语音识别技术的应用

现在人工智能越来越收到大佬们的青睐，及有可能成为下一个风口，语音识别是人工智能里边重要的一个环节，其实现在生活中用到语音识别的地方也不少了，这么实用的技能有必要掌握起来了。

操作选用工具：在应用市场下载【录音转文字助手】

操作步骤：

第一步：首先我们在百度手机助手或者应用市场里面搜索：【录音转文字助手】找到以后进行下载并安装。

第二步：安装好以后，我们把软件打开就可以看到录音【录音识别】、【文件识别】和【录音机】,【录音识别】是边录音边转换成文字，【文件识别】则是上传音频文件进行识别，【录音机】仅支持录音，如果需要转文字和翻译，可以录音结束后在文件库中进行，小编这里

就举例说明下【录音识别】。

第三步：点击【录音识别】进入录音的界面，点击下方蓝色按钮就可

以开始说出你想要录制的话，接着你刚说的话就会变成文字显示出来了。

第四步：这里还可以做翻译，点击翻译按钮，等一小会儿就可以把刚识别出来的文字翻译成英文。

第五步：还可以点击【复制】在弹出的对话框中选择好需要复制的选

项，就可以将识别的内容粘贴到你需要的地方。

第五步：如果你还想把识别的内容分享给你的好友，可以点击【导出】，

选择好你需要需要导出的选项，然后分享给你的好友就可以了。

第六步：保存到本地；点击右上角的【保存】按钮，在弹出的对话框中点击【确定】就保存好了，点击下面【文件库】选项，就可以看到刚保存的文件了。

通过上面几步就可以做语音识别了，简单方便的操作希望对你有用。

智能机器人的语音识别

智能机器人的语音识别语音识别概述最近，由于其重大的理论意义和实用价值，语音识别已经受到越来越多的关注。到现在为止，多数的语音识别是基于传统的线性系统理论，例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别的深度研究，研究者发现，语音信号是一个复杂的非线性过程，如果语音识别研究想要获得突破，那么就必须引进非线性系统理论方法。最近，随着非线性系统理论的发展，如人工神经网络，混沌与分形，可能应用这些理论到语音识别中。因此，本文的研究是在神经网络和混沌与分形理论的基础上介绍了语音识别的过程。语音识别可以划分为独立发声式和非独立发声式两种。非独立发声式是指发音模式是由单个人来进行训练，其对训练人命令的识别速度很快，但它对与其他人的指令识别速度很慢，或者不能识别。独立发声式是指其发音模式是由不同年龄，不同性别，不同地域的人来进行训练，它能识别一个群体的指令。一般地，由于用户不需要操作训练，独立发声式系统得到了更广泛的应用。所以，在独立发声式系统中，从语音信号中提取语音特征是语音识别系统的一个基本问题。语音识别包括训练和识别，我们可以把它看做一种模式化的识别任务。通常地，语音信号可以看作为一段通过隐马尔可夫模型来表征的时间序列。通过这些特征提取，语音信号被转化为特征向量并把它作为一种意见，在训练程序中，这些意见将反馈到HMM的模型参数估计中。这些参数包括意见和他们响应状态所对应的概率密度函数，状态间的转移概率，等等。经过参数估计以后，这个已训练模式就可以应用到识别任务当中。输入信号将会被确认为造成词，其精确度是可以评估的。整个过程如图一所示。图1 语音识别系统的模块图

3、理论与方法从语音信号中进行独立扬声器的特征提取是语音识别系统中的一个基本问题。解决这个问题的最流行方法是应用线性预测倒谱系数和Mel频率倒谱系数。这两种方法都是基于一种假设的线形程序，该假设认为说话者所拥有的语音特性是由于声道共振造成的。这些信号特征构成了语音信号最基本的光谱结构。然而，在语音信号中，这些非线形信息不容易被当前的特征提取逻辑方法所提取，所以我们使用分型维数来测量非线形语音扰动。本文利用传统的LPCC和非线性多尺度分形维数特征提取研究并实现语音识别系统。 3.1线性预测倒谱系数线性预测系数是一个我们在做语音的线形预分析时得到的参数，它是关于毗邻语音样本间特征联系的参数。线形预分析正式基于以下几个概念建立起来的，即一个语音样本可以通过一些以前的样本的线形组合来快速地估计，根据真实语音样本在确切的分析框架（短时间内的）和预测样本之间的差别的最小平方原则，最后会确认出唯一的一组预测系数。 LPC可以用来估计语音信号的倒谱。在语音信号的短时倒谱分析中，这是一种特殊的处理方法。信道模型的系统函数可以通过如下的线形预分析来得到：其中p代表线形预测命令，，（k=1，2，… …，p）代表预测参数，脉冲响应用 h(n)来表示，假设h（n）的倒谱是。那么（1）式可以扩展为（2）式：将（1）带入（2），两边同时，（2）变成（3）。就获得了方程（4）：

