声音识别与定位系统的设计与实现39页PPT
声音定位系统
声音定位系统一、任务设计一个声音大小发光指示电路系统，声响模块发声，能够让相应的发光二极管发光，显示出声响模块坐标等。
本设计是在一块不大于1米X1米的平板上贴一张350mm×350mm的坐标纸，在其外侧分别固定安装一个声音接收模块，声音接收模块通过导线将声音信号传输到信息处理模块，声音定位系统根据声响模块通过空气传播到各声音接收模块的声音信号，判定声响模块所在的位置坐标。
系统结构示意图如图1-1所示：二、要求1.基本要求（只在东南西北4个方向上实现）：（1）设计2个声音识别方位（如东南），每个方位通过一个LED发光指示，当检测到该方位的声音时，LED发光5s后闪烁3s熄灭；（10分）（2）设计4个声音识别方位（如东南西北），每个方位通过一个LED发光指示，当检测到该方位的声音时，LED发光5s后闪烁3s熄灭；（15分）（3）声响模块持续发声，移动声响模块，LED灯实时指示出声响模块位置，并在液晶上展现出示意图。
（15分）（4）声音信息处理模块只能对一定频率的声音进行识别处理，其他频率的声音都不能实现以上的要求。
（10分）2.发挥部分（1）制作一个正弦发声模块。
（15分）（2）液晶建立坐标系，移动声响模块到任意位置，液晶显示出声响模块位置坐标及示意图。
（15分）（3）液晶建立坐标系，声响模块持续发声，移动至任意位置，在液晶上实时显示出声响模块的位置坐标及示意图。
（20分）三、说明（1）声响模块可以使用手机等发声。
（2）声响模块的移动均不会超过坐标纸。
（4）声音的频率可自行选定。
（3）禁止使用任何无线通讯设备。
四、评分标准论文规范性，详见另一文件，比赛论文格式说明，比赛论文模板为“声音定位系统设计”：注：训练时间为7月10日至7月16日，约为5天时间。
如有任何问题可以向徐文贵或余苏威提出，时间紧迫，大家好好努力珍惜，题目的解释权归评测组所有。
语音识别技术PPT课件
2.2 语音识别的基本原理
•训练(Training)：预先分析出语音特征参数，制作语音模 板(Template)并存放在语音参数库中。
•识别(Recognition)：待识语音经过与训练时相同的分析， 得到语音参数，将它与库中的参考模板一一比较，并采用 判决的方法找出最接近语音特征的年11月1日
1
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、 最常用和最方便的交换信息形式。 （1）语言是人类特有的功能，声音是人类常用 的工具，是相互传递信息的最主要的手段。
（2）语音和语言与人的智力活动密切相关，是 人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。
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讲解重点：
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2.1语音识别的定义
•语音识别是研究如何采用数字信号处理技术自动提 取以及决定语音信号中最基本、 最有意义的信息的 一门新兴的边缘学科。它是语音信号处理学科的一 个分支。
•语 音 识 别 所 涉 及 的 学 科 领 域 ： 信 号 处 理 、 物 理 学 （声学）、模式匹配、通信及信息理论、语言语音 学、生理学、计算机科学（研究软硬件算法以便更 有效地实现用于识别系统中的各种方法）、心理学 等。
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微软：让计算机能说会听
•Bill Gates 在97年世界计算机博览会(COMDEX)主题 演讲会上描绘IT事业的发展宏图时指出：
下一代操作系统和应用程序的用户界面将是语音识 别。工业界应对语音识别领域的重大突破做好充分准 备，因为那将是一场席卷全球的另一次热潮。 •1998年11月5日，微软中国研究院在北京成立。该中 心的任务是重点研究计算机在中文环境下的易用性。
以比较少的词汇为对象，能够识别每个词。识别的词汇表和标准样板 或模型也是字、词或短语，但识别时可以是它们中间几个的连续。
语音识别技术介绍 ppt课件
80年代语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经 元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&T Bel实验室的Rabiner等科学家的努力，他们把HMM纯数学模型工程化，从而为 更多研究者了解和认识。研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。
语音识别概述
70年代语音识别领域取得了突破。在理论上，LP 技术得到进一步发展，动 态时间规整技术(DTW)的基本成熟，特别是提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模 型(HMM)理论。在实践上，小词汇量孤立词的识别方面取得了实质性的进展 ， 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。这一时期的 语音识别方法基本上是采用传统的模式识别策略。
