汉语数码语音识别分析毕业设计参考文献
语音识别 毕业设计
语音识别毕业设计语音识别毕业设计一、引言语音识别技术是当今信息领域的热门研究方向之一。
随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别系统已经逐渐走入我们的生活，为我们提供了更加便捷和智能的交互方式。
在这个背景下，我选择了语音识别作为我的毕业设计课题，希望能够深入研究这一领域，探索其在实际应用中的潜力和挑战。
二、语音识别的基本原理语音识别是一种将人类语音转化为文字的技术。
其基本原理是通过采集和分析人类语音信号，提取其中的特征信息，然后利用机器学习算法进行模式匹配，最终将语音转化为文本。
语音识别系统的核心是语音信号的特征提取和模式匹配算法。
三、语音识别的应用领域语音识别技术在很多领域都有广泛的应用。
其中最为常见的是语音助手，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等。
这些语音助手能够根据用户的语音指令执行相应的操作，如播放音乐、查询天气等。
此外，语音识别还被应用于语音翻译、语音搜索、语音识别助听器等领域。
四、语音识别的挑战和难点尽管语音识别技术已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战和难点。
首先，语音信号受到环境噪声的干扰，容易导致识别错误。
其次，不同人的发音习惯和口音差异也会对语音识别的准确性造成影响。
此外，语音识别系统对于长句子的处理和语义理解仍然存在一定的困难。
五、毕业设计的目标和内容在我的毕业设计中，我将致力于设计和实现一个基于深度学习的语音识别系统。
该系统将采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习算法，以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
同时，我还将研究如何解决语音信号的噪声干扰和口音差异等问题，以进一步提升系统的性能。
六、设计方案和实施步骤在设计方案上，我计划采用开源的语音数据集进行训练和测试。
首先，我将对语音信号进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作。
然后，我将设计和训练深度学习模型，通过大量的语音数据进行迭代训练，以提高模型的准确性。
最后，我将评估系统的性能，并进行性能优化和调整。
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)。
语音识别实验报告
语音识别实验报告一、实验背景随着科技的迅速发展，语音识别技术在众多领域得到了广泛应用，如智能家居、智能客服、语音助手等。
为了深入了解语音识别的原理和性能，我们进行了本次实验。
二、实验目的1、了解语音识别的基本原理和工作流程。
2、比较不同语音识别系统的性能和准确性。
3、探究影响语音识别准确率的因素。
三、实验设备和材料1、计算机：配备高性能处理器和足够内存，以支持语音识别软件的运行。
2、麦克风：用于采集语音信号，选择了具有较好音质和灵敏度的麦克风。
3、语音识别软件：使用了市面上常见的几款语音识别软件，如_____、＿____等。
四、实验原理语音识别的基本原理是将输入的语音信号转换为数字信号，然后通过一系列的算法和模型进行分析和处理，最终将其转换为文字输出。
这个过程涉及到声学模型、语言模型和搜索算法等多个方面。
声学模型用于对语音信号的声学特征进行建模，将语音信号转换为声学特征向量。
语言模型则用于对语言的语法和语义进行建模，预测可能的文字序列。
搜索算法则在声学模型和语言模型的基础上，寻找最优的文字输出结果。
五、实验步骤1、准备实验环境：安装和配置好语音识别软件，确保麦克风正常工作。
2、采集语音样本：选择了不同的说话人，包括男性、女性和不同年龄段的人，录制了多种类型的语音样本，如清晰的朗读、自然的对话、带有口音的讲话等。
3、进行语音识别测试：使用不同的语音识别软件对采集的语音样本进行识别，并记录识别结果。
4、分析识别结果：对识别结果进行仔细分析，计算准确率、召回率等指标，并对错误类型进行分类和统计。
六、实验结果与分析1、不同语音识别软件的性能比较软件 A 在清晰朗读的语音样本上表现较好，准确率达到了____%，但在自然对话和带有口音的语音样本上准确率有所下降。
软件 B 在各种类型的语音样本上表现较为均衡，准确率都在____%左右。
软件 C 在处理带有噪音的语音样本时表现出色，但对于语速较快的语音识别准确率较低。
语音识别毕业设计