语音识别技术的发展与未来

语音识别技术的发展与未来与机器进行语音交流，让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”，该技术让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。在1952年的贝尔研究所，Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。大规模的语音识别研究始于上世纪70年代以后，并在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后，语音识别研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。同时，语音识别在研究思路上也发生了重大变化，由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型的技术思路。此外，业内有专家再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。上世纪90年代以后，在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破。但是，在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。比如，DARPA是在上世界70年代由美国国防部远景研究计划局资助的一项计划，旨在支持语言理解系统的研究开发工作。进入上世纪90年代，DARPA计划仍在持续进行中，其研究重点已转向识别装置中的自然语言处理部分，识别任务设定为“航空旅行信息检索”。我国的语音识别研究起始于1958年，由中国科学院声学所利用电子管电路识别10个元音。由于当时条件的限制，中国的语音识别研究工作一直处于缓慢发展的阶段。直至1973年，中国科学院声学所开始了计算机语音识别。进入上世纪80年代以来，随着计算机应用技术在我国逐渐普及和应用以及数字信号技术的进一步发展，国内许多单位具备了研究语音技术的基本条件。与此同时，国际上语音识别技术在经过了多年的沉寂之后重又成为研究的热点。在这种形式下，国内许多单位纷纷投入到

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

语音识别技术研究

基于Google技术的语音识别实现前言语音识别技术在手机上应用得相当广泛，我们日常最频繁的沟通方式是语音，在手机应用中，大部分是通过硬件手动输入，目前这依然是主要与手机互动的方式，然而对于像手机这种小巧的移动设备来说，使用键盘甚至是虚拟键盘打字是一件非常不爽的事情。于是，Google 推出了强大的语音搜索业务。2008年11月，Google的语音搜索已经在iPhone平台上线，而Android在1.5 SDK版本中也加强了语音识别功能，并应用到了搜索功能上，这的确是一个非常让人惊喜的更新。 Android语音识别 Android系统集成了Google的语音识别技术，我们只需要实现少量代码便可以是使用语音识别。 android语音识别方法一：使用intent调用语音识别程序 1、通过intent传递语音识别的模式 Intent intent = new Intent(RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_SPEECH); 2、语言模式和自由形势的语音识别 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE_MODEL,https://www.360docs.net/doc/fb5630248.html,NGUAG E_MODEL_FREE_FORM); 3、设置语言库 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE, Locale.CHINA.toString()); 4、开始执行intent、语音识别 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_PROMPT, "请开始说话"); 5、开始 startActivityForResult(intent, 1234); RecognizerIntent包括的常量：

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

语音识别的发展及应用

语音识别的发展及应用本文介绍了隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），传统的人工神经网络语音识别方法以及改进的人工神经网络，针对最近研究热点深度学习在语音识别中的应用做了详细的描述，并对与人工神经网络在语音识别中的缺点进行阐述，就如何将HMM与深度神经网络联合起来运用到语音识别中进行详细的分析与介绍。标签：隐马尔科夫模型人工神经网络深度学习一、引言伴随着计算机技术的不断进步以及人工智能学科的飞速发展。人们对大脑学习、思维机能的研究逐渐深入。人工神经网络作为借鉴人脑神经元互相连结构的信息处理网络，受到了广泛的关注。深度学习作为人工神经网络的一个分支，能够从海量的数据中挖掘到有效的信息，成为语音识别领域的一个研究热点。二、隐马尔科夫模型隐马尔可夫模型[3]（HMM）是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。隐马尔科夫模型（HMM）可以用五个元素来表示，包括两个状态集合和三个概率矩阵：1.隐含状态S;2.可转移状态O;3aaaa.初始状态概率矩阵π;4.隐含状态转移概率矩阵A;5.观测状态转移概率矩阵B。一般的，可以用λ=（A，B，π）三元组来简洁的表示一个隐马尔科夫模型。应用隐马尔科夫模型通常解决三类基本问题：1.评估问题;2.解码问题;3.学习问题。隐马尔可夫模型是目前进行声学建模的主流技术。采用5状态的连续HMM 模型（见图1），其中1、5状态只起连接作用，没有观测概率，第2、3、4状态有高斯概率分布，假设特征参数是相互独立的，所以规定协方差矩阵为对角阵。图1 五状态HMM模型结构三、深度神经网络模型 1.神经网络的基本概念神经网络即人工神经网络，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法的数学模型。此网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大