语音信号处理与识别
一、语音识别概述 二、语音识别系统基本原理 三、预处理及特征参数提取 四、模板匹配技术及相似性判断方法 五、语音识别系统的设计和实现
语音识别概述
让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。伴随计算机技 术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进 入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式厅的关键技术之一。
语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方 向 。其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。
人工智能语音识别技术培训ppt
• 语音识别系统的实现与应用：本次培训还讲解了如何实现一个完整的语音识别系统，包括各个模块的组合方式、优化方法 等，并且介绍了语音识别技术在各个领域的应用，如智能家居、车载娱乐、智能客服等。
声学模型与语言模型
声学模型
将语音信号映射到声学特征空间，建立声学模型，用于识别语音中的音素、单 词等。常见的声学模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN ）等。
语言模型
基于自然语言处理技术，建立语言模型，用于识别语音中的语法、语义等信息 。常见的语言模型包括n-gram语言模型、循环神经网络（RNN）等。
人工智能语音识别技术培训
汇报人：可编辑
2023-12-22
目录 Contents
• 引言 • 语音识别基础知识 • 深度学习在语音识别中的应用 • 语音识别技术应用场景与案例分析 • 实践操作与技能提升 • 总结与展望未来发展趋势
01
引言
培训背景与目的
人工智能技术的快速发展
培训目的
随着人工智能技术的不断进步，语音 识别技术作为其中的重要分支，在各 个领域得到了广泛应用。
预加重
消除语音信号中的高频噪 声，提高后续处理的准确 性。
分帧和加窗
将语音信号分成若干个短 时帧，并使用窗函数对帧 进行加窗处理，以提取帧 内的特征。
特征提取与降噪
特征提取
从语音信号中提取出反映语音特 征的关键参数，如梅尔频率倒谱 系数（MFCC）、线性预测编码 （LPC）等。
降噪处理
对语音信号进行降噪处理，以减 少环境噪声和其他干扰对语音识 别的影响。常见的降噪方法包括 自适应滤波、卡尔曼滤波等。
《语音识别技术介绍》PPT课件
有声段和无声段时能量存在很大差异,由此判断语音的起点.但是当噪声的能量和 语音信号的能量接近时就可能造成端点检测的误差从而导致识别结果错误.
语音识别概述
<4> 词与词的特征空间混叠 语音识别的常规方法是利用语音信号的短时周期特性将语音时域采样信号分 为若干段,计算出每一段的特征矢量序列作为识别参数.但是很多不同的词语的矢 量序列在特征空间中存在混叠现象,甚至有些不同词语的混叠程度会超过同一词 语的不同次发音,从而降低识别率.
现一些连音现象; <3> 连续语音识别系统:连续语音输入自然流利的语音,会出现大量的连
音和变音.
另外从识别系统的词汇量大小分:小词汇量语音识别系统〔几十个词〕； 中等词汇量语音识别系统〔几百到上千个词〕；大词汇量语音识别系统〔几千到 几万个词〕.
语音识别概述
语音识别的基本方法:
一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、 模 板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.
<3>神经网络的方法 基于ANN的语音识别系统通常由神经元、训练算法及网络结构等三大要素
构成.由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂,目前仍只是处 于实验室研究阶段.
语音识别概述
目前语音识别的研究主流是大词汇量的非特定人的连续语音系统,但是事实 上,对于许多应用来说,一个语音识别系统只要一组词汇或命令,它就可能为用户提 供一个有效的工具,简单有效的孤立词特定人语音识别系统就能满足要求.正是孤 立词特定人语音识别系统广阔的应用前景以及优越性促使我们继续对它进行研究
的数字信号.通过对语音信号特性的分析表明,浊音语音的频谱一般在4KHz以上 便迅速下降.而清音语音信号的频谱在4KHz以上频段反而呈上升趋势,甚至超过 了8KHz以后仍没有明显下降的苗头.实验表明语音清晰度和可懂度有明显影响 的成分最高频率约为5.7KHz.而语音信号本身的冗余度又比较大,少数辅音清晰 度下降并不明显影响语句的可懂度.因此语音识别时常用的采样频率为10KHz或 16KHz.
