语音处理技术研究【文献综述】

语音处理技术研究【文献综述】
语音处理技术研究【文献综述】

毕业设计文献综述

电子信息科学与技术

语音处理技术研究

【摘要】:语音处理技术是对语音信号进行采集、压缩、滤波、增强等技术的集合定义。该技术是计算机音频系统的核心,在军事、医学、通信等领域都有较为广泛的应用。本文介绍了语音处理技术研究现状及发展前景。通过对三种主要音频滤波技术的对比和研究归纳,总结了每种技术的特点及适用范围,阐述了语音处理技术的发展方向。

【关键词】:数字信号处理;语音信号处理;音频滤波

一、背景

1.1语音处理技术技术

集就是把这种声波信号经语音信号是一种频率变化范围较宽(16~3000 Hz)的机械波。语音采[]1

过麦克风和高频放大器转换成具有一定幅度的模拟量电信号,再经离散化变成数字量,成为计算机

理,确定语音信号的采样频率。语音处理技术的研究结果能贮存和处理的信号。根据香农采样定[]2

表明:特定的语音信号是由其过零率、帧能量、频谱构成等多因素决定的。

音频是个专业术语,人类能够听到的所有声音都称之为音频。声音是一种模拟信号,它可能包波是语音分析系统中的关键环节,是当今社会前沿技术之一。为了获得更高含各种噪音。音频滤[]3

的音频质量,我们必须对声音中包含的噪声通过某种方法进行滤除,剩下的就是我们所需要的有用信号。这种滤除噪声的方法既为我们今天要讨论的音频滤波技术。

1.2语音处理技术的研究现状

语音处理技术在计算机软硬软件的相结合的方式下,通过几十年的探索,其研究和开发正进入一个黄金时代。在世界发达国家制定的高技术发展规划中,语音处理技术的地位十分引人注目。20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论与算法,如数字滤波器、快速傅里叶变换(FFT)的等语音信号处理的理论与技术基础。随着信息技术的飞速发展,语音信号处理取得了重大进展。

术(LPC),并成为进入70年代之后,提出了用于语音信号的信息压缩和特性提取的线性预测技[]4

语音信号处理最强有力的工具。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

型(HMM)描述语音信号过程的产生时80年代(VQ)应用于语音信号处理中,而用隐马尔科夫模[]5

语音信号处理技术的重大发展。近年来人工神经网(ANN)的研究取得了迅速发展,语音信号处理技

术也是促进其发展的重要动力之一。

二、语音处理的分析方法

数字滤波器是语音信号处理的最基本的工具,数字滤波器与模拟滤波器相比有很多优点,他除了可以避免模拟滤波器固有的电压漂移、温度漂移和噪声外还能满足滤波器对幅度和相位的严格要求。数字滤波器设计的基本流程图为:

滤波器设计流程图

文献[6]提出FIR 滤波器算法设计分析。FIR 滤波器能够保证严格的线性相位特性,且不存在稳定性问题,窗函数法和频率采样法等是设计FIR 数字滤波器的常用方法。窗函数法在时域中进行,其原理简单,易于实现,但存在在相同设计指标下滤波器的阶数通常会偏大的问题。频率采样法对于只有少数几个非零值采样的窄带选频滤波器较有效。FIR 数字滤波器的设计步骤大致可分为以下

几步:(1)给定所要求的理想频率响应函数()jw d H e ;(2)对理想频率响应函数进行反傅里叶变换,

则得到系统单位脉冲响应为:ha(n)=IDFTFr[()jw d H e ];(3)根据过渡带及阻带衰减最小的要求查表,可选定窗 W(n)的形状及除数Ⅳ 的大小,一般Ⅳ的值要做几次试探才能最终确定;(4)得到所设计的FIR 滤波器的单位抽样响应f 该响应逼近理想):h(n)=()()d H n w n ,n=0,l ? ;(5)求()jw d H e =DTFY[h(n)],检查是否满足设计要求.若不满足,则需重新按照上述步骤设计。实验表明FIR 滤波器有其独特的优点,因为FIR 滤波器系统只有零点,因此系统总是稳定的,而且最容易实现线性相位和允许实现多通道滤波器。