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

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

十种自动识别技术

自动识别技术 1. 条码 5. 电子信息交换 2. 生物测量 6. 机器视觉 3. 卡片技术7. 光学字符识别 3.1磁条卡8. 射频信息通讯 3.2光学卡片9. 射频识别 3.3智能卡10.语音识别 4. 接触记忆自动识别技术概述条形码是主要的自动收集技术，用来收集有关任何人物、地点或物品的资料.它的应用范围是无限的。条码被用来进行物品追踪、控制库存、记录时间和出勤、监视生产过程、质量控制、检进检出、分类、订单输入、文件追踪、进出控制、个人识别、送货与收货、仓库管理、路线管理、售货点作业以及包括追踪药物使用和病人收款等在内的医疗保健方面的应用。条码本身不是一套系统，而是一种十分有效的识别工具它提供准确及时的信息来支持成熟的管理系统。条码使用能够逐渐地提高准确性和效率，节省开支并改进业务操作。条码是由不同宽度的浅色和深色的部分（通常是条形）组成的图形，这些部分代表数字、字母或标点符号。将由条与空代表的信息编码的方法被称作符号法。符号法有许多种。下面列举的是一些最常使用的符号法。通用产品码（UPC码）和它在世界范围的相似物国际物品码（EAN码）在零售业被非常广泛地使用，它们正在工业和贸易领域中被广泛地接受。UPC/EAN码是一种全数字的符号法（它只能表示数字）。在工业、药物和政府应用中最多的是39码，它是一种字母与数字混合符号法，它具有自我检验功能，能够提供不同的长度和较高的信息安全性。它被一些工业贸易组织所接受，包括汽车工业活动组织（AIAG）、保健工业贸易通讯委员会（HIBCC）和美国国防部（DOD）。工业应用包括追踪生产过程、仓库库存，还有识别影印领域这样的特别应用。作为一种字母与数字混合符号法，39码除有数字外，还能够支持大写字母并有一些标点符号。与39码相比，128码是一种更便捷的符号法，它能够代表整个ASCII字母系列。它提供一种特殊的“双重密度”的全数字模式并有高信息安全性能。128码正在逐渐代替39码。HIBCC 和统一编码委员会（UCC）已接受一种特殊版本的128码（UCC/EAN-128）用来进行送货箱的标记。在ANSI的送货箱标记标准中也承认UCC/EAN-128码。在需要将序号、批量号和其它有关信息输入到产品标签上的应用中使用UCC/EAN-128码的趋势有进一步的发展。两维码符号法正在跟进两维码符号法是条码发展的下一步骤。它们比传统的条形码的密度高得多，所以能提供较高的信息完整程度。因为它们能够将更多的信息放入更小的面积内，所以它们为许多不同的应用所接受。有两种不同的两维码符号法：重叠式条码（条码的细条重叠在一起）和矩阵式符号法（它是统一规格的黑白方块的组合，而不是不同宽度的条与空的组合）。重叠式条码（如PDF417码、Codablock、Supercode）包括附加的版式排列信息，这样信息会总处于正确的位置中。信息量可达到1K的字母（如果计算进“连接”的符号会更高）。例如，PDF417码被用来为送货/收货标签信息编码，甚至ANSI使用它来为送货箱的标签编码，作为“纸张电子信息交换”的一部分。这种符号法被多个工业组织和许多工业公司所采

