利用微软Speech SDK 5.1开发语音识别系统主要步骤

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微软TTS语音引擎(speech api sapi)深度开发入门

微软TTS语音引擎(speech api sapi)深度开发入门

Windows TTS开发介绍开篇介绍:我们都使用过一些某某词霸的英语学习工具软件,它们大多都有朗读的功能,其实这就是利用的Windows的TTS(Text To Speech)语音引擎。

它包含在Windows Speech SDK开发包中。

我们也可以使用此开发包根据自己的需要开发程序。

鸡啄米下面对TTS功能的软件开发过程进行详细介绍。

一.SAPI SDK的介绍SAPI,全称是The Microsoft Speech API。

就是微软的语音API。

由Windows Speech SDK提供。

Windows Speech SDK包含语音识别SR引擎和语音合成SS引擎两种语音引擎。

语音识别引擎用于识别语音命令,调用接口完成某个功能,实现语音控制。

语音合成引擎用于将文字转换成语音输出。

SAPI包括以下几类接口:Voice Commands API、Voice Dictation API、Voice Text API、Voice Telephone API和Audio Objects API。

我们要实现语音合成需要的是Voice Text API。

目前最常用的Windows Speech SDK版本有三种:5.1、5.3和5.4。

Windows Speech SDK 5.1版本支持xp系统和server 2003系统,需要下载安装。

XP系统默认只带了个Microsoft Sam英文男声语音库,想要中文引擎就需要安装Windows Speech SDK 5.1。

Windows Speech SDK 5.3版本支持Vista系统和Server 2008系统,已经集成到系统里。

Vista和Server 2003默认带Microsoft lili中文女声语音库和Microsoft Anna英文女声语音库。

Windows Speech SDK 5.4版本支持Windows7系统,也已经集成到系统里,不需要下载安装。

基于Speech SDK的数字语音识别系统研究

基于Speech SDK的数字语音识别系统研究

的条 件 。 验 开 始 要 先计 算所 有 观 察 序 列 的 输 出 概率 , 对其 进 实 并 行 累加 , 得 到其 总 和输 出 的概 率 , 这个 概 率 的 相 对 变 化 小 到 要 当

定 数 值 时 就 可 以结 束 迭 代 。
判定方法 : 实际的判别方法主要有 2种 : 当前后 2次的输 ①
练 结 束 。表 1给 出其 MF C 参 数 的训 练 次 数 及 收敛 结 果 。 C
表 1 数 字 “ ” 练 的 结 果 1训
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7 0 下 的 概 率 P O M。, 外 维 特 比算法 不仅 能计 算 得 到最 大概 率 , ( / )另 同时 还 可 以 得 出 最 大 P( M{ 率 下 的 路 径 , O/ ) 概 因此 数 字 语 音 识 别 系 统 采 用 维 特 比算 法 ,最 后 将 比较 选 取 最 大 值 所 对 应 的数 字 即为 识 别 的最 终 结 果 。 采 用 C oe i 别 录 入 数 字 语 音 “ — ” 每 个 数 字 语 音 录 o ldt 分 0 9 , 2遍 , 个 作 为模 板 提 取 特 征 函数 , 一 个 作 为 识 别 语 音 进 行 仿 一 另 真 . 保 存 为 w v格 式 , 对 已录 制 好 的语 音 进 行 仿 真 。对 得 到 并 a 并 的 语 音信 号进 行 分 帧 ,通 过 基 于 短 时 能 量 和 短 时 过 零 率 进 行 端 点 检 测 、 CC参 数 提 取 等 前 端 处 理 。 MF 对 于 隐 马 尔 可夫 模 型 的参 数 初 始 化 问题 的解 决 ,一 般 认 为 较 好 的初 始 化 可 以使 局 部 最 大值 更 接 近 全 局 最 优 点 ,而 且 还 能

VC++基于微软语音引擎开发语音识别总结

VC++基于微软语音引擎开发语音识别总结

关于SAPI的简介API 概述SAPI API在一个应用程序和语音引擎之间提供一个高级别的接口。

SAPI 实现了所有必需的对各种语音引擎的实时的控制和管理等低级别的细节。

SAPI引擎的两个基本类型是文本语音转换系统(TTS)和语音识别系统。

TTS系统使用合成语音合成文本字符串和文件到声音音频流。

语音识别技术转换人类的声音语音流到可读的文本字符串或者文件。

文本语音转换API应用程序能通过IspVoice的对象组建模型(COM)接口控制文本语音转换。

一旦一个应用程序有一个已建立的IspVoice对象(见Text-to-Speech指南),这个应用程序就只需要调用ISpVoice::Speak 就可以从文本数据得到发音。

另外,ISpVoice接口也提供一些方法来改变声音和合成属性,如语速ISpVoice::SetRate,输出音量ISpVoice::SetVolume,改变当前讲话的声音ISpVoice::SetVoice 等。

特定的SAPI控制器也可以嵌入输入文本使用来实时的改变语音合成器的属性,如声音,音调,强调字,语速和音量。

这些合成标记在sapi.xsd中,使用标准的XML格式,这是一个简单但很强大定制TTS语音的方法,不依赖于特定的引擎和当前使用的声音。

ISpVoice::Speak方法能够用于同步的(当完全的完成朗读后才返回)或异步的(立即返回,朗读在后台处理)操作。

当同步朗读(SPF_ASYNC)时,实时的状态信息如朗读状态和当前文本位置可以通过ISpVoice::GetStatus得到。

当异步朗读时,可以打断当前的朗读输出以朗读一个新文本或者把新文本自动附加在当前朗读输出的文本的末尾。

除了ISpVoice接口之外SAPI也为高级TTS应用程序提供许多有用的COM接口。

事件SAPI用标准的回调机制(Window消息, 回调函数or Win32 事件)来发送事件来和应用程序通信。

对于TTS,事件大多用于同步地输出语音。

计算机语音识别模块的使用说明书

计算机语音识别模块的使用说明书

计算机语音识别模块的使用说明书
使用说明:
一.运行本程序需要安装Microsoft Speech SDK语音开发工具。

其安装方法如下:
Microsoft Speech SDK可以在微软的官方网站免费获得,需要下载两个自解压文件,一个是开发包的安装文件(speechsdk51.exe),一个是中文的语言包(speechskd51LangPack.exe)。

文件如图1.1所示。

图1.1 安装文件
运行speechsdk51.exe会弹出自解压对话框,如图1.2所示。

图1.2 解压对话框
单击“Unzip”按钮可以将文件解压到“D:\SDK”路径下,运行“D:\SDK”下的setup.exe
来进行安装,运行setup.exe会弹出Microsoft Speech SDK5.1的安装向导,如图1.3所示
图1.3 安装向导
在向导中,通过单击“Next”按钮一步一步根据提示进行安装。

安装完成后计算机就具有了语音识别能力,输入法中会增加语音输入法。

但此时只能识别英语,要想使计算机能够识别汉语,还需要安装语言包,运行speechskd51LangPack.exe将文件解压,同开发包一样使用setup.exe进行安装。