声音定位系统的设计与实
放 电 路 、 低 通 滤 波 器 、 电 压 放 大
电路 、整 流滤 波 电路 和单 片机 处 理显 示 电路 构成 ， 实现 了移动 声
源 的 定 位 及 运 】阎石 ． 数 字 电子技 术基础 （ 第五版 ）【 Ｍ Ｍ． ］ 北京： 高等教育 出版社 ， １ ９ ９ ８ ．
｝ 低 电平时 ，１ Ｏ ｕ ｆ 的 电容不能正常工作同时 Ｐ Ａ ２ １ ３ ４ 对信 号进 行放 大 ，之 后 的 电容 不 充 电。在 开 关 Ｋ断开 时 ，ｌ Ｏ ｕ ｆ 经 过放 大器 Ｏ ： ，其 中 电路 处于 闭合 状态 。当开 关 Ｋ闭
： 电路 以及 整流滤波 电路构成 。数据处理模 要 是单片机处理显示 电路 。系统整体硬件 Ｉ 如图 １ 所示 ：
设Ｃ ＝ １ ０
Ｒ ：０． ３ Ｘ １ ０ Ｑ Ｒ ＝ ３ ０
２ ． ２声音接收模块设计
．
的显示 的功能。 通 过 实验得 出结 论 ，声 源定 位在 生产 实
定 的信号 ， 再将信号通入单片机显示 电路 部分。
【 ３ 】 童诗 白等 ． 模 拟 电子技 术基 础 （ 第四版 ）
【 Ｍ ］ ．高等教育 出版社 ， ２ ０ １ ０ ．
［ Ｍ ］ ．中国电力出版社 ， ２ ０ ０ ３ ．
【 ４ 】 杨劲松 ， 张涛 ． 计算机 工业控制 （ 第一版 ） 容 充 电 ，ｌ Ｏ ｕ ｆ 两 端 电压 达 最 大 值 就 是 经过 ｎ 型滤 波器进行 滤波 ，之 后得到一个 稳 【 ５ 】 杨 文君 ． ｃ 语言程序设计 教程 【 Ｍ ］ ． 清华 大
基于语音识别的智能音频识别系统设计与实现
基于语音识别的智能音频识别系统设计与实现随着智能化技术的快速发展，语音识别技术逐渐成为各大科技公司的热门领域。
语音识别技术作为人机交互的重要方式之一，正在逐渐地普及到各个领域。
例如，智能家居、智能车辆、智能医疗等等。
在这些领域中，语音识别技术被广泛应用，可以方便人们的生活和工作。
而随着互联网的发展和普及，各类音频资源也越来越丰富。
同时，音频资源中包含着海量的信息，如何从音频资源中提取有用的信息，就需要一种能够自动识别音频信息的智能系统。
于是，基于语音识别的智能音频识别系统应运而生。
一、语音识别技术语音识别技术分为两个阶段：训练阶段和识别阶段。
在训练阶段，模型会从大量的声学特征集中学习。
而在识别阶段，当模型接收到声音输入时，会把该声音转化为对应的文本输出。
在训练阶段，语音识别技术的基本流程包括语音特征提取、声学模型训练、语言模型构建等。
其中，语音特征提取是将语音信号转化为数字信号的过程，通常使用的是倒谱法。
声学模型训练是从大量标注好的语音文件中学习，产生一个模型，用于以后的语音识别。
语言模型构建是为了根据上下文更好地确定某个单词的发音。
在识别阶段，语音识别技术的基本流程包括预处理、声学模型前向计算输出、语言模型输出选择等。
预处理包括去噪、降采样等操作。
声学模型的前向计算输出是将输入的声学信号转化为一系列声学特征，并根据语音识别的算法，计算该声学特征序列的各种可能性。
语言模型输出选择是为了从众多的可能性中找到最可能的一段文本输出。
二、智能音频识别系统需求分析针对智能音频识别系统的需求分析，可以依据以下几个方面进行：1. 输入音频源：输入音频源可以是对话、广告、电影、音乐等等，以此来进行识别。
2. 识别内容及类型：有些系统需要将语音转换为文本，有些系统则需要将语音转化为文字，有些系统则需要识别出说话人的语种和性别。
3. 系统性能：系统的识别准确率、响应速度、并发处理能力等都是需要考虑的。
4. 用户体验：系统应该是用户友好的，能够根据用户的使用习惯和输入习惯，进行相关优化。
语音识别综述PPT课件.ppt
• 性能（ 用720小时的语音数据训练）
– 从：原先的4周时间
– 10/8/2024 到：现在的3天时间
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提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
10/8/2024
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技术现状──识别效果
• 识别率
– 美国：广播语音可达80％ – 中国：有较强噪声的朗读语音：70％左右 – 距离实用还有相当大的距离
– 中国：声学所，自动化所，清华，北大
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语音识别简介──主要应用
• 主要应用
– 桌面输入法（ViaVoice）：噪音、方言问题 – 电话语音服务器：中国现阶段主要应用 – 手机、PDA命令：比较热的方向，噪音、方言 – 智能交互：信息亭，飞行员训练
10/8/2024
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提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
• 语言模型
– 已知发音串写出词串 – P(S|LP)P(P|L)P(L|W)P(W|A)P(A) – 其中，W是字串，A是读音串，L是词串，P是