文献[7]提出IIR 滤波器算法设计分析。IIR 滤波器由于他的脉冲序列是无限长的,故称为无限脉冲响应滤波器。IIR 滤波器的设计方法有直接发和间接法基本思路是:

根据实际要求的数字滤波器的性能指标设计对应的模拟滤波器,得到模拟滤波器的传输函数()a H s ,然后将()a H s 按某种方法变换成数字滤波器的系统函数日H(z)。IIR 数字滤波器因具有结构简单、占用存储空间少、运算速度快,能够用较低的阶数实现较好的选频特性等特点,得到了广泛应用。 文献[8]提出自适应滤波器算法设计分析。在许多场合下,常常需要处理一些无法预知的信号、噪声或时变信号。如果采用具有固定滤波系数的数字滤波器无法实现最优滤波,在这种情况下必须设计自适应滤波器,以使得滤波器的动态特性随着信号和噪声的变化而变化,以达到最优滤波效果。自适应滤波是仅需对当前观察的数据做处理的滤波算法。它能自动调节本身冲激响应的特性,或者说自动调节数字滤波器的系数,以适应信号变化的特性,从而达到最佳滤波。实验表明由于自适应滤波不需要关于输入信号的先验知识,计算量小,特别适合于实时处理,近年来得到广泛的应用,如在自适应预测、自适应均衡、自适应回波抵消、自适应噪声抵消等领域。

三、语音处理技术存在的问题与发展前景

随着科学技术的发展,电话、光缆、微波等通信方式已经得到了广泛的应用,语音质量空前提高,但在某些领域,周围噪声大,所学要的信号很容易被噪声污染。语音系统中的噪声,包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征,模型方法有并行模型组合PMC 方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA 滤[]9波,模型方法有倒谱平[]10移

。各项技术的发展在一步步推进

语音处理技术日臻完善。 四、总结

语音处理就是一门涉及面很广的交叉学科,它既与数字信号处理等学科有着非常密切的关系,音频滤波技术是语音处理中的关键环节。各种算法的应用使得滤波技术体系清晰功能强大。特别是近几年来,和它有关的语言学、语音学,以及语音理解、听觉心理和语言感知理论等都有较大发展,加之超大规模集成电路、电子计算机、数字信号处理、人工智能等所取得的突飞猛进的发展,都为语音研究提供了更好的理论支撑和物质基础。

五、参考文献

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语音识别技术综述

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。

智能计算机论文参考文献范例

https://www.360docs.net/doc/634290301.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/634290301.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/634290301.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。

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

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

人工智能发展综述

人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮,许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容, 即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看,人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化,使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的,而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支,人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的技术产品,建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,人工智能的研究经历了以下几

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。

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

关于智能家居的研究综述[文献综述]