二.如果不能正常朗读,先运行调节朗读模块,进行默认的初始化
带口型的朗读,朗读英文选Microsoft Mike。

基于Speech SDK的数字语音识别系统研究

基于Speech SDK的数字语音识别系统研究
第8 ・ 期 卷 第7
职 业 时 空
AER 论 RE H C O 坛 ◇ ’
RI O N Z
浅议一体化教学法在 《 电动机 基 本控 制 线 路 安 装 调 试 与维 修 》 教 学 中的 应 用
黄锦 武
( 安 技工学 校 ,福 建 永 安 3 6 0 ) 永 6 0 0
摘 要 :通过对 目前技校 的学生和 教 学现状进行 分析 ,认 为传统 的教 学模 式 已经不 适应现 在 的教 学形 势 ,提 出理论和 实践结合 为一体 的教 学模 式。 结合 一体化教 学在 电动机 控制线路安装调试 与维修 教 学 中的具 体 应用 实例 ,阐述 了一体 化教 学法 的实施过 程和 教 学效 果 。 关 键 词 : 电动机 ;安装 ;调试 ;维修 一体 化教 学 ;技 能训练 电动 机基本 控制 线路安装调 试与 维修》 是 技校 电工类 专业 一 门重 要 的专业 技 术课 ,它是 该 专业 的 重点课程 ,同时也是难点 。其特 点是理论性和实践性 都很强 ,而且与生产实 际联系紧密 ,理论要在实 践中 应用 ,而实践要在理论的指导下 才能进 行 。通 过多年 的 教学 实践 和 反思 ,笔 者认 为 在该 课程 教 学 中应 用 体化 教学 法 能够 得到 传 统教学 方 法所 无 法达 到 的 效果。 所 谓一 体化 教学 ,简 单地 说就 是 指将 有 关专 业 设 备 和教学 设 备 同置一 室 ,专业 理论 课 与生 产实 习 课 等 实践性 教 学环 节 经过 重新 分 解整 合 ,安 排在 同 专业课 室 ( 或实训 中心 ) 内,由师生双方共 同在 专 业教 室内边教 、边学 、边做 来完成某一教学任务 。也 就 是理论 和 实践结 合为 一体 的教学 模式 。

SPEECHSDK51LANGPACK.EXE

SPEECHSDK51LANGPACK.EXE

SPEECHSDK51LANGPACK.EXESPEECHSDK51LANGPACK.EXE:语音识别软件开发包的语言包资源简介:SPEECHSDK51LANGPACK.EXE是一个针对语音识别软件开发包(SDK)的语言包资源文件。

它为开发人员提供了在使用语音识别技术进行应用程序开发时所需的多种语言资源支持。

语音识别技术在现代计算机科学领域中扮演着重要的角色。

它允许计算机系统通过解析语音输入来理解和执行用户的指令。

随着语音助手和自动语音识别系统的普及,对语音识别软件开发的需求不断增长。

因此,SPEECHSDK51LANGPACK.EXE的出现可以大大提高语音识别软件开发的多语言支持能力,使开发人员能够创建支持不同语言的语音识别应用程序。

主要功能:1. 多语言支持:SPEECHSDK51LANGPACK.EXE提供了各种语言资源,包括但不限于英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、中文等。