语音识别毕业设计语音识别毕业设计随着科技的不断进步，语音识别技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
语音识别技术使得机器能够理解和解析人类的语音指令，从而实现智能化的交互。
在这个信息爆炸的时代，语音识别技术的应用范围也越来越广泛，涉及到语音助手、智能家居、语音搜索等领域。
因此，我决定以语音识别为主题进行毕业设计。
首先，我将介绍语音识别技术的基本原理和发展历程。
语音识别技术是指将人类的语音信号转化为机器可以理解的文本或指令的过程。
它的基本原理是通过分析语音信号的频谱、时域特征等信息，结合机器学习算法，实现对语音信号的解析和理解。
语音识别技术的发展经历了多个阶段，从最初的基于模式匹配的方法，到现在的基于深度学习的方法。
这些技术的不断进步使得语音识别的准确率和稳定性得到了极大的提高。
接下来，我将介绍一些语音识别技术的应用场景。
语音助手是目前最为常见的语音识别应用之一。
通过与语音助手进行对话，我们可以实现语音控制手机、发送短信、播放音乐等功能。
智能家居也是语音识别技术的重要应用领域之一。
通过语音识别技术，我们可以实现对家居设备的语音控制，如打开灯光、调节温度等。
此外，语音搜索也是语音识别技术的重要应用之一。
通过语音搜索，我们可以通过语音输入关键词来搜索信息，提高搜索的便捷性和效率。
在毕业设计中，我计划设计一个基于深度学习的语音识别系统。
深度学习是当前语音识别技术中最为前沿和有效的方法之一。
它通过构建多层神经网络模型，实现对语音信号的特征提取和模式识别。
我将采集一定数量的语音数据集，并进行数据预处理和特征提取。
然后，我将设计一个深度学习模型，通过训练这个模型，使其能够准确地识别不同的语音指令。
最后，我将评估这个系统的性能，并进行优化和改进。
在这个毕业设计中，我将面临一些挑战和困难。
首先，语音识别技术本身就具有一定的复杂性，需要对信号处理、机器学习等领域有一定的了解。
其次，语音数据集的收集和处理也需要一定的时间和精力。
语音识别参考文献
语音识别参考文献语音识别是一项广泛应用于人机交互、语音翻译、智能助手等领域的技术。
它的目标是将人的语音输入转化为可理解和处理的文本数据。
随着人工智能和机器学习的发展，语音识别技术也得到了极大的提升和应用。
在语音识别领域，有许多经典的参考文献和研究成果。
以下是一些值得参考和研究的文献：1. Xiong, W., Droppo, J., Huang, X., Seide, F., Seltzer, M., Stolcke, A., & Yu, D. (2016). Achieving human parity in conversational speech recognition. arXiv preprintarXiv:1610.05256.这篇文章介绍了微软团队在语音识别方面的研究成果，实现了与人类口语识别准确率相媲美的结果。
2. Hinton, G., Deng, L., Yu, D., Dahl, G. E., Mohamed, A. R., Jaitly, N., ... & Kingsbury, B. (2012). Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups. IEEE Signal processing magazine, 29(6), 82-97.这篇文章介绍了深度神经网络在语音识别中的应用和研究进展，对于理解当前主流的语音识别技术有很大的帮助。
3. Hinton, G., Deng, L., Li, D., & Dahl, G. E. (2012). Deep neural networks for speech recognition. IEEE Signal Processing Magazine, 29(6), 82-97.这篇文章是语音识别中的经典之作，介绍了深度神经网络在语音识别中的应用和优势。
基于MATLAB的汉语数字语音识别系统
（ 河南理工大学 电气学院 ， 河南 焦作 ４４０） ５ ０ ０
摘
要： 应用动 态时间规整 （Ｔ 为识别 算法， 用Ｍ Ｃ （ Ｅ 频率倒谱 系数） Ｄ Ｗ） 采 Ｆ ＣＭ Ｌ 为主要语音特 征参数 ， 建立 了一 个汉
语数字语音识别 系统 ， 中包括语音信号 的预 处理 、 其 特征 参数的提 取 、 别模板 的训练、 别匹配算 法； 识 识 同时 ， 出利 提 用 ＭＡ Ｌ Ｂ图形用户界 面开发环境设计语音识 别 系统界 面 ， ＴＡ 设计 简单 ， 用方便 ， 使 系统界 面友好 。
为 了体 现语 音 的动态 特性 及能 量对 语音 区分 的作 用 ， 在 上述 语 音 特征 矢 量 中加 人 了一 阶差 分 ＭＦ Ｃ 还 Ｃ 及 其 一 阶能 量 和一 阶差分 能 量 ， 中能量 参 数 用语 音 其