文献综述 通信工程 关于智能家居的研究综述 摘要:本文主要对智能家居的相关技术及发展进行了综述。首先介绍了智能家居的概念,然后对其市场环境及应用功能进行了阐述,再比较了分别基于PC机、单片机、嵌入式架构系统的智能家居网络控制器,并对远程控制技术中的有线技术与无线技术进行了对比,论述了其中GSM技术和Zigbee技术。文中最后也对未来智能家居发展进行了预测。 关键词:智能家居;架构系统;网络控制器;Zigbee技术 一、智能家居概述 20世纪80年代末,智能家居原型在美国产生,被称为Smart Home。因其布线简单、功能灵活、扩展容易而被人们广泛接受和应用。经过这几十年的发展,智能家居已经形成一套成熟的理论体系,基于各种技术的智能家居系统更是层出不穷,使人们享受到了舒适、便利和安全的家居生活。 那么什么是智能家居呢?智能家居是以家为平台,兼备自动化、智能化于一体的高效、舒适、安全、便利的住宅环境。智能家居网络控制系统是一个完整的集家庭通信、家庭设备互联和控制、家庭安全防范等功能于一体的网络系统[1]。当然其功能也随着科技的进步正变得越来越新颖与强大。 二、智能家居的现状及应用 随着人们对高质量生活水平的要求和消费电子技术的发展,传统的家居控制方式已经成为家庭信息智能化进程的绊脚石。所以,开发更加先进、智能的家居控制系统在满足家居生活更加舒适、安全、有效的同时也迎合了人们追求个性化、自动化、智能化、高档化的心理需求。据有关机构统计表明,在2006 年,国际智能家居产品销售额达到184 亿美元,2008 年高达648 亿美元。目前,全球家庭智能化市场正在以8% 的速度增长[2]。中国人首次接触“智能家居”一词是在20 世纪90 年代中期,经过几年的发展,我国在智能家居技术领域与欧美国家的差距逐渐减小, 目前, 仅滞后2 - 3 年的时间, 已有包括海尔、TCL、清华同方等大型企业在内的数千家中国企业正日益成为此行业中的生力军[3]。

语音识别技术概述(一)

语音识别技术概述(一) 作者:刘钰马艳丽董蓓蓓 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:Thistextbrieflyintroducesthetheoreticalbasisofthespeech-identificationtechnology,itsmo deofclassification,theadoptedkeytechniqueandthedifficultiesandchallengesithavetoface.Then,the developingprospectionandapplicationofthespeech-identificationtechnologyarediscussedinthelast part. Keywords:Speechidentification;CharacterPick-up;Modematching;Modeltraining 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、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外,还涉及到语音识别单元的选取。 (一)语音识别单元的选取 选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种,具体选择哪一种,由具体的研究任务决定。 单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统,但不适合大词汇系统,原因在于模型库太庞大,训练模型任务繁重,模型匹配算法复杂,难以满足实时性要求。 音节单元多见于汉语语音识别,主要因为汉语是单音节结构的语言,而英语是多音节,并且汉语虽然有大约1300个音节,但若不考虑声调,约有408个无调音节,数量相对较少。因此,对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说,以音节为识别单元基本是可行的。 音素单元以前多见于英语语音识别的研究中,但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成,且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母,这样虽然增加了模型数目,但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响,音素单元不稳定,所以如何获得稳定的音素单元,还有待研究。 (二)特征参数提取技术 语音信号中含有丰富的信息,但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作,它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。对于非特定人语音识别来讲,希望特征参数尽可能多的反映语义信息,尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲,则相反)。从信息论角度讲,这是信息压缩的过程。 线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术,许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型,没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。 Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱,在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点,应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明,采用这种技术,语音识别系统的性能有一定提高。

一种基于STC单片机的特定声音识别系统设计【文献综述】

毕业设计开题报告 电气工程及其自动化 一种基于STC单片机的特定声音识别系统设计 1前言部分(阐明课题的研究背景和意义) 与机器进行语音交流,让机器明白你说什么,从而使机器明白需要做什么,出现了什么情况这是人们长期以来梦寐以求的事情。声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科技技术。其中一般的声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。 根据识别的对象不同,声音识别可以分为特定声音的识别和语音识别两种。其中语音识别任务又大体可分为3类,即孤立词识别(isolated word recognition),关键词识别(或称关键词检出,keyword spotting)和连续语音识别。其中,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;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;连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音,但它并不识别全部文字,而只是检测已知的若干关键词在何处出现,如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。[1]特定声音的识别是针对一种特定的声音进行识别,如报警声,玻璃破碎的声音,呼救声等。对特定声音识别的研究,能在吵杂或着空旷的地方对特定异常声音(比如枪击声、呼救声等)进行监控与定位,就能防止治安事件的发生对安全事业做出不小的贡献。 2主题部分(阐明课题的国内外发展现状和发展方向,以及对这些问题的评述)人们对语音识别研究已经有半个多世纪了,最早研究声音识别系统的是1952年贝尔实验室的Davis等人,他们利用语音音素特征做了一个单人的独立数字识别系统。他们主要是通过数字元音段频谱曲线的相似度来进行独立数字识别的。到了1959年,英国的Fry等人采用了频谱分析和模式识别技术设计了一个音素识别器,它能识别4个元音和9个辅音。六十年代,日本