词性串，S是词义串
• 主流方法
– 三元语法：Tri-gram
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主流方法──搜索算法
• 搜索（解码）
– 识别的主要过程 – 通过搜索找到某一概率（P(W)）最大化的字串
技术现状──美国语音行业现状
• 工业界
– 总体是近乎亏损，通过整合来降低成本 – 整盘后盈利或持平的可能已经出现
• 学术界
– 做大系统的单位减少，专注于创新性的小项目/子课题的研究
• DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency ）
– 集中资源扶植主力单位，不鼓励小而全的单位 – 对创新研究的小任务也有明确的整合要求 – 已完成实际需求为目的
智能声音识别系统设计及其应用研究
智能声音识别系统设计及其应用研究随着人工智能领域的不断发展和普及，智能语音识别系统已经逐渐成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
智能语音识别技术正逐渐在汽车导航、智能家居等众多领域发挥着重要的作用，而如何设计一款高效可靠的智能语音识别系统，是一个需要深入探究的问题。
智能语音识别系统的概念智能语音识别系统又叫声音识别、语音识别，是用计算机代替人类进行语音识别的技术。
具体来说，智能语音识别系统首先通过麦克风将人说的话转换为数字信号，然后通过模式匹配的方法，对转化后的数字信号进行处理和分析，从而识别出人类所说的话，并将其转化为日常使用的文本。
设计智能语音识别系统的基本流程对于一个完整的智能语音识别系统，其设计流程总体可分为麦克风输入、信号处理、特征提取、语音识别和输出等几个步骤。
具体而言，这些步骤的工作如下：1. 麦克风输入：智能语音识别系统首先需要从麦克风输入一个语音信号。
2. 信号处理：在经过麦克风输入之后，接下来需要对输入信号进行预处理和滤波。
这一步骤包括预加重、去噪、降噪和滤波等一系列操作。
3. 特征提取：本步骤的主要目的是将输入信号转化为相应的语音特征，以便于之后的语音识别。
这一步骤包括端点检测、梅尔频率系数计算、倒谱分析和特征平滑等操作。
4. 语音识别：在输入信号经过预处理、滤波和特征提取之后，接下来需要通过一定的算法从中提取出语音识别信息。
这一步骤包括语音信号建模、声学模型训练、语言模型训练、词图匹配等操作。
5. 输出：语音识别完成后，系统会自动将识别结果输出，一般是通过屏幕或者发声等方式来实现的。
智能语音识别系统的应用目前，智能语音识别技术已经被广泛应用于很多科技产品之中，比如智能手机、智能音箱、群体语音助手、语音交互等各种形式的应用场景，以及医疗、教育、金融等领域。
下面我们简单介绍一些智能语音识别系统应用的例子：1. 汽车语音导航：无需查看屏幕的情况下通过语音交互与导航系统进行交互，可以大大提高驾驶人的安全性。
最新语音声纹识别技术及应用PPT共94页
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
最新语音声纹识别技术及应用
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
END
声音导引与定位系统设计
1 绪论随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展，使机器人在功能和技术层次上有了很大的提高，移动机器人和机器人的视觉和触觉等技术就是典型的代表。
由于这些技术的发展，推动了机器人概念的延伸。
1.1 机器人概述机器人从最初只存在于科幻小说的幻想中到今天在工业、科研、军事及农业等方面得到广泛应用，经历了一段漫长的时期，然而即使是今天，我们仍然只是处于对机器人研究的初级阶段。
机器人仍然只是简单的模仿人类的动作、机体和行为，而能够实现的也仅仅是极其有限的一些功能。
但是机器人也有自身的优点，它能代替人类在危险的环境中处理对人类有危害的物品，它能代替人类进行简单乏味的工作，它在重复工作和工作精度方面比人类更有能力。
因而机器人在许多方面特别是工业方面得到广泛应用。
目前，机器人朝以下几方面发展：机器人性能不断提高；机械结构向模块化、可重构化发展；工业机器人控制系统向基于PC机的开放型控制器方向发展；机器人中的传感器作用日益重要；虚拟现实技术在机器人中的作用已从仿真、预演发展到用于过程控制；当代遥控机器人系统的发展特点不是追求全自治系统，而是致力于操作者与机器人的人机交互控制；机器人更多的运用于工业生产当中。
自动导航小车（Automatic Guided Vehicle），以下简称AGV，是上世纪50年代发展起来的智能搬运（装配）型机器人。
AGV是现代工业自动化物流系统中的关键设备之一，它是以电池为动力，装备有电磁或光学等自动导航装置，能够独立自动寻址并通过计算机系统控制，完成无人驾驶及作业的设备。
1.1.1 机器人的发展历程回顾科学技术的发展，诞生了机器人。
社会的进步也提出要求，希望创造出一种能够替代人进行各种工作的机器，甚至从事人类所不能及的工作。
