缩技术使得语音的压缩率可以达到3K－8K bps（bits-per-second），是原来的1/10-1/4，大大减少了存储空间，节约了成本。RSC-4x有三种型号，RSC-4000不含程序存储空间，RSC-4128 内部含128K 程序存储空间，RSC-4256内部含256K程序存储空间，供用户灵活选用。 VOICE DAILER特性（ASSP） VOICE DAILER364是为了增加语音拨号而设计的，它可应用在非手持的车载电话、手持电话、PDA、答录机和其它个人电子设备。使用者只需说出名字便可拨出相关的电话；VOICE DAILER-364芯片可管理一整套电话目录，包括名字、电话号码和语音识别模板。 SENSORY技术与说话者有关的语音识别(Speaker Dependent, SD) 在识别时，每个识别词语需要使用者训练两次来创建语音模板，一个模板需要占用128个字节的存储量。由于练习的原因，一般把需识别的词汇量限制在60个以内，但超过100个也是完全可以的。通过正常设计，SENSORY的SD技术能达到99%的准确率。与说话者无关的语音识别(Speaker Independent, SI)

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

基于matlab的语音识别系统

机电信息工程学院专业综合课程设计系：信息与通信工程专业：通信工程班级：081班设计题目：基于matlab的语音识别系统学生姓名：指导教师：完成日期：2011年12月27日

一．设计任务及要求 1.1设计任务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。以语音识别开发出的产品应用领域非常广泛，有声控电话交换、语音拨号系统、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、股票查询服务、计算机控制、工业控制、语音通信系统、军事监听、信息检索、应急服务、翻译系统等，几乎深入到社会的每个行业、每个方面，其应用和经济社会效益前景非常广泛。本次任务设计一个简单的语音识别系。 1.2设计要求要求：使用matlab软件编写语音识别程序二．算法方案选择 2.1设计方案语音识别属于模式识别范畴，它与人的认知过程一样，其过程分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，语音识别系统对输入的语音信号进行学习。学习结束后，把学习内容组成语音模型库存储起来；在识别阶段，根据当前输入的待识别语音信号，在语音模型库中查找出相应的词义或语义。语音识别系统与常规模式识别系统一样包括特征提取、模式匹配、模型库等3个基本单元，它的基本结构如图1所示。图1 语音识别系统基本结构图本次设计主要是基于HMM模型（隐马尔可夫模型）。这是在20世纪80年代引入语音识别领域的一种语音识别算法。该算法通过对大量语音数据进行数据统计，建立识别词条的统计模型，然后从待识别语音信号中提取特征，与这些模

型进行匹配，通过比较匹配分数以获得识别结果。通过大量的语音，就能够获得一个稳健的统计模型，能够适应实际语音中的各种突发情况。并且，HMM算法具有良好的识别性能和抗噪性能。 2.2方案框图图2 HMM语音识别系统 2.3隐马尔可夫模型 HMM过程是一个双重随机过程：一重用于描述非平稳信号的短时平稳段的统计特征（信号的瞬态特征）；另一重随机过程描述了每个短时平稳段如何转变到下一个短时平稳段，即短时统计特征的动态特性（隐含在观察序列中）。人的言语过程本质上也是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变列。可见，HMM合理地模仿了这一过程，是一种较为理想的语音信号模型。其初始状态概率向量π，状态转移概率矩阵向量A，以及概率输出向量B一起构成了HMM的3个特征参量。HMM 模型通常表示成λ={π，A，B}。 2.4HMM模型的三个基本问题 HMM模型的核心问题就是解决以下三个基本问题： (1)识别问题：在给定的观测序列O和模型λ=（A,B,π）的条件下，如何有效地计算λ产生观测序列O的条件概率P(O︱λ)最大。常用的算法是前后向算法，它可以使其计算量降低到N2T次运算。 (2)最佳状态链的确定：如何选择一个最佳状态序列Q=q1q2…qT，来解释观察序列O。常用的算法是Viterbi算法。 (3)模型参数优化问题：如何调整模型参数λ=(A,B,π)，使P(O︱λ)最大：这是三个问题中最难的一个，因为没有解析法可用来求解最大似然模型，所以只能使用迭代法(如Baum-Welch)或使用最佳梯度法。第一个问题是评估问题，即已知模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O，如何计算由该模型λ产生出该观测序列O的概率，问题1的求解能够选择出与给定的观测序列最匹配的HMM模型。第二个问题力图揭露模型中隐藏着的部分，即找出“正确的”状态序列，这是一个典型的估计问题。