平 均能 量进 行 了归一 化 。
３ 训 练 与识 别
路 径不 是 随 意选 择 的 ， 因为任 何 一种 语 音 的发 音快 慢 都有 可 能变化 ， 但是 其各 部分 的先后 次 序不 可能 改变 ， 因此 所选 的路 径必 定是从 左 下角 出发 ， 在右上 角结 束 ，
一
ｘｋ ｚ ） ／ ． （一 ｎ （一 （ｅ Ｋ． ｉ ∑ ）
尸 ） ｘｋｌ （＝ｌ（ 。 ）．
。
（ １ ）
（ ２ ）
其中 ， 为 ５２ ｌ 点。然后再求信号能量谱 ， ： 即 ５ 根据 （ ） ） ４ 式进行频率弯折 ， 在弯折后 的频率轴 上取等间隔滤波器组在频域对功率谱进行滤波．
４ 对加窗后的语音信号进行 ５ ２ ） １ 点离散傅立叶变
换（ Ｆ ， ： Ｄ Ｔ） 即
用过零率找到语音端点的相对精确位置 ， 分解 出每一 个 语 音段 。 个实例见 图 ２ 其 中 ５ ， 表示无 声段 ，表示 有声 ， 段 ， 示 有 声 段 结束 后 的无 声 部 分 。从 图 中可 知 有 Ｈ表
语音识别毕业论文
语音识别毕业论文语音识别毕业论文语音识别是一项旨在将人类语音转化为可被计算机理解和处理的技术。
它在人工智能领域中扮演着重要的角色，被广泛应用于语音助手、语音控制和语音翻译等领域。
本篇论文将探讨语音识别的原理、应用和未来发展趋势，以及相关的挑战和解决方案。
一、语音识别的原理语音识别的核心原理是将语音信号转化为文本信息。
这个过程可以分为三个主要步骤：信号预处理、特征提取和模型训练。
首先，语音信号经过预处理，包括降噪、去除不相关的信号和语音分割等。
然后，从预处理后的语音信号中提取特征，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）。
最后，使用机器学习算法，如隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型，对提取的特征进行训练和识别，得到最终的文本输出。
二、语音识别的应用语音识别技术在各个领域都有广泛的应用。
其中最为人熟知的是语音助手，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa。
通过语音识别，用户可以通过语音指令控制智能设备，进行日常操作，如发送短信、播放音乐和查询天气等。
此外，语音识别还被应用于语音翻译、语音识别课堂、语音控制汽车等领域，极大地方便了人们的生活。
三、语音识别的挑战尽管语音识别技术已经取得了巨大的进步，但仍然存在一些挑战。
首先，语音识别需要处理各种不同的语音信号，如不同的语言、口音和噪声环境等。
这使得模型的训练和适应变得更加困难。
其次，语音识别需要处理大量的数据，这对计算资源和存储空间提出了巨大的要求。
此外，语音识别还需要解决语义理解和上下文推理等问题，以提高识别的准确性和可靠性。
四、语音识别的解决方案为了应对语音识别的挑战，研究者们提出了一系列的解决方案。
首先，通过使用更加先进的特征提取算法和模型训练方法，可以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
其次，结合其他的人工智能技术，如自然语言处理和知识图谱，可以进一步提高语音识别的语义理解和上下文推理能力。
此外，利用云计算和分布式计算等技术，可以解决语音识别中的计算和存储问题。
汉语数码语音识别分析毕业设计第四章
第四章汉语数码串语音识别分析§4.1 声学模型4.1.1 语音特征参数采用MFCC参数为语音特征参数，MFCC参数的提取步骤已在第二章中详细给出，这里不再叙述。
4.1.2 基于整词模型的上下文无关连续HMM本文的语音模型一共有13个，其中包括11个数字(“1”有 [yi] 和 [yao] 两种念法)，一个静音模型和一个词间暂停模型。
隐含马尔科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)是语音识别中描述语音的最常用的模型，大部分的语音识别系统都是基于HMM的。
因此本文也采用HMM描述语音。
根据描述的语音单位的大小，HMM可分为：✧基于整词模型的HMM(Word based HMM)。
其优点为可以很好地描述词内音素协同发音的特点，建模过程也较为简单。
因此很多小词汇量语音识别系统均采用整词模型HMM。
但在大词汇量语音识别中由于所需建立的模型太多而无法使用。
✧基于子词模型的HMM(Sub Word based HMM)。
该类HMM描述的语音单位比词小，如英语语音识别中的基本音素，汉语语音识别中的半音节等。
其优点为模型总数少，所以在大词汇量语音识别中得到了广泛的应用。