这使得开发人员可以根据目标用户的语言偏好进行应用程序开发。

无论用户使用的是什么语言,都可以通过该语言包资源进行语音识别。

2. 语音翻译:该语言包资源还包含了诸如翻译功能等附加语言处理能力。

开发人员可以利用这些功能来将语音输入转换为其他语言,实现语音翻译功能。

这对于需要跨语言沟通的应用程序非常有用,例如国际旅行或在线会议。

3. 自定义语音模型:开发人员可以利用SPEECHSDK51LANGPACK.EXE中的语言包资源来创建自定义的语音识别模型。

这允许他们针对特定的行业或领域进行精确的语音识别。

通过自定义语音模型,开发人员可以提高语音识别的准确性和效果,为用户提供更好的体验。

4. 语音合成:除了语音识别功能,SPEECHSDK51LANGPACK.EXE 还提供了语音合成的能力。

这允许开发人员将文本转换为具有自然流畅语音的音频输出。

这种功能可以广泛应用于语音助手、机器人交互、导航系统等领域,为用户提供更直观、个性化的体验。

基于MicrosoftSpeechSDK的语音关键词检出系统的设计和实现

基于MicrosoftSpeechSDK的语音关键词检出系统的设计和实现

心智与计算433心智与计算, Vol.1,No.4 (2007), 433-441文章编号:MC - 2007-044收稿日期:2007-08-19出版日期:2007-12-30© 2007 MC– 厦门大学信息与技术学院基于Microsoft Speech SDK的语音关键词检出系统的设计和实现∗林 茜, 欧建林, 蔡 骏(厦门大学智能科学与技术系, 福建厦门 361005)mikecai@摘要:介绍了一个基于连续语音识别技术的语音关键词检出系统的实现.该系统使用微软语音开发平台Microsoft Speech SDK(SAPI)实现了从离线语音库中批量地检出含有指定关键词的语音文件,并提取含有关键词的句子,标注出其中所有的关键词.通过设计关键词检出语法限制了语音识别的语言模型,从而达到检出关键词的目的.同时针对实际应用中需要经常更新关键词、语言模型不固定的问题,采用了动态更新检出语法的方法,使得系统具有实用性.系统还设计了语音命令控制语法以实现语音交互.关键词: 关键词检出; Microsoft Speech SDK;语音识别中图分类号:TP391.42文献标识码: AThe Design and Implementation of a SpeechKeywords Retrieving Application Based onMicrosoft Speech SDKLIN Qian, OU Jian-Lin, CAI Jun(Department of Cognitive Science, Xiamen University, Xiamen 361005, China)mikecai@Abstract: T he design and implementation of a speech keywords retrieving system which is based on continuous speech recognition techniques is reported. The application system is developed with Microsoft Speech SDK (SAPI). It can retrieve audio files containing a predefined set of keywords from the corpus in batch processing and can properly mark all recognized keywords, therefore, the sentences containing the∗基金项目:福建省自然科学基金项目2006J0043;the ‘985 Innovation Project’ on Information Technology of Xiamen University (2004-2007) under Grant No. 0000-X07204 (厦门大学“985工程”二期信息创新平台项目)keywords can be located in the speech sentences. The recognition language model is confined by the keywords retrieving grammar, which can be modified by generating dynamic grammar. The change of keywords in the application can be easily performed by updating the keywords retrieving grammar correspondingly. Furthermore, the speech command and control grammar is designed to facilitate the speech-command manipulation of the system.Key words: keywords retrieving; Microsoft Speech SDK; speech recognition1 引言语音侦听作为情报获取、追踪的基本途径之一,在军事安全和公共安全领域都有着重要的应用.其基本功能之一是根据需要为系统设定若干关键词,当通讯语音中出现了所设定的关键词的语音,系统就将对应的语音段保存在存储设备中,以便进行详细的人工审听.不包含关键词内容的语音段则作删除或备份存档处理.语音关键词识别(speech keyword spotting或speech word spotting)[1-3]是实现此项功能的技术核心.作为语音识别领域的一个重要研究方向,语音关键词识别技术旨在从说话人的内容不受限的连续语音中辨认和确定一组预先定义好的特定词和特定短语.它无需像连续语音识别(continuous speech recognition, CSR)那样对连续语音的整体进行识别,而只需提取出语音段中的敏感信息.目前,国内外的语音关键词识别系统通常采用连续概率密度的HMM模型或半连续的HMM模型[1,2,4].随着研究的逐渐深入和完善,语音关键词识别越来越趋向于借鉴大词汇量连续语音识别(LVCSR)的技术,诸多研究表明,实现语音关键词识别的最好手段就是连续语音识别技术[2,5].通常可以通过改造已有的连续语音识别系统来实现关键词识别系统,在这样的系统构造过程中要解决的两个关键问题是:(1)对非关键词语音进行建模;(2)构造关键词识别的语言模型.本文介绍了一个用微软提供的语音开发平台Microsoft Speech SDK(SAPI)开发的语音关键词识别/检出系统的设计与实现,该系统利用Microsoft Speech SDK的命令控制模式实现语音识别功能,能以批量处理的方式从离线语音库中检出含有指定关键词的语音文件.文中介绍了这个语音关键词检出系统的设计思路,具体描述了各模块的实现方法,重点介绍了命令控制模式下关键词检出语法的构建.实验测试表明,这个采用Microsoft Speech SDK连续语音识别技术开发的系统有良好的语音关键词识别和检出性能,能满足实际应用的要求.2 系统原理和结构该语音关键词检出系统设计的核心和关键在于利用SAPI的连续语音识别技术实现关键词的检出.在语音识别方面,SAPI提供两种识别模式,即听写模式和命令控制模式.听写模式不对输入的语音进行限制,而在命令控制模式下,输入语音必须在语法限定的范围内才能被识别.由于关键词识别和语音命令的识别类似,因此可以利用SAPI的命令控制模式并设置适当的语法来实现语音关键词的检出.在SAPI的语法标志中, "*+"表示多个任意词,当一个语音句子中包含关键词和非关键词时,这个句子实际上可以用规则"*+关键词*+"来描述,即在关键词之前和之后可以有任意的非关键词语音.关键词检出的状态转换如图1所示.S: startA: accept图1 关键词检出状态转换图Fig.1 State transferring of retrieving keywords语音关键词检出系统按功能分为关键词生成模块、关键词检出模块、审听校验模块和语音控制模块.系统的结构图如图2所示.图2 语音关键词检出系统结构图Fig.2 Structure of speech keywords retrieving application系统各个模块的功能如下:关键词生成模块用于生成目标关键词.关键词检出模块根据关键词生成模块生成的关键词在语音库中进行搜索,批量地检出含有关键词的语音文件并生成检出结果,检出结果包括含关键词语音文件的文件名、关键词所在句子的开始时间及该句子.审听模块主要用于对检出的结果进行校验和修正.通过审听语音文件,用户可对误识和漏识的结果进行相应的手动修改.语音控制模块设计了语音命令控制语法,供用户与系统进行语音交互.3 Microsoft Speech SDK 5.1简介Microsoft Speech SDK 5.1是微软公司为开发Windows平台上的语音应用程序和语音引擎而提供的软件开发包,它主要包括兼容Win32的语音应用程序编程接口(Speech Application Programming Interface, SAPI)、微软连续语音识别引擎(CSR引擎)和微软语音合成引擎(TTS引擎),还包括了编译和调试语音应用程序的工具以及示例和帮助文档[6].此软件开发包结构如图3所示[7].图3 Microsoft Speech SDK结构图Fig.3 Structure of Microsoft Speech SDK语音应用程序编程接口SAPI是介于语音应用程序和语音引擎之间的中间层,这一层中包括对于底层控制和高度适应性的直接语音管理、训练向导、事件、语法编译、资源、语音识别管理以及文语转换管理等.Microsoft Speech SDK以COM接口调用的形式提供了两个接口:应用程序编程接口(API)和设备驱动接口(DDI).应用程序通过API层与SAPI通信,语音引擎则通过DDI层和SAPI进行交互,用户可以快速开发语音识别或语音合成的应用程序[8].SAPI提供的编程接口主要有两类,一类用于语音识别,另一类用于语音合成.这里只介绍语音识别的主要接口.3.1 ISpRecognizer语音识别引擎接口ISpRecognizer用于创建语音识别引擎的实例,每个ISpRecognizer接口代表CSR 引擎. CSR引擎又有共享语音识别引擎(Shared-recognizer)和进程内语音识别引擎(InProc-recognizer)两种实现方式.进程内语音识别引擎被创建在与应用程序同一个进程里,因此只能被这个应用程序使用,而共享的引擎可以供多个应用程序共同使用.3.2 ISpRecoContext语音识别上下文接口ISpRecoContext能关注不同的语音识别事件,装载或卸载识别时使用的语法文件.3.3 ISpRecoGrammar语音识别语法接口ISpRecoGrammar用于载入、激活、钝化识别语法.语法中定义了用户期望引擎识别的单词、短语和句子.语音识别引擎的工作模式分为听写模式和命令控制模式,语音识别语法对应地分为听写语法和命令控制语法.听写语法工作于听写模式,用于连续语音识别,用户一般无需对听写语法进行额外的修改;命令控制语法工作于命令控制模式,用于识别用户在语法文件中定义的短语或句子,以XML 文件的形式保存.3.4 ISpRecoResult识别结果接口ISpRecoResult用于获取有关识别引擎对输入语音的推测和识别,以及错误识别的有关信息,从而提取出相关的结果.4 系统的设计和实现4.1 语音控制模块的设计和实现和大多数SAPI语音控制应用程序一样,实现此模块需要使语音识别引擎工作于命令控制模式下,再装载一个包含所有控制命令的控制语法,具体实现步骤如下:(1) 初始化COM,并生成ISpRecognizer、ISpRecoContext和ISpRecoGrammar的实例,为识别消息设置通知.(2) 创建、装载及激活控制语法.控制语法中包含所有设定的控制命令,每个命令对应于一个应用功能,如选择语音库、开始检出、保存检出结果等.控制语法保存于一个XML文件中,将此XML文件编译出的cfg文件装载入系统并加以激活,即可启动语音控制功能.4.2 关键词生成模块的设计和实现在本系统中,关键词的生成可以通过手动输入和语音输入两种方式实现.手动输入关键词即通过键盘键入文字,输入的文字被保存在一个字符串数组中,这种方式的实现十分简单,在此不详细阐述.关键词的语音输入采用了SAPI的命令控制模式.由于在命令控制模式下输入的语音必须在语法限定的范围内才能被识别,因此为了准确识别出关键词就必须在关键词生成语法中装载一个预设的词汇库,以便用户从中选择目标关键词进行语音输入.当用户输入的语音段符合关键词生成语法,即用户语音输入的关键词在预设词汇库中,则该词被成功识别,成为关键词.关键词生成语法如下:<RULE ID="VID_KeyCmdType" TOPLEVEL="ACTIVE"><L PROPID="VID_KeyCmdType"><P VAL="VID_KeyWord"><P>关键词</P><RULEREF REFID="DYN_DataRule"/></P>……</L></RULE><RULE ID="DYN_DataRule" DYNAMIC="TRUE"><P>placeholder</P></RULE>规则VID_KeyWord是关键词生成的总规则;规则DYN_DataRule用于装载预设词汇库中的所有词汇,被规则VID_KeyWord引用.DYN_DataRule的属性DYNAMIC的值为TRUE,表示它是一个动态规则.该规则中的placeholder并不是目标词汇,只是一个占位符,之后placeholder将被清除,替换它的是预设词汇库中的所有词汇.以下过程用于动态设置规则DYN_DataRule:cpRecoGrammar->GetRule(NULL, DYN_DataRule, SPRAF_TopLevel | SPRAF_Active | SPRAF_Dynamic,TRUE, &hDynamicRuleHandle);cpRecoGrammar->ClearRule(hDynamicRuleHandle);cpRecoGrammar->Commit(0);这里,首先用GetRule函数获取DYN_DataRule的初始状态hDynamicRuleHandle,再用ClearRule函数清除该状态的所有信息,由此清除了placeholder占位符,最后用Commit(0)提交这种修改.以下过程实现了为规则DYN_DataRule装载预设词汇库中的所有词汇:CSpDynamicString ds(buffer);SPPROPERTYINFO prop;prop.pszName = L"Id";prop.pszValue = L"Property";prop.vValue.vt = VT_I4;prop.vValue.ulVal = i;cpRecoGrammar->AddWordTransition(hDynamicRuleHandle, NULL, ds, L" ",SPWT_LEXICAL, 1.0, &prop);cpRecoGrammar->Commit(0);首先ds获取buffer中存储的词汇,接着设置从状态hDynamicRuleHandle到NULL的状态转移边的属性.prop存储该边的语义属性,类型为VT_I4.其中属性名(pszName)为"Id",属性值字符串(pszValue)为"Property",属性值(vValue.ulVal)为i,i定义为当前词汇库中词汇的序号.通过AddWordTransition函数将ds 添加进从状态hDynamicRuleHandle到NULL的状态转移的边上,使ds中的词汇成为规则DYN_DataRule 的一个元素.反复执行上述操作直到所有词汇均添加完毕,用Commit(0)语句提交所做的修改.这样预设词汇库中的所有词汇全部被添加进规则DYN_DataRule中.在关键词生成过程中,当用户输入的语音在预设的词汇库中,则该语音被正确识别为关键词,否则不能被识别为关键词,需要修改预设的词汇库.关键词生成过程对应的状态转移图如图4所示.h:图4 关键词生成过程状态转换图Fig.4 Status transferring of creating keywords4.3 关键词检出模块的设计和实现关键词检出模块是语音关键词检出系统的主要功能模块,完成从语音库中检出含有关键词的语音文件,并提取出含有该关键词的语音句子、将语音句子识别为文字的功能,是本系统的核心模块.4.4 关键词检出语法的设置由于需要从被识别文件读入语音流进行识别,所以本模块中需要创建一个进程内语音识别引擎且工作在命令控制模式下,同时还需设置一个关键词检出语法用于限制检出.SAPI的语音识别语法一般预先设置在一个XML文件中,例如4.1节的控制语法文件中预先设置了语音控制模块的所有控制命令;也可以根据给定的命令集(闭集)动态生成控制语法,例如4.2节的关键词生成模块根据预设词汇库动态地生成语法.为了采用命令控制模式来实现关键词检出,检出语法除了包含关键词外,还需要包含非关键词.因此利用规则"*+关键词*+"可使检出语法包含关键词(闭集)和非关键词(开集),从而使语音识别引擎能够识别由关键词和非关键词组成的句子,实现关键词检出.这是本模块主要解决的问题,也是整个系统设计的关键.关键词检出语法定义如下:<RULE ID="VID_KeyGrammar" TOPLEVEL="ACTIVE"><P><O>*+</O><RULEREF REFID="DYN_KeyWordRule"/><O>*+</O></P></RULE><RULE ID="DYN_KeyWordRule" DYNAMIC="TRUE"><P>placeholder</P></RULE>规则VID_KeyGrammar是关键词检出的总规则;规则DYN_KeyWordRule用于装载关键词生成模块生成的关键词,被规则VID_KeyGrammar引用.设置动态规则DYN_KeyWordRule时采用和设置关键词生成语法中的规则DYN_DataRule相同的方法,先清除placeholder占位符,再将关键词生成模块生成的关键词添加进规则DYN_KeyWordRule中.由于实际应用中需要经常更新关键词,因而在改变目标关键词后,需要重新执行一次检出语法生成过程实现检出语法的实时更新,以生成新的连续语音识别时采用的语言模型.4.5 在语音库中检出含关键词的语音文件在SAPI的语音识别引擎处理语音文件之前需要设置语音输入流的格式.SAPI支持采样率为8、11、12、16、22、24、32、44或48kHz,字长为8或16Bit,声道数为单或双的输入流.经比较后,本系统将输入流格式设置为SPSF_8kHz16BitStereo,即采样率为8kHz,字长为16Bit,双声道.在关键词检出语法被激活后,语音识别引擎便可以自动识别语音输入流.在识别一个语音句子后,若该句子符合检出规则,即包含关键词,则语音识别引擎发出识别消息SPEI_RECOGNITION;否则发出错误识别消息SPEI_FALSE_RECOGNITION.当系统接收到消息SPEI_RECOGNITION后即可通过ISpRecoResult接口取出识别时间点和对应的文字识别结果.当一个语音文件识别结束后,识别引擎向系统发出SPEI_END_SR_STREAM消息,此时可继续下一个文件的识别,从而达到对语音库中的文件进行批量处理的目的.4.6 关键词定位当系统接收到识别消息,将检出结果显示之前需要对识别出的句子中的关键词进行定位,即标示出句子中的所有关键词,以便对检出结果有更加清晰和直观的了解.定位过程实际上是在一个字符串中查找指定的各个子串的位置,可以简单地使用C语言中的查找函数来实现.但是当关键词数目比较多时,需要重复使用查找函数,具体来说,若用户设定N个关键词,则对每一句识别出的句子,都要进行N遍关键词查找,这使系统耗时很大.由于系统的主要目的是检出含有关键词的句子,希望尽可能节约查找的时间,因此本系统采用了高效的单字符串匹配算法--BMHS算法[9]和多字符串匹配算法--Wu Manber算法[10]来实现字符串查找.这两种算法产生于英文环境,但都适用于中文环境,因为汉字在计算机中用两个字符表示,因此可以把汉字的匹配当成两个单字符的匹配,原理与单字符匹配相同,算法性能也相同.具体的算法原理在此不赘述.4.7 审听校验模块的设计和实现由于SAPI的识别不可避免地会出现错误,所以为了增强系统的可用性,系统中设置了审听校验模块,用于审听可能被误识的语音文件或文件中的个别句子,并为人工修改机器识别的结果提供操作环境.审听功能主要使用了MCI(Media Control Interface)媒体控制接口来完成语音文件的播放.MCI是Microsoft提供的一组多媒体设备和文件的标准接口,可以方便地控制绝大多数多媒体设备,包括音频、视频、影碟、录像等,因此可以轻松地应用MCI实现审听功能.用户通过此模块,即可以在审听语音文件后对识别错误的结果进行手工修改、更新.5 总结本文利用Microsoft Speech SDK的连续语音识别技术实现了语音关键词检出系统,该系统可以自动检出包含用户关心的关键词的语音,因此不需人为地监听所有语音,大大提高了语音信息过滤的工作效率.通常在Microsoft Speech SDK的命令控制模式下,用户只能按语法文件中的规则进行语音控制,而这些规则通常都是给定的文本,因此用户的命令属于一个闭集合.而本文中关键词检出语法虽然也是基于规则的,但是它将关键词(闭集)和非关键词(开集)结合,使既包含关键词、又包含非关键词的输入语音同样能被识别.由此设置的检出语法限制了连续语音识别时采用的语言模型,达到检出关键词的目的.同时这些关键词并不是在一开始就加入检出语法的,而是在动态设置关键词的过程中动态地生成,因此具有一定的灵活性,可针对不同的关键词识别需要进行检出.在测试本系统时,用离线语音库中的语音文件对SAPI进行训练后再进行关键词检出,检出结果显示关键词的检出率在95%以上.虽然检出结果中存在对某些非关键词的误识,但不影响系统对语音库的过滤功能,因此系统具有一定实用性.参考文献:[1] Wilpon J G, Rabiner L R, Lee C H, et al. Automatic recognition of keywords in unconstrained speech using hidden Markovmodels[J]. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing,1990, 38(11): 1870-1878.[2] Ling Y. Keyword Spotting in Continuous Speech Utterances[D]. School of Computer Science, McGill University, Canada,1999.[3] Amir A, Efrat A, Srinivasan S. Advances in phonetic word spotting[C]//Proc. of the 10th International Conference onInformation and Knowledge Management. New York: ACM Press, 2001:580-582.[4] Yan B F, Guo R, Zhu X Y, et al. An approach of keyword spotting based on HMM[C]//Proc. of the 3rd World Congress onIntelligent Control and Automation. Hefei: Press of University of Science and Technology of China, 2000: 2757-2759.[5] Huang X D, Acero A, Hon H W. Spoken language processing: a guide to theory, algorithm, and system development[M].Upper Saddle River: Prentice Hall PTR, 2001.[6] Microsoft Speech SDK(SAPI) 5.1 Help. Microsoft Corporation, 2001.[7] Chen B F. Development of Chinese speech application under Net platform.[8] /china/community/program/originalarticles/techdoc/Cnspeech.mspx.[9] Yang X J, Chi HS. Digital processing of speech signals[M]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 1995.[10] S unday D M. A very fast substring search algorithm[J]. Communications of the ACM, 1990, 33(8): 132-142.[11] W u S, Manber U. A fast algorithm for multi-pattern searching. puter Science Department, University ofArizona, 1994.作者简介:林茜(1985-),女,硕士研究生,主要研究领域为人工智能,自然语言处理。