语音识别芯片介绍

WT7010语音识别芯片 1.WT7010语音识别芯片概述 WT7010语音芯片内建8bit DSP核心,它能提供高分辨率ADC模拟采样和高质量的差分音频输入及麦克风输入,配备数学处理器以精确处理高压缩语音编解码或语音识别。该芯片有NAND接口和SPI总线用于外部存储器,提供2线串口用于连接其它设备或MCU。语音输入方面配备差分放大器用以麦克风输入以及AGC（自动增益控制）以便提供更好的SNR （信噪比）语音信号输入。芯片不单止嵌入前置放大也提供高品质的DAC和AB类扬声器放大器可以驱动输出高品质的声音。 2. WT7010功能特性 (1)内置8bitDSP核心,内部操作频率最高达48MHz（典型值：40MHz）； (2)内置麦克风差分前置放大器,包括AGC功能,16级增益控制功能； (3)最长可记录10秒语音； (4)内置8欧姆/0.5瓦电路,可直接驱喇叭或蜂鸣器,拥有16级音量控制,PWM音频输出方式； (5)低电压复位功能（LVR）； (6)内建看门狗（WDT）； (7)具有24 I/O； (8)内建有NAND-Flash接口及SPI主从总线接口； (9)数字部分工作电压：2.4V ~ 3.6V；模拟部分工作电压2.4V~4.5V； (10)休眠电流<3.0uA WT7010语音识别芯片为广州唯创新研发特定语音识别芯片,还有未尽的各项其他功能正在加紧研发中,有需求时可接受定制。 3. 应用举例在语音ic应用范围上,特定语音识别可以做简短语音识别系统,体现个性化服务,如: ? 语音电子锁； ? 智能家居开关,如WT系列智能语音识别开关； ? 特定报警器、家庭防盗报警器； ? 高级玩具,如鹦鹉学舌、TOM汤姆猫 4. 应用电路示例 (1)特定人语音识别（学习型）特定人语音识别（学习型）,是指预先对说话人进行语音输入,由语音识别芯片进行特征提取,然后进行存储。当语音输入时,语音芯片会将输入的声音特征和参考模块库内的特征进行匹配,匹配成功则输出成功值。 (a)示例电路

盘点语音识别芯片原厂、方案、平台

语音识别芯片所涉及的技术包括: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。语音识别分类按照使用者的限制而言，语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。特定人语音识别芯片是针对指定人的语音识别，其他人的话不识别，须先把使用者的语音参考样本存入当成比对的资料库，即特定人语音识别在使用前必须要进行语音训练，一般按照机器提示训练2遍语音词条即可使用。非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术，不分年龄、性别，只要说相同语言就可以，应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。应用这种芯片的机器(智能娃娃、电子宠物、儿童电脑)就具有交互功能了。非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。语音识别基本原理嵌入式语音识别系统都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理，包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，接下来是特征提取，用以从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数。特征提取之后的数据一般分为两个步骤，第一步是系统"学习"或"训练"阶段，这一阶段的任务是构建参考模式库，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。第二是"识别"或"测试"阶段，按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。语音识别四大平台 1、科大讯飞科大讯飞股份有限公司成立于1999年，是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品开发，语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年，科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市，股票代码：002230。 11月23日科大讯飞轮值总裁胡郁在发布会上引述了罗永浩在9 月锤子发布会上的演示数据，表示科大讯飞的语音输入识别成功率也达到了97%，即使是离线识别准确率也达到了95%。 2、云知声云知声成立于2012年6月。之前1年，Siri的发布再度唤醒了大家对语音识别的关注。经过四年多的积累，云知声的合作伙伴数量超过2万家，覆盖用户超过1.8亿，其中语音云平台覆盖城市超过470个，覆盖设备超过9000万台。 3、百度百度则在11月22日宣布向开发者开放了情感合成、远场方案、唤醒二期和长语音方案等四项语音识别技术。百度语音开放平台自2013 年10 月上线以来每日在线语音识别请求已经达到了1.4 亿次，开发者数量超过14 万。在如此庞大的数据支撑下，百度语音在“安静条件下”的识别准确率达到了97%。4、搜狗搜狗语音团队在11 月21 日推出了自己的语音实时翻译技术。搜狗的这项技术主要包括两个方面，分别是语音识别和机器翻译。根据该团队的介绍，搜狗语音识别的准确率达到了97%，支持最快400 字每秒的听写。语音识别芯片原厂及芯片方案 1、ICRoute 总部：上海简介：ICRoute专注于开拓语音识别的芯片市场,致力于研发出高性能的语音识别，语音处理芯片。为各种平台的电子产品提供VUI（Voice User Interface）语音人机交互界面。目前提供的语音识别芯片，可以在