其缺点在于其描述词内协同发音的能力劣于整词模型，但由于子词模型已经得到了非常充分的研究，所以近年来在很多小词表应用识别系统中也用了子词模型。
本文采用较为简单的整词模型HMM。
根据是否考虑上下文的影响，HMM可以分为：✧上下文无关(Context Independent，CI)HMM。
CI-HMM不考虑上下文的影响，其优点在于所需建立的模型少，易于获得较多的训练语音，缺点在于没有考虑上下文协同发音的影响，会对识别性能有所影响。
✧上下文相关(Context Dependent，CD)HMM。
CD-HMM需要考虑上下文的影响，需要建立的模型远多于CI-HMM，因此无法对每一个模型获得足够多的训练语音，需要利用聚类技术(如决策树算法等)合并相近的模型。
基于深度学习的中文语音识别技术研究
基于深度学习的中文语音识别技术研究第一章：引言自从人工智能迅速发展以来，语音识别技术逐渐成为了最受欢迎的人工智能领域之一。
语音识别技术的变革已经由传统的音频波形模型向更先进的深度学习模型发展。
随着深度学习技术的不断突破，人们已经成功地开发出了基于深度学习的语音识别系统。
本文主要研究基于深度学习的中文语音识别技术。
第二章：研究背景语音识别技术是指通过计算机程序自动将人类语音转换为文本或其他指令的技术。
在早期的语音识别系统中，常用的方法是使用隐马尔科夫模型（HMM）结合高斯混合模型（GMM）来实现语音识别。
但是这种方法有很多缺陷，如不稳定及复杂性高等问题。
由于深度学习模型具有很强的泛化能力，因此它成为了实现更高效、精确及可靠的语音识别系统的更好方法。
第三章：研究现状基于深度学习的语音识别技术已经在各个领域得到了广泛的应用，包括自然语言处理、人脸识别、语音识别等。
在本研究的语音信号处理领域中，深度学习模型也被广泛使用，例如多层感知机和循环神经网络。
这些模型通过大量的训练数据和精巧的算法设计能够较为准确地识别用户的语音指令。
第四章：深度学习模型在语音信号处理中，多层感知机（MLP）和循环神经网络（RNN）是最常用的深度学习模型。
MLP主要用于输入语音数据的前处理阶段。
RNN则更适合开发高效的语音识别系统，由于它有很强的时序模型，能够捕获语音数据的上下文信息。
同时，CNN和DNN结合是一种可以取得更好深度学习效果的新型深度学习模型，同时还具有高效的处理能力。
第五章：实验部分基于以上深度学习的模型，我们通过实验进行语音信号音频数据在线语音识别分析和有效性测试，结果显示，基于深度学习模型的语音信号处理方法能够更好地适应语音识别任务，比传统的基于GMM-HMM模型的方法更有效和精确。
实验结果表明，该方法在中文语音识别方面取得了良好的效果。
第六章：结论本文主要研究了基于深度学习的中文语音识别技术。
实验结果表明，该方法在中文语音识别上取得了良好的效果。
毕业论文《语音识别系统的设计与实现》
摘要 (III)Abstract (I)前言 (I)第一章绪论 (1)1.1 研究的目的和意义 (1)1.2 国内外研究历史与现状 (1)1.3 语音识别存在的问题 (4)1.4 论文主要研究内容及结构安排 (5)第二章语音识别系统 (6)2.1 语音识别系统简介 (6)2.1.1 语音识别系统的结构 (6)2.1.2 语音识别的系统类型 (7)2.1.3 语音识别的基元选择 (9)2.2 语音识别系统的应用 (9)2.2.1 语音识别系统的应用分类 (9)2.2.2语音识别系统应用的特点 (10)2.2.3 语音识别系统的应用所面临的问题 (11)2.3 语音识别的算法简介 (12)2.3.1 基于语音学和声学的方法 (12)2.3.2 模板匹配的方法 (13)2.3.3神经网络的方法 (15)第三章语音识别系统的理论基础 (16)3.1 语音识别系统的基本组成 (16)3.2 语音预处理 (17)3.2.1 预加重 (17)3.2.2 加窗分帧 (17)3.2.3 端点检测 (18)3.2.4 语音特征参数提取 (18)3.2.5 语音训练和识别 (22)第四章特定人孤立词语音识别系统的设计方案 (26)4.1 基于VQ语音识别系统的模型设计 (26)4.2 语音识别系统特征参数提取提取 (27)4.2.1 特征参数提取过程 (27)4.2.2 特征提取matlab实现 (28)4.3 VQ训练与识别 (30)4.3.1 用矢量量化生成码本 (30)4.3.2 基于VQ的说话人识别 (31)4.4 设计结果分析 (33)总结与体会 (36)谢辞 (38)参考文献 (39)摘要本文主要介绍了语音识别系统的基础知识，包括语音识别系统的应用、结构以及算法。
重点阐述了语音识别系统的原理以及相关算法，通过参考查阅资料，借助MATLAB工具，设计基于VQ码本训练程序和识别程序，识别特定人的语音。