Speech API使用方法

Speech API使用方法

Speech API使用方法微软语音识别分两种模式:文本识别模式和命令识别模式.此两种模式的主要区别,主要在于识别过程中使用的匹配字典不同.前者使用的是通用字典,特点是内容多,覆盖的词汇量大,字典由sdk提供.适用于没有预定目标的随机听写之类的应用.同时因为词汇量大直接导致识别的精度降低,识别速度较慢.后者的字典需要开发者自己编写,就是你们所说的xml文件.xml文件作为一种数据存储的方式,有一定的格式,定义了sdk需要确定的一些标签,和用以匹配的词汇.这种方式由开发者定义词汇的数量,大大降低匹配过程中需要检索的词汇量,提高了识别速度.同时因为侯选项极少,所以一般不会识别错误.其缺点也是明显的:词汇量小,只有预先输入字典的词汇可以被识别出来,所以一般用来作为常用命令的识别,方便用户操作,代替菜单命令等.利用微软Speech SDK 5.1在MFC中进行语音识别开发时的主要步骤,以Speech API 5.1+VC6为例:1、初始化COM端口一般在CWinApp的子类中,调用CoInitializeEx函数进行COM初始化,代码如下:::CoInitializeEx(NULL,COINIT_APARTMENTTHREADED); // 初始化COM注意:调用这个函数时,要在工程设置(project settings)->C/C++标签,Category中选Preprocessor,在Preprocessor definitions:下的文本框中加上“,_WIN32_DCOM”。