基于matlab的语音识别技术

项目题目：基于Matlab的语音识别一、引言语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。 (1)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。 (2)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。 (3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。二、语音识别系统框架设计 2.1语音识别系统的基本结构

语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。三、语音识别设计步骤 3.1语音信号的特征及其端点检测图2 数字‘7’开始部分波形图2是数字”7”的波形进行局部放大后的情况，可以看到，在6800之前的部分信号幅度很低，明显属于静音。而在6800以后，信号幅度开始增强，并呈现明显的周期性。在波形的上半部分可以观察到有规律的尖峰，两个尖峰之间的距离就是所谓的基音周期，实际上也就是说话人的声带振动的周期。这样可以很直观的用信号的幅度作为特征，区分静音和语音。只要设定一个

门限，当信号的幅度超过该门限的时候，就认为语音开始，当幅度降低到门限以下就认为语音结束。 3.2 语音识别系统 3.2.1语音识别系统的分类语音识别按说话人的讲话方式可分为3类：（1）即孤立词识别（isolated word recognition)，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等。（3）连续语音识别，连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话。从识别对象的类型来看，语音识别可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别，特定人是指针对一个用户的语音识别，非特定人则可用于不同的用户。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。 3.2.2语音识别系统的基本构成语音识别系统的实现方案如图3所示。输入的模拟语音信号首先要进行处理，包括预滤波，采样和量化，加窗，端点检测，预加重等。语音信号经处理后，接下来很重要的一环就是特征参数提取。图3 语音识别系统在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模版库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模版，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模型作为识别结果。 3. 2.3 语音识别系统的特征参数提取特征提取是对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。语音信号是一种典型的时变信号，然而如果把观察时间缩短到十毫秒至几十毫秒，则可以得到一系列近似稳定的信号。人的发音器官可以用若干段前后连接的声管进行模拟，这就是所谓的声管模型。全极点线性预测参数 (LPC: Liner Prediction Coeffieient)可以对声管模型进行很好的描述，LPC参数是模拟人的发声器官的，是一种基于语音合成的参数模型。在语音识别中，很少用LPC系数，而是用LPC倒谱参数 (LPCC: Liner Prediction Cepstral Coefficient)。LPCC参数的优点是计算量小，对元音有较好的描述能力，其缺点在于对辅音的描述能力较差，抗噪声性能较差。

语音识别综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：自然语言处理技术论文题目：语音识别综述授课教师（职称）：研究生姓名：年级：学号：成绩：评阅日期：山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