自从1959年世界上诞生第一台机器人以来，机器人技术取得了长足的进步和发展，至今已发展成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。
声音定位系统设计报告
参赛学生：王学庆宋辉尚翰指导教师：段英宏学校：天津科技大学院系：电信学院声音定位系统设计与总结报告摘要：本文描述了声音定位系统的设计原理和实现方法。
该系统由XS128单片机控制，利用555电路产生500HZ电平信号。
主控制器利用不同声音接收器间产生的误差信号，并通过合适的算法定位其运动。
系统最大特点在于软件设计采用层次化、模块化的设计方法，使得复杂数学模型和控制算法得以简化和快速开发。
经调试和测试，系统各项性能参数已基本达到设计指标。
且本系统在设计中注意低功耗处理和力求高性价比等细节。
关键词：声音定位SX128单片机555电路算法AbstractThis paper describes the sound positioning system design principle and method of the system XS128 single-chip microcomputer control, use 555 HZ level signal circuitry 500 main controller using different voices in the generation between receiver the error signals, and through the appropriate algorithm positioning their movement system lies with the software design by the greatest feature hierarchical modular design method, make complex mathematicalmodel and control algorithm to simplify and rapid development by commissioning and testing, the system has basically achieve their performance parameters and the system design index in the design process and low power consumption attention to details such as high performance.目录一、系统方案（1）处理器的选择 (4)（2）声源以及声音检测器的选择 (4)（3）控制算法的选择 (5)二、理论设计与论证1．设计任务 (6)2. 声响模块分析、计算.............. . (7)4.数据处理原理分析、计算 (7)3.声音接收放大器分析、计算 (7)三、电路与程序设计1．声响模块电路设计 (7)3. 测量、数据处理电路设计及程序设计流程图 (7)2．声音接收放大器电路设计 (9)四、测试方案与测试结果 (10)五、参考文献 (10)六、结束语 (11)七、附录 (11).一、系统方案1．方案比较与论证（1）处理器的选择方案一：采用51 单片机控制。
声音定位系统设计
I声音定位系统设计摘要从GPS到手机定位，定位系统在我们的日常生活中越来越重要。
声音定位，即确定声源(待测目标)在空间中的位置，其在地质勘探、人员搜救、目标跟踪等方面有着广泛的应用。
现在已将声音定位应用在可视电话、视频会议等系统中。
本系统由两部分组成。
声源模块是用单片机产生一个音频信号，该信号用三极管进行放大后输入到扬声器作为声源；接收模块使用麦克风进行接收，然后对接收的信号经过放大，接着经过带通滤波，去除周围环境的噪声，滤波后的信号正好是扬声器发出的声音信号。
声源定位是通过对四个拾音器接收到信号的时间先后进行处理，经过一套比较完善的算法可得声源的坐标，即可进行声源定位，最后将声源的具体坐标显示在液晶屏上。
设计完成后，进行了整体测试，基本能够达到设计要求。
关键词：定位，时间差，滤波，设计II Design of Sound Positioning SystemABSTRACTFrom the GPS to the phone positioning, positioning system in our daily life plays an increasingly important role. Sound localization, that determines sound source (test target) position in space, and its geological exploration, search and rescue personnel, target tracking, and so has a wide range of applications. Now sound positioning has been applying in video telephony, video conferencing systems.This system