否则编译不能通过。

2、创建识别引擎微软Speech SDK 5.1 支持两种模式的:共享(Share)和独享(InProc)。

一般情况下可以使用共享型,大的服务型程序使用InProc。

如下:hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpSharedRecognizer);//Sharehr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpInprocRecognizer);// InProc如果是Share型,可直接进到步骤3;如果是InProc型,必须使用ISpRecognizer::SetInput 设置语音输入。

基于Microsoft speech sdk5.1的英语语音合成教学软件的设计与实现-精选教育文档

基于Microsoft speech sdk5.1的英语语音合成教学软件的设计与实现-精选教育文档

基于Microsoft speech sdk5.1的英语语音合成教学软件的设计与实现Microsoft Speech SDK5.1是目前最新的微软语音合成识别开发工具包。

在大多数情况下此工具包用于语音识别系统的开发,基于西北地区英语教学中听力和口语能力低于其他省市的教育现状,特利用此工具包的语音合成功能开发了英语语音合成教学软件,希望在英语教学中发挥一定的作用。

1 关于Microsoft Speech SDK5.1Microsoft Speech SDK是Microsoft公司开发的一套语音软件开发工具包,SDK5.1是最新版本,SDK5.1提供了语音识别和合成的类库以及API接口,可以用Visual C+ +、C#、Delphi、Visual Basic等进行开发。

本文主要讨论使用Delphi进行的开发工作。

2 英语语音合成教学软件的功能、设计原理和实现方法2.1 实现功能描述中英文文章朗读,中英文文章录音(使用于课件),词典,初高中各年级单词库,单词阅读连读,当前单元单词测试,单词库自制,语速调整等功能。

2.2 开发中使用的sdk控件及设计原理在使用Delphi进行Microsoft Speech SDK5.1语音编程时需要安装Micosoft Speech ObjectLibrary[Version5.1]ActiveX控件,Delphi中导入方法是Project ->Import Type Library对话框Micosoft Speech Object Library[Version5.1],控件生成在ActiveX控件页面,用于语音合成的控件为TspVoice。

使用TspVoice控件的Speak()函数来实现语音合成功能,由于TspVoice可以发出标准的英文朗读,因此可以实现英语听力、口语教学软件设计。

2.3 英语语音合成教学软件系统结构2.4 主要实现方法2.4.1 语音合成及中英文切换语音合成使用TspVoice控件的Speak函数实现,中英文切换使用下列语句:SpVoice1.Speak(''+内容+'',1);//用于阅读英文,发音为VW Kate女声。

Microsoft Speech SDK孤立词语音识别

Microsoft Speech SDK孤立词语音识别

基于Microsoft Speech SDK实现用户孤立词识别的过程如下:1、初始化COM端口:在CWinApp的子类中,调用CoInitializeEx函数进行COM 初始化:::CoInitializeEx(NULL,COINIT_APARTMENTTHREADED);2、创建识别引擎:微软Speech SDK 5.1 支持两种模式的:共享(Share)和独享(InProc)。

一般情况下可以使用共享型,大的服务型程序使用InProc。

如下:hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpSharedRecognizer);//Share hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpInprocRecognizer);//InProc 如果是Share型,直接到步骤3;如果是InProc型,必须使用ISpRecognizer::SetInput 设置输入:CComPtr<ISpObjectToken> cpAudioToken;hr = SpGetDefaultTokenFromCategoryId(SPCAT_AUDIOIN,&cpAudioToken);if (SUCCEEDED(hr)) { hr = m_cpRecognizer->SetInput(cpAudioToken, TRUE);}或者:CComPtr<ISpAudio> cpAudio;hr = SpCreateDefaultObjectFromCategoryId(SPCAT_AUDIOIN, &cpAudio);hr = m_cpRecoEngine->SetInput(cpAudio, TRUE);3、创建识别上下文接口:调用ISpRecognizer::CreateRecoContext 创建识别上下文接口:hr = m_cpRecoEngine->CreateRecoContext( &m_cpRecoCtxt );4、设置识别消息:调用SetNotifyWindowMessage 告诉Windows哪个是我们的识别消息,需要进行处理:hr = m_cpRecoCtxt->SetNotifyWindowMessage(m_hWnd, WM_RECOEVENT, 0, 0);5、设置事件:最重要的事件是“SPEI_RECOGNITION”:const ULONGLONG ullInterest = SPFEI(SPEI_SOUND_START) |SPFEI(SPEI_SOUND_END) | SPFEI(SPEI_RECOGNITION) ;hr = m_cpRecoCtxt->SetInterest(ullInterest, ullInterest);6、创建语法规则:语法规则分为两种,一种是听说式(dictation),一种是命令式(command and control---C&C)。

用Microsoft Speech SDK实现语音识别和语音合成

用Microsoft Speech SDK实现语音识别和语音合成

接库 , 释放资源 .
P re u >Deci t( ; ct n t at ae ) v L V md ik "p C S ) n ipV m ) f C C d ( i p Me u f C n) <
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C eN t y i ts oi Sn f k类 在 响应 语 音 消息 时 不 同命 令 的 标 志 为 &) mma d e0 nz n R cg i e函数 的第一个 参数 .
2 3 结 束 时 的 处 理 .
பைடு நூலகம்
用 中可根据 具体 情 况进行 定义 .
2 2 语 音 识 别 程 序 的 初 始 化 . 典型 的语 音识 别程 序仞 始化段 如 下所 示 :
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语音识别的主要过程

语音识别的主要过程

语音识别的主要过程语音识别是指将人类的语音信号转化为文本或命令的技术。

它是自然语言处理的一部分,属于人机交互的关键技术之一、在语音识别的过程中,会经过以下主要步骤:1.预处理:在进行语音识别之前,需要对语音信号进行预处理。

这一步骤的目标是提取语音信号中的特征,并减少噪声和失真的影响。

预处理方法包括消除背景噪声、去除口音或方言的影响等。

2. 特征提取:特征提取是语音识别的关键步骤,它将语音信号转化为计算机可以处理的数字特征。

常用的特征提取方法包括:MFCC(Mel频率倒谱系数)、FBANK(梅尔频谱包络)、PLP(Perceptual Linear Prediction)等。

这些特征提取方法可以提取语音信号的频谱特征以及声音强度、音调等信息。

3.建模:建模是语音识别的核心过程,它使用统计模型来建立语音信号与语音识别结果之间的映射关系。

常用的建模方法包括:隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。

这些模型可以通过训练数据来学习语言的统计规律,从而实现语音信号到文本的转换。

4.训练:训练过程是通过大量的标注数据来调整和优化模型参数,从而提高语音识别的准确性。

训练数据通常是由已知文本对应的语音信号组成的。

在训练过程中,模型会根据训练数据进行参数更新,使得模型更符合实际语音信号的特征。

5.解码:解码是将经过训练的模型应用到实际语音信号上,将语音信号转换为文本或命令的过程。

解码过程通常包括词图生成、语言模型的应用和后处理等步骤。

词图是由语音识别模型计算得到的所有可能的识别结果,语言模型则用于根据上下文信息对词图进行打分和排名,从而选择最适合的识别结果。

后处理步骤可以对识别结果进行纠错和校正,提高识别的准确性。

6.评估:识别的结果需要进行评估,以了解识别的准确性和性能。

评估常用的指标包括准确率、召回率、F1值等。

可以通过与标准文本进行比对和对比来评估识别结果的质量,并对模型和算法进行进一步的改进和优化。

用C_开发基于MicrosoftSpeechSDK的语音应用程序

用C_开发基于MicrosoftSpeechSDK的语音应用程序

用C_开发基于MicrosoftSpeechSDK的语音应用程序ComputerEraNo.220070引言一直以来,让计算机听懂人们说的话,从而让人与计算机用自然语言方便地进行交流,是语音识别技术追求的目标。