语音识别综述摘要随着大数据、云时代的到来，我们正朝着智能化和自动化的信息社会迈进，作为人机交互的关键技术，语音识别在五十多年来不仅在学术领域有了很大的发展，在实际生活中也得到了越来越多的应用。本文主要介绍了语音识别技术的发展历程，国内外研究现状，具体阐述语音识别的概念，基本原理、方法，以及目前使用的关键技术HMM、神经网络等，具体实际应用，以及当前面临的困境与未来的研究趋势。关键词语音识别；隐马尔科夫模型；神经网络；中文信息处理 1.引言语言是人类相互交流最常用、有效的和方便的通信方式，自从计算机诞生以来，让计算机能听懂人类的语言一直是我们的梦想，随着大数据、云时代的到来，信息社会正朝着智能化和自动化推进，我们越来越迫切希望能够摆脱键盘等硬件的束缚，取而代之的是更加易用的、自然的、人性化的语音输入。语音识别是以语音为研究对象，通过对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。 2.语音识别技术的发展历史及现状 2.1语音识别发展历史语音识别的研究工作起源与上世纪50年代，当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。1959年，J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文元音及孤立字，开始了计算机语音识别的研究工作。 60年代，计算机应用推动了语音识别的发展。这时期的重要成果是提出了动态规划（DP）和线性预测分析技术（LP），其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对后来语音识别的发展产生了深远的影响。 70年代，LP技术得到了进一步的发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是矢量量化（VQ）和隐马尔科夫（HMM）理论的提出，并且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。 80年代，实验室语音识别研究产生了巨大的突破，一方面各种连接词语音识别算法被开发，比如多级动态规划语音识别算法；另一方面语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术，研究从微观转向宏观，从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔科夫模型（HMM）就是其典型代表，能够很好的描述语音信号的时变性和平稳性，使大词汇量连

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

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文学院：化工与环境学院学号：2120151177 姓名：杜妮

摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。关键字：模式识别声音识别方法应用随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

宝马中文声控语音识别控制系统

BMW中文声控系统声控启动语音控制支持方言专车专用宝马中文声控系统市场前景在庞大的汽车销量的基础上，车载语音系统已成为现代汽车的重要亮点之一，但是由于技术的局限性，国内车载语音系统的发展始终比较缓慢，在国外广泛发展的车载语音控制系统在国内却处于技术空白阶段。现在，Qdis-isods让这种情况得到了根本性的改变。 qdis品牌联合众多院校精英，由多名各领域资深人士参与研发，根据中国市场特点以及中国用户使用习惯进行特殊定制，成功推出Qdis-isods系列产品，为广大车主提供车载语音控制的解决方案和专业服务。加载Qdis-isods车载语音系统后，用户用自己的声音即可完成相关操作，而不再只是使用传统的指定命令。 Qdis-isods系列产品支持中国多种方言，声音识别准确率高并支持多人识别，一举攻克了之前的技术难题，让车载语音系统全面进入中国市场。以前需要手动操作的控制，现在您和爱车直接对话就能实现，而且还能语音识别并控制后装增配的产品，满足客户多种智能语音操作的需求。随着车联网技术的发展，汽车的互联性会越来越强，我们可以把语音技术扩展到除终端和嵌入式系统以外的所有设备上，从而完成更复杂的识别控制任务。我们依然在不断创新实践，以谋求更多的成功案例。 Qdis-isods车载语音系统可以完美支持各类车型，金鼓德达将以一贯优秀的无损加装技术，让您在驾驶生活中发现更多乐趣。QDIS-ISODS系列，爱车从此智能！一、BMW中文声控系统主要功能 1.语音识别启动引擎语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义; 不影响原车启动键启动功能; 可以同时利用方向盘按键组合为密码启动; 语言指令和方向盘密码可以任意修改; 2.语音指令控制原车语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义;

语音识别-科普性介绍

随机过程理论在语音识别中的应用第一章语音识别总述 1.1语音识别技术简介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。在当下流行的即时通讯软件（如：微信、QQ等）里，语音识别技术得到了非常广泛的应用。当对方发来一段语音信息而自己不方便收听时便可以使用语音转化功能将语音信息转化成文字信息。此外，在许多输入法（如：讯飞输入法）中也可以使用语音输入功能。用户只需要对着麦克风说话，输入法便可以将语音转换为文字填入输入框，在方便用户的同时也提高了文字输入效率。语音识别涉及的领域包括:数字信号处理、声学、语音学、计算机科学、心理学、人工智能等，是一门涵盖多个学科领域的交叉科学技术。语音识别的技术原理是模式识别，其一般过程可以总结为：预处理、特征提取、基于语音模型库下的模式匹配、基于语言模型库下的语言处理、完成识别。图1.0.1 语音识别过程第二章预处理声音的实质是波。在现如中得到广泛应用的音频文件格式（如：mp3等）都经过了压缩无法直接识别。语音识别所使用的音频文件格式必须是未经压缩处理的wav格式文件。下图是一个波形示例。