高中信息技术学考练习题(一)含答案

高中信息技术学业考试试题(必修部分) 主题一:信息技术与社会 (一)信息及其特征 1.现代社会中,人们把 ( )称为构成世界的三大要素。 A.物质、能量、知识B.信息、物质、能量 C.财富、能量、知识D.精神、物质、知识 2、盲人摸象体现了信息交流的重要性,信息可以交流说明了信息具有() A.价值性B.时效性C.载体依附性D.共享性 3、下列叙述中。其中()是错误的 A.信息可以被多个信息接收者接收并且多次使用 B.信息具有时效性特征 C.同一个信息可以依附于不同的载体 D.获取了一个信息后,它的价值将永远存在 4、网络上的信息被人下载和利用,这正说明信息具有() A.价值性B.时效性C.载体依附性D.可转换性 5、()不属于信息的主要特征 A.时效性B.不可能增值C.可传递、共享D.依附性 6、下面哪一个不属于信息的一般特征?() A.载体依附性B.价值性C.时效性D.独享性 7、天气预报、市场信息都会随时间的推移而变化,这体现了信息的() A.载体依附性B.共享性C.时效性D必要性 8、交通信号灯能同时被行人接收,说明信息具有() A.依附性B.共享性C.价值性D.时效性 9、关于信息特征,下列说法正确的是() A.信息能够独立存在B.信息需要依附于一定的载体 C.信息不能分享D.信息反映的是时间永久状态 10、下面对信息特征的理解,错误的() A.天气预报、情报等引出信息有时效性 B.信息不会随时间的推移而变化 C.刻在甲骨文上的文字说明信息的依附性 D.盲人摸象引出信息具有不完全性

11、在朝鲜战争即将爆发的时候,蓝德公司向美国政局高价兜售一份调查报告没被理会,战后美国政府分文未花就得到该报告,这体现了信息的:( ) A.价值性B.可伪性C.具有可传递性D.具有失效性 12、关于信息共享与物质的共享的差别,以下说法正确的是:() A.信息一方使用时另一方就不能使用 B.信息使用后就会损耗 C.信息可无限复制、传播或分配给众多的使用者 D.信息可以有限的使用 13、将几副相互无关联的图像通过图像处理软件(如Photoshop)的加工后,形成一副富有创意,有实际用途的图像,这体现了信息是() A.可以共享的 B.需依附一定载体的 C.可以增值的 D.具有实效性14、武王伐封作为中国历史上的重大事件,却没有甲骨文资料记载其确切年代。现代考古工作者根据历史传说中的“天象”,利用天文知识成功地完成该时间的判定。这说明信息具有()特征 A、可传递性B.时效性C.载体依附的可转换性 D、价值性 15、某次语文测验成绩已经按学号顺序录入到Excel表中,对语文成结在100分以上的学生筛选,得出相应的名单,这体现了信息()的特征 A、可以共享的 B、可以增值的 C、需依附一定载体 D、具有时效性 16、下面有关对信息作用事例的理解,错误的是() A.许多历史事件以文字的形式记载在书上,体现信息的依附性。 B.交通信号灯被许多行人接收,体现信息的共享性。 C.天气预报、股市行情体现信息的有价值性 D.身边的信息体现了信息的不完全性 (二)信息技术与社会 1、我们常说的“IT”是()的简称 A.信息技术B.因特网C.输入设各D手写板 2、总体来说,一切与信息的获取、加工、表达、( )、管理、应用等有关的技术,都可以称之为信息技术 A.识别B.显示C.交换D.交流 3、下面哪句话是正确的()

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