is to use MCU produce a audio signal, which is amplified by the transistor input to the speaker as the sound source. Receiving section for receiving the microphone, the first of the received signal after amplification and then through a band-pass filter, remove ambient noise, the filtered signal just beep emitted sound signal. Sound source localization is achieved by the four pickups have received the signal processing time, through a more perfect sound source algorithm can be obtained coordinates to the sound source localization. Finally, the sound source the specific coordinates displayed on the LCD screen.After the completion of the design, has carried on the overall test, basic can meet the requirements.KEY WORDS: positioning, time gap, filtering, designIII目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 设计任务 (2)2 定位分类及原理 (4)2.1 定位系统的概述 (4)2.2 常用定位技术介绍 (5)2.2.1 GPS定位系统 (5)2.2.2 TDOA技术 (5)2.2.3 时差定位技术的优势 (9)2.3 本章小结 (9)3 总体设计方案 (10)3.1 系统方案论证 (10)3.1.1 信源模块 (10)3.1.2 声音接收模块 (10)3.1.3 滤波模块 (11)3.1.4 信号处理模块 (11)3.1.5 数据显示模块 (11)3.2 系统总体设计 (11)3.3 本章小结 (12)4 硬件设计 (13)4.1 声响模块电路的设计 (13)4.2 声音接收放大电路设计 (13)4.2.1 LM358芯片资料 (13)4.2.2 信号接收与放大电路 (14)4.3 选频电路设计 (14)4.3.1 LM567选频电路资料 (14)4.3.2 选频电路 (15)4.4 显示电路设计 (16)4.4.1 1602 (16)4.4.2 显示电路 (17)IV4.5 本章小结 (18)5 软件设计 (19)5.1 声源模块软件设计 (19)5.1.1 声源模块软件流程图 (19)5.1.2 声源模块参数计算 (19)5.2 数据处理及控制显示 (21)5.2.1 1602的指令说明及时序 (21)5.2.2 数据获得与处理的原理 (23)5.2.3 软件流程图 (24)6 总结与展望 (26)6.1 设计总结 (26)6.2 设计展望 (26)致谢 ........................................................................................................ 错误！未定义书签。
语音声纹识别技术及应用 ppt课件
5
短时能量和过零率
语音分帧
每帧10-30ms, 帧间隔10ms
短时能量
• 对数 • 平方和 • 绝对值
E log x(i ) 2
N
E x(i ) 2 E x(i )
i 1 i 1 N
i 1 N
过零率(ZCR)
1 N 1 Z sgn sw (n) sgn sw (n 1) 2 n1
语音声纹识别技术及应用
41
模型的自适应(2)
MLLR算法
• MLLR：最大似然线性回归 • 本质：将原模型的参数进行线性变换后再进 行识别 • 特点：少量语音可以对所有模型进行自适应 ，只要得到线性变换矩阵即可
语音声纹识别技术及应用
42
区别性训练
传统HMM训练算法的缺陷 MCE算法
• MCE：最小分类误差准则 • 使用场合：小词表识别系统 • 需要细致调整算法参数，才能保证收敛
a11 a22 a33 a44
观测可见，状态隐含 基本要素 N --- 模型状态数
S1
a12
S2
a23
S3
a34
S4
π={πi} --- 初始概率分布 A={aij} --- 状态转移矩阵 B={bj(k)} --- 输出概率矩阵
o1 o2 o3 o4 ………… t oT
语音声纹识别技术及应用
21
响是微不足道的 训练过程中，常常将其设定为常数： aij=0.5 识别过程中，不进行log(aij)的累加 仅考虑bi(.)的作用
语音声纹识别技术及应用
40
模型的自适应(1)
自适应的必要性
• 口音 • 感冒...