本文在分析MicrosoftSpeechSDK应用程序开发接口的基础上,阐述应用C#如何开发语音应用程序。

1MicrosoftSpeechSDKMicrosoftSpeechSDK5.1是微软提供的软件开发包,其中包含了语音识别和合成引擎相关组件、帮助文档和例程,它是一个语音识别和合成的二次开发平台。

我们可以利用这个平台,在自己开发的软件里嵌入语音识别和合成功能,从而使用户可以用声音来代替鼠标和键盘完成部分操作,例如:文字输入、菜单控制等,实现真正的“人机对话”。

2.NET与COM组件SDK中提供的组件采用COM(ComponentObjectModel)标准开发,底层协议都以COM组件的形式完全独立于应用程序层,为应用程序设计人员屏蔽掉复杂的语音技术,语音相关的一系列工作由COM组件完成,程序员只需专注于自己的应用,调用相关的语音应用程序接口(SAPI)就可实现语音功能。

COM组件为在Windows平台上开发跨语言程序提供了可能,但传统COM编程的一系列技术较为复杂,对程序员水平的要求较高。

Microsoft提供的.NET平台对此作了很大改进,最终大大简化了.NET-COM的互操作过程。

例如,利用VisualStudio.NET开发平台引用SDK提供的COM组件非常简单,在菜单选择中工程|添加引用,然后点击COM标签,选择MicrosoftSpeechObjectLibrary,即可完成对该组件的引用。

实际上,这一做法,意味着项目引用了下面路径中的程序集:C:\ProgramFiles\CommonFiles\MicrosoftShared\Speech\sapi.dll(具体路径与操作系统相关)。

一个简单的MicrosoftSpeechSDK5.1例子.

一个简单的MicrosoftSpeechSDK5.1例子.

一个简单的 Microsoft Speech SDK 5.1 例子刚刚从Microsoft 网站下栽了Speech SDK 5.1 和中日文发声补丁,参考Speech SDK文档写了几个小程序,尽管我也是刚刚接触Speech若干小时的初学者,还是拿出来共享吧:Speech SDK 采用COM 的形式封装,和大多数COM对象一样,下面是一个似曾相识的初始化:CoInitialize(NULL);CLSIDFromProgID(L"SAPI.SpVoice", &CLSID_SpVoice);ISpVoice * pSpVoice = NULL;if (FAILED(CoCreateInstance(CLSID_SpVoice, NULL,CLSCTX_INPROC_SERVER, IID_ISpVoice, (void **)&pSpVoice))) {cout << "Failed to create instance of ISpVoice!" << endl;return -1;}现在我们用它来说“Hello World”,非常简单:pSpVoice->Speak(L"Hello World!", SPF_DEFAULT, NULL);最后,清除这一切pSpVoice->Release();CoUninitialize();很容易,是不是?下面我们稍微改变一下:IEnumSpObjectTokens *pSpEnumTokens = NULL;if (SUCCEEDED(SpEnumTokens(SPCAT_VOICES, L"language=409", NULL, &pSpEnumTokens))){ISpObjectToken *pSpToken = NULL;while (SUCCEEDED(pSpEnumTokens->Next(1, &pSpToken, NULL)) && pSpToken != NULL){pSpVoice->SetVoice(pSpToken);pSpVoice->Speak(L"Hello World!", SPF_DEFAULT, NULL);pSpToken->Release();}pSpEnumTokens->Release();}如果只需要一种Voice,SpFindBestToken 更加方便:ISpObjectToken * pSpObjectToken = NULL;if (SUCCEEDED(SpFindBestToken(SPCAT_VOICES, L"gender=female", NULL, &pSpObjectToken))){pSpVoice->SetVoice(pSpObjectToken);pSpVoice->Speak(L"Hello World!", SPF_DEFAULT, NULL);pSpObjectToken->Release();}现在改为使用中文:ISpObjectToken * pSpObjectToken = NULL;if (SUCCEEDED(SpFindBestToken(SPCAT_VOICES, L"language=804",NULL, &pSpObjectToken))){pSpVoice->SetVoice(pSpObjectToken);pSpVoice->Speak(L"世界你好!", SPF_DEFAULT, NULL);pSpObjectToken->Release();}ISpVoice::Speak 可以允许朗读的句子中包含XML 标记,其实以上这一切用XML 标记将变得十分简单:pSpVoice->Speak(L"<lang langid=\"804\">世界你好!</lang>", SPF_DEFAULT, NULL);pSpVoice->Speak(L"<voice required=\"gender=female\">Hello World!</voice>", SPF_DEFAULT, NULL);最后,以一段简单的报时结束这篇文章:SYSTEMTIME st;GetLocalTime(&st);ISpObjectToken * pSpObjectToken = NULL;if (SUCCEEDED(SpFindBestToken(SPCAT_VOICES, L"language=804", NULL, &pSpObjectToken))){pSpVoice->SetVoice(pSpObjectToken);WCHAR wsz[128];swprintf(wsz,L"现在是<context ID = \"CHS_Date_ymdhm\">%.4d-%.02d-%.2d %.2d:%.02d</context>",st.wYear, st.wMonth, st.wDay, st.wHour, st.wMinute);pSpVoice->Speak(wsz, SPF_IS_XML, NULL);pSpObjectToken->Release();。

微软TTS语音引擎(speechapisapi)深度开发入门

微软TTS语音引擎(speechapisapi)深度开发入门

微软TTS语音引擎(speechapisapi)深度开发入门Windows TTS开发介绍开篇介绍:我们都使用过一些某某词霸的英语学习工具软件,它们大多都有朗读的功能,其实这就是利用的Windows的TTS(Text T o Speech)语音引擎。

它包含在Windows Speech SDK开发包中。

我们也可以使用此开发包根据自己的需要开发程序。

鸡啄米下面对TTS功能的软件开发过程进行详细介绍。

一.SAPI SDK的介绍SAPI,全称是The Microsoft Speech API。

就是微软的语音API。

由Windows Speech SDK提供。

Windows Speech SDK包含语音识别SR引擎和语音合成SS引擎两种语音引擎。

语音识别引擎用于识别语音命令,调用接口完成某个功能,实现语音控制。

语音合成引擎用于将文字转换成语音输出。

SAPI包括以下几类接口:Voice Commands API、Voice Dictation API、Voice Text API、Voice Telephone API和Audio Objects API。

我们要实现语音合成需要的是Voice Text API。

目前最常用的Windows Speech SDK版本有三种:5.1、5.3和5.4。

Windows Speech SDK 5.1版本支持xp系统和server 2003系统,需要下载安装。

XP系统默认只带了个Microsoft Sam英文男声语音库,想要中文引擎就需要安装Windows Speech SDK 5.1。

Windows Speech SDK 5.3版本支持Vista系统和Server 2008系统,已经集成到系统里。

Vista和Server 2003默认带Microsoft lili 中文女声语音库和Microsoft Anna英文女声语音库。

Windows Speech SDK 5.4版本支持Windows7系统,也已经集成到系统里,不需要下载安装。

基于微软语音引擎的语音识别设计

基于微软语音引擎的语音识别设计

基于微软语音引擎的语音识别设计作者:刘欢来源:《电脑知识与技术》2017年第20期摘要:本设计是利用微软语音软件开发包Speech SDK,在vc++6.0的MFC平台下实现计算机语音识别的过程。