图2.0.2 语音波形示例有了声波源文件输入便可以按照图2.1.1所示的各个步骤进行识别。 2.1静音切除如图2.1.2所示，在得到的声波信号输入中需要实际处理的信号并不一定占满整个时域，会有静音和噪声的存在。因此，必须先对得到的输入信号进行一定的预处理，消去静音的部分并且滤除噪声的干扰才能对实际需要处理的有效语音进行识别。噪声处理部分本文已在上文进行过讨论，这里不再赘述。去除静音需要用到V AD算法，本文对其做简单介绍。 2.1.1 V AD算法 V AD算法全称为V oice Activity Detection，又称语音边界检测。其可实现的功能有对语音信号进行打断、去除语音信号中的静音部分从而获取有效语音，还可以去除一部分噪声对后续语音识别过程造成的干扰。V AD主要是对输入语音信号的一些时域或频域特征判断其是否属于静音部分。本文只对这些参数做简要介绍，具体算法不属于本文重点因而不在此做细致讨论。 2.1.2时域参数时域参数是通过对输入信号在时域上的特征参量进行区分。在信噪比较高的环境下使用时域参数进行区分效果显著。 1.相关性分析通过对足够短的时间范围内的语音信号进行相关性检测可以初步判定该时间范围内的信号是否属于静音部分。在实际应用中，静音的部分实际上会混有各种各样的噪声，因此并非绝对意义上静音。噪声在各个时间范围内的相关性比较低，而人说话的语音相关性则比较强。因此，在高信噪比的条件下区分成功率很

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

语音识别技术原理及应用

语音AgentNet 的整体实现张宇伟

摘要：本文论述了一个人机对话应用的实现(我命名它为AgentNet)。其应用实例为一种新的整合了语音技术的智能代理网络服务。服务器端开发使用了微软SQL SERVER 7.0技术,客户端使用了微软Agent ，微软Specch SDK5语音合成，和语音识别技术。网络连接使用了SOCKET 技术,并论述了高层网络协议的实现。 [关键词] 人机对话，MS-AGENT,语音合成，语音识别，网络编程 [Abstract] This paper discuss a new actualization of man-machine conversation application, which is based on a modal of network service. And I name this service with the name of AgentNet. The development of this service used Microsoft SQL SERVER 7.0. And the client used the technology of Microsoft Agent, TTS (Text To Speech),SR(Speech Recognition).Also the client and the server connect with SOCKET. On the SOCKET, the paper discuss the development of High-Level net protocol. [Key Words] Man-Machine Conversation, MS-AGENT, TTS , SR ,Net Work Programming