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，其市场需求、应用前景和经济效益等可见一斑。

浅谈语音识别技术的应用和发展

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]。

浅论自动语音识别结构与原理

浅论自动语音识别结构与原理发表时间：2018-12-05T13:30:59.817Z 来源：《科技新时代》2018年10期作者：黄淑彤[导读] 自动语音识别(Automatic Speech Recognition）简称ASR是目前属于AI领域的一项十分重要的技术，伴随着人工智能的高速发展，智能化生活走向主流，ASR技术已经走进了人们的生活中的方方面面。学校：当阳市第一高级中学，学校地址：湖北省宜昌市，学校邮编：444100 摘要;自动语音识别(Automatic Speech Recognition）简称ASR是目前属于AI领域的一项十分重要的技术，伴随着人工智能的高速发展，智能化生活走向主流，ASR技术已经走进了人们的生活中的方方面面。先简要介绍了语音识别的发展、语音信号的接收，再重点阐述了ASR运行过程中相关的原理及方法和与ASR技术的基本算法使用语音信号的处理涉及的三大算法即朴素模式算法，KMP算法，及HMM算法。关键词; 自动语音识别;人工智能;语音识别涉及的三大算法 1.语音识别系统的发展历程语音即声音，自动语音识别(ASR) 简言之就是：听到人类发出的语音指令后，计算机通过将声音中包含的信息转化为的一系列计算机可理解的参数，之后再进行处理，做出人类所需要的反应的一种智能技术[1]。为了在与计算机交互时同与人类说话一样容易，科学家做出了巨大努力。其中历史性的两大里程碑事件一是戴维斯实验室研发的英文十英文字符语音参数实验系统，二是毕业于卡内基梅隆大学的李开复开拓出了容纳更广的词汇量的语音识别系统sphinx，还为此前种种难题，如不间断语音非特定人语音、声线不平、语音信息模糊等问题提供了解决方案，从此成为如今大多数进入语音识别领域的工作者的必备知识[1]。追根朔源语音识别是从贝尔发明电话时期初露锋芒的，伴随着1876年电话的发明，语音识别的一系列有关声音的参数如声带振动的频率，振幅，声速等相关影响因素都被予以高度关注及探索，从此为语音研究铺下了良好的基础[1]。紧随其后的是诞生于1946年的计算机，它开创了电子信息新时代，随着计算机发展愈加完善，该技术成为语音识别进步的巨大动力[1]。语音识别的原理是离不开模型的，譬如声学模型，语言模型，概率模型等都是语音识别时的工具，这就如同一串拼音对应多个词组一样，我们要在一段语音中找到概率最大的音频，则需要一些算法来得到转化后的可懂序列[3]。这个过程涉及到一些数据信息的获取和处理，具体技术即下文介绍的语音信号接收操作及三大算法。 2.语音信号接收作为技术突破的第一步，语音信号的接收是最先发展和突破的，在历史上探索历程也是最漫长的，整个操作过程有重要的两步，即静音切除和分帧操作。 2.1 静音切除静音切除是与语音有关的必要部分比如声码器，声码器在军事领域运用最为广泛，其工作原理是通过声音震动带来的频率变化转化为数字信号，其中只保留必要的关键词，剪切掉的多余部分作为推测信号会在释放时被重新填补，再通过力传感器产生同按键生压一样的效果，解放双手就能做到发出准确的指令[2][5]。但如果一段音频的时间过长，那么收集其声音参数形成的数据就会很大，这时切除无用信号就显得尤为重要，静音切除用到的基本技术是VAD(virtural address descripter)，它的工作原理是在虚拟的语音环境中识别出指令者声音信息流的停顿空白期，这一段并不含信息源，完全可省略，同开头结尾部分文件头一起还原语音时，与有用信息一起通过语音分组待还原[3][5]。 2.2分帧操作分帧操作首先是为了分辨频率信号的分布情况，其次是对语音信号进行隔离，一段一段的语音分成组累叠储存比一整段数据携带更为方便，也能够使运作效率提高。而分帧操作时使用的必须是一段平稳清晰的声音帧，为了分清各个频率情况的分布，这里要用到“傅里叶变换”，结合窗函数，收集一系列经过函数加工后得到的声音参数比如声速、声波频率、振幅、声波的波峰波谷等音频信号，利用移动窗函数给各帧函数确定下坐标参数。这里的傅里叶变换是指将满足一定条件的某个函数表示成三角函数，正弦余弦函数等一系列普通可懂函数，之后在同一些积分线性函数相组合结合。从而提高分辨率，两边的幅度下降之后，确定下了秒数之后就可以开始变换了[3]。 3.语音识别的核心三大算法模式匹配即匹配字符串(一串字符序列)，在主串（比对串）中对子串（待匹配串）进行定位，其实串在计算机是凭借各字符在字符表中的前后位置顺序进行比较的，常用字符也是指对应字符在对应字符集中的序号，正如语音识别中模式匹配需要找到对应格式，字串也要找到指定位置，再填补，增删之后才可使用[6]。模式匹配是使串的长度和对应位置相对应，从而达到使语音匹配正确的目的。 3.1 朴素模式算法(BF算法) 朴素模式算法即依次全部历遍完串直到全部匹配成功,如下表按照上下箭头进行匹配，如果匹配不成功，则接着下一个进行匹配直到待匹配串完全一一对应才算完全成功。其实在BF算法中称P为模式字符串，而T为目标字符串，字符的对应成功就代表着P在T中完全一一对应了[6]。譬如给出T串:A B H O M E W O R K E P P串：H O M E W O R K,在匹配时可以明显发现前面的元素字串无法一一对应时箭头显现红色，后面无对应的箭头显示白色，在这样的情况下，根据朴素模式算法知道，接下来要向后移动模式串P，而T串不动再进行一次匹配，如下图，第二个图对应第二次匹配的过程依然没完成百分之百的对应，接着重复前面的操作得到的第三个图就是对应成功了，且成功对应的串都是用绿色箭头表示的，接着可以直接输出串的位置，序号等参数，从而定下匹配的串，这样朴素模式算法就算完成了。