通过对微软语音开发理论的学习与探索,了解MFC平台的开发与应用,掌握Microsoft Speech SDK(SAPI)在VC++6.0下的加载运行,设计出的在Windows系统下的人机交互语音识别系统。

系统总体设计包含上位机设计和下位机设计,以上位机软件设计为主体设计部分,下位机部分作为功能扩展部分,其中下位机设计使用STC89C51单片机作为主控芯片。

整个系统设计旨在为人们日常生活提供更多的便利。

关键词:语音识别:Speech SDK;MFC语音识别技术的产生与不断发展的过程已经有六十多年的历史,在计算机与现代通信技术的不断进步,语音识别技术的进步及其扩大的应用领域也得以体现。

目前,一些基于语音识别技术的产品如语音拨号电话,智能语音搜索引擎等在国内外都相继得到了开发与使用。

最早利用计算机技术实现语音识别技术的有IBM、APPLE、GOOGLE等公司,在目前的Win-dows、Android等智能移动设备中都相继得到了开发。

语音识别技术是语音领域的重要组成部分,同时在计算机科学领域中发挥着不可或缺的作用。

在应用领域中语音识别是人机交互方式的一个重要应用,伴随着语音技术、通信技术、智能物联网技术的发展,语音识别技术将在远程智能控制、教育培训、电子商务管理等各个新型领域中发挥着更大的作用。

本设计利用微软语音开发包Microsoft Speech SDK 5.1开发设计出具有语音识别功能的软件。

该软件的使用是在Windows操作系统下运行的,识别相关语音命令来加载运行所指定的功能。

1系统上位机设计1.1语音识别的过程语音识别的编程离不开由上所述的几种语音识别引擎接口即以下四个语音引擎RecoGrammar_ISP,Recognizer_ISP,ISpPhrase以及CRInstanceCreat_ISP它们都遵循COM组件的工作原理和Windows应用程序的工作原理即消息驱动机制,在实现过程中首先需要构造出操作语音识别的类即CSpeechRecog-nition,接下来即可通过CSpeechRecognition类来实现一个语音识别程序。

微软SpeechSDK5.1开发语音识别系统主要步骤

微软SpeechSDK5.1开发语音识别系统主要步骤

微软语音识别分两种模式文本识别模式和命令识别模式.此两种模式的主要区别,主要在于识别过程中使用的匹配字典不同.前者使用的是通用字典,特点是内容多,覆盖的词汇量大,字典由sdk 提供.适用于没有预定目标的随机听写之类的应用.同时因为词汇量大直接导致识别的精度降低,识别速度较慢.后者的字典需要开发者自己编写,就是你们所说的xml文件.xml文件作为一种数据存储的方式,有一定的格式,定义了sdk需要确定的一些标签,和用以匹配的词汇.这种方式由开发者定义词汇的数量,大大降低匹配过程中需要检索的词汇量,提高了识别速度.同时因为侯选项极少,所以一般不会识别错误.其缺点也是明显的:词汇量小,只有预先输入字典的词汇可以被识别出来,所以一般用来作为常用命令的识别,方便用户操作,代替菜单命令等.利用微软SpeechSDK5. "1在MFC中进行语音识别开发时的主要步骤,以SpeechAPI5.1+VC6 为例:1、初始化COM端口一般在CWinApp的子类中,调用CoInitializeEx函数进行COM初始化,代码如下:::ColnitializeEx(NULL,COINIT_APARTMENTTHREADE初始化COM调用这个函数时,要在工程设置(projectsettings)->C/C+标签‘Category中选Preprocessor; 在Preprocessordefinitions:下的文本框中加上“,—WIN32_DCC”否则编译不能通过。

2、创建识别引擎微软SpeechSDK5."1 支持两种模式的:共享(Share)和独享(In Proc)。

一般情况下可以使用共享型,大的服务型程序使用In Proc。

如下:hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpSharedRecognizer);//Sharehr = m_cpRecog nizer.CoCreatel nsta nce(CLSID_Spl nprocRecog nizer);//l nPr如果是Share 型,可直接进到步骤3;如果是In Proc型,必须使用ISpRecog nizer::Setlnput 设置语音输入。

Speech SDK使用说明

Speech SDK使用说明

微软Windows Speech SDK编程入门2009-02-24 13:33一、SAPI简介软件中的语音技术包括两方面的内容,一个是语音识别(speech recognition) 和语音合成(speech synthesis)。

这两个技术都需要语音引擎的支持。

微软推出的应用编程接口API,虽然现在不是业界标准,但是应用比较广泛。

SAPI全称 The Microsoft Speech API.相关的SR和SS引擎位于Speech SDK开发包中。

这个语音引擎支持多种语言的识别和朗读,包括英文、中文、日文等。

SAPI包括以下组件对象(接口):(1)Voice Commands API。

对应用程序进行控制,一般用于语音识别系统中。

识别某个命令后,会调用相关接口是应用程序完成对应的功能。

如果程序想实现语音控制,必须使用此组对象。

(2)Voice Dictation API。

听写输入,即语音识别接口。

(3)Voice Text API。

完成从文字到语音的转换,即语音合成。

(4)Voice Telephone API。

语音识别和语音合成综合运用到电话系统之上,利用此接口可以建立一个电话应答系统,甚至可以通过电话控制计算机。

(5)Audio Objects API。

封装了计算机发音系统。

SAPI是架构在COM基础上的,微软还提供了ActiveX控件,所以不仅可用于一般的windows程序,还可以用于网页、VBA甚至EXCEL的图表中。

如果对COM感到陌生,还可以使用微软的C++ WRAPPERS,它用C++类封装了语音SDK COM对象。

二、安装SAPI SDK。

首先从这个站点下载开发包:/speech/download/sdk51Microsoft Speech SDK 5.1添加了Automation支持。

所以可以在VB,ECMAScript等支持Automation 的语言中使用。

版本说明:Version: 5.1发布日期: 8/8/2001语音: English下载尺寸: 2.0 MB - 288.8 MB这个SDK开发包还包括了可以随便发布的英文和中文的语音合成引擎(TTS),和英文、中文、日文的语音识别引擎(SR)。

用Microsoft Speech SDK5.1实现中文语音交互的方法

用Microsoft Speech SDK5.1实现中文语音交互的方法

用Microsoft Speech SDK5.1实现中文语音交互的方法易定
【期刊名称】《电脑开发与应用》
【年(卷),期】2005(018)004
【摘要】为了改变人们按键操纵的传统概念和习惯,实现真正意义上的人机对话,结合实例阐述了用Microsoft Speech SDK5.1实现中文语音交互的方法,可应用于各种中文语音交互公共信息服务系统.
【总页数】2页(P62-63)
【作者】易定
【作者单位】深圳职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.利用Microsoft Excel与1stOpt实现矿浆品位仪标定的方法 [J], 丛浩杰;刘家勇;蒋宝庆
2.基于Microsoft Speech SDK5.1的重要天气报语音识别 [J], 林凯;王佃军;霍慧峰
3.基于Microsoft Speech SDK5.1实现中英文朗读 [J], 李松;沈文轩
4.求解滚齿机挂轮的一种实用方法及Microsoft VisualC++6.0实现 [J], 孙杰;王金凯
5.基于ArcGIS与Speech SDK的中文语音交互式GIS实现方法 [J], 吴建华;余梦娟;刘强;舒志刚
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