汉语连续语音识别中声学模型

第六届全国人机语音通讯学术会议，267-271页，2001年11月20-22日，深圳汉语连续语音识别中声学模型基元比较汉语连续语音识别中声学模型基元比较：：音节音节、、音素音素、、声韵母李净，徐明星，张继勇，郑方，吴文虎，方棣棠语音技术中心，智能技术与系统国家重点实验室，清华大学计算机科学与技术系, 北京, 100084 [lijing, xumx, zjy, fzheng, wuwh]@https://www.360docs.net/doc/7c6938343.html,, fangdt@https://www.360docs.net/doc/7c6938343.html, https://www.360docs.net/doc/7c6938343.html, 摘要本文研究的是汉语连续语音识别中声学模型基元的选择问题。根据汉语语音的特点，本文分别采用音节、音素和声韵母等三种语音识别基元进行声学建模。为了描述连续语音中的协同发音现象，本文针对音素和声韵基元，设计了相应的问题集，利用基于决策树的状态共享策略建立了上下文相关音素模型（Triphone ）和上下文相关声韵模型（TriIF ），并对几种声学基元进行了对比。实验结果表明，对于上下文无关模型，音素和声韵模型都要劣于音节模型，而对于上下文相关模型，Triphone 和TriIF 模型与音节模型相比，识别性能有了很大提高，其音节误识率分别降低了8.5%和23.6%。 1. 引言声学建模是连续语音识别中声学层面处理的关键步骤。声学模型用来描述识别基元对应的特征矢量序列的产生过程。通过声学建模，可以估计待识别特征矢量序列所对应的语音识别基元，从而完成特征矢量序列到语音识别基元的识别转换。基元的选择是声学建模中一个基本而重要的问题。在汉语连续语音识别中，可以选择的基元包括：词（Word ）、音节（Syllable ）、半音节（Semi-Syllable ）、声韵母（Initial/Final ）、音素（Phone ）等。识别基元的选择一般是基于语音学知识的，但是，基元也可以通过数据驱动的方式来产生，使用这种方式确定的基元可能在语音学上没有什么明确的意义，但也可以达到很好的性能。对于词，在小词表语音识别系统中，或者命令与控制（Command & Control ）系统中，使用词作为识别基元是适当的。但是，在连续语音识别中将词作为识别基元是不合适的。首先，在连续语音识别系统中，词条的数目比较多，一般都要使用几千或者几万条词条，所以声学模型的规模必然很大。这不但会增加存储的开销，还会极大地增加搜索的复杂度。其次，当词表以外的词条，即OOV （Out Of Vocabulary ）问题出现时，声学模型处理起来比较困难。第三，要对这么多基元进行训练，必然需要一个很大的数据库，并且要尽量覆盖词表中的词条，这一点是很难达到的。所以，在汉语连续语音识别系统中，采用类似于词这样较长的语音段作为识别基元是不合适的。对于音节，在汉语中，无调音节约有400个，如果考虑音调，有1300多个有调音节[1]。在进行上下文无关的声学建模时，使用有调或者无调音节是可以的，而且还可以取得相当好的性能，因为音节作为识别基元时，它很好地刻划了音节内部的变化。但是，在连续语音识别中，音节间的协同发音现象是比较严重的，因此，必须采用适当的方式来描述这种现象。一般地，上下文相关信息应在声学建模中加以考虑，这样，识别基元就会变成上下文相关的基元。如果采用音节作为识别基元，当考虑上下文信息时，基元数目会变得非常庞大，这将会使声学模型的规模变得无法接受。同时，由于基元数目过大，也会引起训练数据稀疏的问题，从而难以对模型参数给出较为准确的估计。所以，在进行上下文相关建模时，不适宜采用音节模型。音素在汉语中有三十多个（本文中定义的音素数目为35个）。音素基元在英语连续语音识别系统中得到了广泛的应用，并取得了很好的识别性能[2][3]。由此可见，音素也是一个很好的选择。但音素并没有反映出汉语语音的特点，而且，相对于声韵母，音素显得更加不稳定，这一方面给手工标注带来了困难，同时，也给声学描述带来困难。对于半音节和声韵母，它们在形式和数量上十分接近。半音节就是将音节分为两部分，而声韵母的划分更依赖于汉语语音学的知识。可以说，声韵母基元是适合汉语特点的一种识别基元，使用这种基元，还可以有很多语言学知识可以利用，从而进一步提高声学模型的性能。声韵母作为识别基元具有以下优点： ? 汉语中的汉字是单音节的，而汉语中的音节是声韵结构的，这种独特而规则的结构，使对音节、以及词条的表示变得比较规则和统一； ? 使用声韵母作为识别基元，上下文相关信息也变得比较确定。比如，与声母相接的只能是韵母或者静音，而与韵母相接的也只能是声母或静音，而且，韵母左边相接的声母只能是与其搭配起来能够成汉语音节的那些声母。所以，上下文相关的声韵母基元的数目并不是基元数目的立方，而是远远小于这个数值的。