语音识别技术的发展与未来

语音识别技术的发展与未来-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

语音识别技术论文

摘要：语音识别技术是一门涉及面很广的交叉学科。随着新理论的提出和应用，语音识别技术取得了很大的进步,许多产品已经得以实际的应用，但在其进一步的发展进程中，还有许多棘手的问题有待解决。关键词：语音识别；动态时间规整算法；人工神经元网络 1 背景介绍语言是人类特有的功能,是人们思维最重要的寄托体，是人类交流最主要的途径。语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。语言和语音与人类社会科学文化发展紧密相连。语音识别技术是让机器接收，识别和理解语音信号，并将其转换成相应的数字信号的技术。它是一门交叉学科，涉及到语音语言学、数理统计、计算机、信号处理等一系列学科。 2 发展历史 1952年贝尔实验室的Davis等人研制成功了能识别十个英文数字发音的Audry系统，标志着语音识别技术研究工作开始。20世纪60年代计提出了动态规划(Dynamic programming)和线性预测分析技术（Liner Predictive）等重要成果。20世纪70年代，语音识别领域取得了突破。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。20世纪80年代语音识别研究进一步走向深入, 基于特定人孤立语音技术的系统研制成功, 隐马尔可夫模型和人工神经元网络(Artificial Neural Network)在语音识别中的成功应用。进入20世纪90年代后语音识别系统开始从实验室走向实用。我国对语音识别的研究开始于20世纪80年代，近年来发展迅速，并取得了一系列的成果。 3 具体应用随着计算机技术、模式识别等技术的发展，适应不同场合的语音识别系统相继被开发出来，语音识别及处理技术已经越来越突现出其强大的技术优势。近三十年来，语音识别在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域的应用越来越广泛。在许多政府部门、商业机构，语音识别技术的应用，可免除大量操作人员的重复劳动，既经济又方便。如：语音邮件、IP电话和IP传真、电子商务、自动语音应答系统、自动语音信箱、基于IP的语音、数据、视频的CTI系统、综合语音、数据服务系统、自然语音识别系统、专家咨询信息服务系统、寻呼服务、故障服务、秘书服务、多媒体综合信息服务、专业特别服务号(168自动信息服务系统，112、114、119等信息查询系统)等。许多特定环境下，如工业控制方面，在一些工作环境恶劣、对人身有伤害的地方(如地下、深水及辐射、高温等)或手工难以操作的地方，均可通过语音发出相应的控制命令，让设备完成各种工作。

语音识别技术在手机中的应用

语音识别的应用语音识别可以应用的领域大致分为大五类：办公室或商务系统。典型的应用包括：填写数据表格、数据库管理和控制、键盘功能增强等等。制造业：在质量控制中，语音识别系统可以为制造过程提供一种“不用手”、“不用眼”的检控（部件检查）。电信：相当广泛的一类应用在拨号电话系统上都是可行的，包括话务员协助服务的自动化、国际国内远程电子商务、语音呼叫分配、语音拨号、分类订货。医疗：这方面的主要应用是由声音来生成和编辑专业的医疗报告。其他：包括由语音控制和操作的游戏和玩具、帮助残疾人的语音识别系统、车辆行驶中一些非关键功能的语音控制，如车载交通路况控制系统、音响系统。当语音识别技术应用到计算机桌面的时候，这看起来似乎是一个好主意。但是，对于大多数人来说，语音识别还不能取代键盘和鼠标。现在，语音技术正用于一个全新的环境：手机。语音识别技术在手机中的应用将进一步推动这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。语音识别技术在手机中的应用