微软中国社区

微软中国社区

微软中国社区Net平台下开发中文语音应用程序摘要:语音是人类最自然的交互方式,也是现阶段软件用户界面发展的最高目标。

微软公司一直积极推动语音技术的发展,并且公布了语音开发平台Speech SDK帮助开发人员实现语音应用。

随着.net技术深入人心,越来越多的程序员开始转到.net平台上进行开发。

然而,在新发布的.net speech SDK里面并没有对中文语音进行支持,目前支持中文的Speech SDK最高版本为Windows平台下的SAPI 5.1(),本文介绍如何在.net平台下利用SAPI5.1开发中文语音应用程序。

目录:1. SAPI.51 SDK浅析以及安装2. 导入COM对象到.Net3. 用C#开发中文TTS应用程序示例4. 结论5. 参考文献1. SAPI.51 SDK浅析以及安装SAPI SDK是微软公司免费提供的语音应用开发工具包,这个SDK 中包含了语音应用设计接口(SAPI)、微软的连续语音识别引擎(MCSR)以及微软的语音合成(TTS)引擎等等。

目前的5.1版本一共可以支持3种语言的识别(英语,汉语和日语)以及2种语言的合成(英语和汉语)。

SAPI中还包括对于低层控制和高度适应性的直接语音管理、训练向导、事件、语法编译、资源、语音识别(SR)管理以及TTS管理等强大的设计接口。

其结构如图(1):图(1)语音引擎则通过DDI层(设备驱动接口)和SAPI(SpeechAPI)进行交互,应用程序通过API层和SAPI通信。

通过使用这些API,用户可以快速开发在语音识别或语音合成方面应用程序。

SAPI5.1 SDK可以从微软网站下载:/speech/download/sdk51/ 需要安装程序的有Speech SDK 5.1(68M)和5.1 Language Pack (81.5M)。

2.导入COM对象到.NetSAPI5.1的基于Windows平台的,通过COM接口进行调用。

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微软语音识别分两种模式:文本识别模式和命令识别模式.此两种模式的主要区别,主要在于识别过
程中使用的匹配字典不同.前者使用的是通用字典,特点是内容多,覆盖的词汇量大,字典由sdk提供.适用于没有预定目标的随机听写之类的应用.同时因为词汇量大直接导致识别的精度降低,识别速度较慢.后者的字典需要开发者自己编写,就是你们所说的xml文件.xml文件作为一种数据存储的方式,有一定的格式,定义了sdk需要确定的一些标签,和用以匹配的词汇.这种方式由开发者定义词汇的数量,大大降低匹配过程中需要检索的词汇量,提高了识别速度.同时因为侯选项极少,所以一般不会识别错误.其缺点也是明显的:词汇量小,只有预先输入字典的词汇可以被识别出来,所以一般用来作为常用命令的识别,方便用户操作,代替菜单命令等.
利用微软Speech SDK 5.1在MFC中进行语音识别开发时的主要步骤,以Speech API 5.1+VC6为例:
1、初始化COM端口
一般在CWinApp的子类中,调用CoInitializeEx函数进行COM初始化,代码如下:
::CoInitializeEx(NULL,COINIT_APARTMENTTHREADED); // 初始化COM
注意:调用这个函数时,要在工程设置(project settings)->C/C++标签,Category中选Preprocessor,在Preprocessor definitions:下的文本框中加上“,_WIN32_DCOM”。

否则编译不能通过。

2、创建识别引擎
微软Speech SDK 5.1 支持两种模式的:共享(Share)和独享(InProc)。

一般情况下可以使用共享型,大的服务型程序使用InProc。

如下:
hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpSharedRecognizer);//Share
hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpInprocRecognizer);//InProc
如果是Share型,可直接进到步骤3;如果是InProc型,必须使用 ISpRecognizer::SetInput 设置语音输入。

如下:
CComPtr<ISpObjectToken> cpAudioToken; //定义一个token
hr = SpGetDefaultTokenFromCategoryId(SPCAT_AUDIOIN, &cpAudioToken); //建立默认的音频输入对象
if (SUCCEEDED(hr)) { hr = m_cpRecognizer->SetInput(cpAudioToken, TRUE);}
或者:
CComPtr<ISpAudio> cpAudio; //定义一个音频对象
hr = SpCreateDefaultObjectFromCategoryId(SPCAT_AUDIOIN, &cpAudio);//建立默认的音频输入对象
hr = m_cpRecoEngine->SetInput(cpAudio, TRUE);//设置识别引擎输入源
3、创建识别上下文接口
调用 ISpRecognizer::CreateRecoContext 创建识别上下文接口(ISpRecoContext),如下:
hr = m_cpRecoEngine->CreateRecoContext( &m_cpRecoCtxt );
4、设置识别消息
调用 SetNotifyWindowMessage 告诉Windows哪个是我们的识别消息,需要进行处理。

如下:
hr = m_cpRecoCtxt->SetNotifyWindowMessage(m_hWnd, WM_RECOEVENT, 0, 0); SetNotifyWindowMessage 定义在 ISpNotifySource 中。

5、设置我们感兴趣的事件
其中最重要的事件是”SPEI_RECOGNITION“。

参照 SPEVENTENUM。

代码如下:
const ULONGLONG ullInterest = SPFEI(SPEI_SOUND_START) | SPFEI(SPEI_SOUND_END) |
SPFEI(SPEI_RECOGNITION) ;
hr = m_cpRecoCtxt->SetInterest(ullInterest, ullInterest);
6、创建语法规则
语法规则是识别的灵魂,必须要设置。

分为两种,一种是听说式(dictation),一种是命令式(command and control---C&C)。

首先利用ISpRecoContext::CreateGrammar 创建语法对象,然后加载不同的语法规则,如下:
//dictation
hr = m_cpRecoCtxt->CreateGrammar( GIDDICTATION, &m_cpDictationGrammar );
if (SUCCEEDED(hr))
{
hr = m_cpDictationGrammar->LoadDictation(NULL, SPLO_STATIC);//加载词典
}
//C&C
hr = m_cpRecoCtxt->CreateGrammar( GIDCMDCTRL, &m_cpCmdGrammar);
然后利用ISpRecoGrammar::LoadCmdxxx 加载语法,例如从CmdCtrl.xml中加载:
WCHAR wszXMLFile[20]=L"";
MultiByteToWideChar(CP_ACP, 0, (LPCSTR)"CmdCtrl.xml" , -1, wszXMLFile, 256);//ANSI转UNINCODE
hr = m_cpCmdGrammar->LoadCmdFromFile(wszXMLFile,SPLO_DYNAMIC);
注意:C&C时,语法文件使用xml格式,参见Speech SDK 5.1 中的 Designing Grammar Rules。

简单例子:
<GRAMMAR LANGID="804">
<DEFINE>
<ID NAME="CMD" VAL="10"/>
</DEFINE>
<RULE NAME="COMMAND" ID="CMD" TOPLEVEL="ACTIVE">
<L>
<p>你</P>
<p>我</p>
<p>他</p>
</L>
</RULE>
</GRAMMAR>
LANGI*="804"代表简体中文,在<*>...</*>中增加命令。

7、在开始识别时,激活语法进行识别
hr = m_cpDictationGrammar->SetDictationState( SPRS_ACTIVE );//dictation
hr = m_cpCmdGrammar->SetRuleState( NULL,NULL,SPRS_ACTIVE );//C&C
8、获取识别消息,进行处理
截获识别消息(WM_RECOEVENT),然后处理。

识别的结果放在CSpEvent的ISpRecoResult 中。

如下:
USES_CONVERSION;
CSpEvent event;
switch (event.eEventId)
{
case SPEI_RECOGNITION:
{
//识别出了语音输入
m_bGotReco = TRUE;
static const WCHAR wszUnrecognized[] = L"<Unrecognized>"; CSpDynamicString dstrText;
//取得识别结果
if (FAILED(event.RecoResult()->GetText(SP_GETWHOLEPHRASE, SP_GETWHOLEPHRASE, TRUE ,&dstrText, NULL)))
{
dstrText = wszUnrecognized;
}
BSTR SRout;
dstrText.CopyToBSTR(&SRout);
CString Recstring;
Recstring.Empty();
Recstring = SRout;
//进一步处理
......
}
break;
}。

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