专题报道2011年第7期种技术向新的方向发展和应用。这是语音识别技术在台式电脑应用中从来没有涉足的方向。 IBM在60年代初期创建了一个名为“Shoebox”的试验性的语音识别系统。这个系统解决了口语算法问题。语音识别技术是在50年代作为一项早期的技术第一次出现的，当时主要是由于好奇。在60年代初，IBM的“Shoebox”设备能够识别出16个口语单词并且能够回答简单的数学问题，如“3 ＋ 4 =？”。 Dragon Systems在80年代初为DOS计算机推出的DragonDictate可能是第一个语音识别应用程序。这个应用程序只能识别单个单词，每次只说一个单词。随着时间的推移，这个应用程序已经发展成为名为“Dragon NaturallySpeaking”（目前是第11个版本，由Nuance通讯公司所有）的产品。这个应用程序能够翻译以正常的会话语音和速度读出的文本。语音识别技术在台式电脑中的应用有两个制约因素。第一，为了使这个应用程序以更高的准确性工作，这个应用程序必须要进行训练以便识别用户的语音特征。Windows Vista和Windows 7操作系统中的本地语音转换文本技术和Dragon NaturallySpeaking等第三方产品仍然都需要一个用户训练期才能使用。第二个制约因素是键盘的流行程度。大多数人已经习惯于键盘打字而不是讲话，因此，语音控制面临Dvorak键盘布局同样的应用障碍。当简单的老式QWERTY键盘供货充足并且工作的很好的时候，为什么要学习使用Dvorak键盘呢？微软TellMe团队是负责为多媒体环境开发语音识别技术的部门。TellMe团队高级产品经理Abhi Rele指出，在台式电脑环境，用户有方便的人机交流模式，如键盘和鼠标。因此，语音的使用主要是针对语音爱好者的。语音控制的计算更广泛的应用需要两件事情：更好的方便的应用和主要使用语音的地方。手机正是很长时间以来一直在增长的这种地方。 Nuance负责产品管理和营销的副总裁Matt Revis解释说，台式电脑和移动环境的区别是这样的：台式电脑是一个固定的环境，重点完全在于台式电脑的使用情况。因此，台式电脑的语音技术主要执行如下任务：支持办公应用程序、网络浏览、通讯等。在移动方面，语音更多地用于支持各种生活方式方面：移动中的专业人员、户外的有趣活动、免提电话等等。 Gartner分析师Tuong Nguyen赞同这个观点：语音在移动环境中更有意义。他说，从使用的角度看，掌上设备的语音识别功能价值更大。它增加了用户友好的、方便的输入方式。 Nguyen补充说，如果不用语音技术说出一个简单的说明语句，而是翻动许多菜单或者努力地在小显示屏键盘上进行输入，语音识别的价值就显现出来了。随着触摸屏设备（没有物理键盘）应用的增长，语音识别技术将用来增强数据输入和输出。语音识别还支持免提要求或者法律要求。在移动设备方面因为移动设备一般仅支持台式电脑的一部分存储和处理功能，语音处理需要一些时间才能以基本的形式出现在手机中。语音处理Springer手册解释了手机在2000年代初的情况。尽管那时还有一些局限性，但是，手机经过编程之后能够识别逐个数字的拨号语音，在某种程度上还能识别人的名字。主要问题是内存，因此，大多数手机一次只能识别 10个数字或者名字。但是，这些作者指出的另一个问题是这个功能使用的比较少，可能是因为手机厂商在这方面的营销很糟糕。随着手机的增加内存和增强处理能力，普通手机的识别能力也增强了。三星电子在2005年发布的售价99美元的 SCH-p-207型手机增加了语音至文本的听写功能和语音拨号功能。随着内存达到数百MB和存储容量达到数GB，目前这一代智能手机很少受到限制。另一个关键的进步是网络速度。速度更快的无线网络浪潮抬高了许多大船，包括最新一代的语音处理技术。速度更快的网络能够把语音处理任务从网络迁移到远程服务器。谷歌语音搜索产品经理Amir Mane