系统主要包括训练和识别两个阶段。
毕业设计(论文)-基于dtw模型的语音识别[管理资料]
![毕业设计(论文)-基于dtw模型的语音识别[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/2550eac383c4bb4cf6ecd1ea.png)
2)自然保护区监测信息无线传输技术与方法研究。最佳频点选择，组网方式，图上作业，机站选点，天线类型，实验设备选型等。
3)自然保护区监测信息数据格式及DSP芯片开发技术研究。与华为等开发商合作进行专用设备的设计与开发等。
4)重点保护动物自动跟踪技术研究。监测设备之间的配合，待机与激活状态的自动切换等。
DTW算法基于动态规划（DP）的思想，解决了孤立词发音长短不一的模板匹配问题。文中还针对动态规划的不足提出了改进。
关键词：语音识别DTWMATLAB动态规划
Voice-Identification Based on DTW Model
Dan Peng
(Dept. of Computer and Information Science,SouthwestForestryCollege,Kunming, Yunan, 650224,China)
2
语音识别：语音识别（Speech Recognition）重要是指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确的识别语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图或执行特定的任务[12]。
基于深度学习的语音识别技术研究毕业设计1
基于深度学习的语音识别技术研究毕业设计1深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，近年来在语音识别领域取得了巨大的突破。
本文将探讨基于深度学习的语音识别技术，并以此为基础展开毕业设计的研究。
1. 引言语音识别技术是将口述的语言转化为可理解的文本或指令的过程。
传统的语音识别方法通常基于统计模型，需要大量的特征工程和人工设定参数。
然而，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的语音识别方法已经成为主流。
2. 深度学习与语音识别技术深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法。
它通过多层次的神经元网络构建，可以学习到高级抽象的特征表示。
在语音识别领域，深度学习通过使用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等结构，实现了更准确和鲁棒的语音识别。
3. 数据预处理在进行深度学习的语音识别之前，需要对原始音频数据进行预处理。
这包括去除噪声、标准化音频强度、分割句子和标记音素等。
预处理的目的是提高模型对语音特征的提取能力，并减少噪音的干扰。
4. 特征提取特征提取是将语音信号转化为可供深度学习模型处理的数值表示。
其中，常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、滤波器组和深度神经网络等。
这些方法可以有效地捕捉语音信号的特征，提高语音识别的准确性。
5. 深度学习模型深度学习的语音识别模型通常基于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）进行建模。
其中，LSTM是最常用的循环神经网络模型，其通过记忆和遗忘机制实现对长序列数据的建模能力。
而CNN则主要用于提取局部特征，对于语音识别任务中音频的时间和频率特征具有较好的适应性。
6. 模型训练与优化模型训练是深度学习语音识别技术的核心环节。
通过使用大量的标注语音数据进行有监督学习，模型可以逐渐调整参数以最大程度地减小预测误差。
此外，基于深度学习的语音识别还可以使用优化算法，如随机梯度下降（SGD）和自适应学习率等，来提高模型的训练效果。
7. 实验与结果分析为了验证基于深度学习的语音识别技术的效果，本课题设计将进行一系列实验。
语音识别文献综述
噪音环境下的语音识别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.2。
语音识别的发展历史和研究现状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。
汉语数码语音识别分析毕业设计参考文献
====Word行业资料分享--可编辑版本--双击可删====参考文献1.吴亚栋语音识别基础讲义上海：上海交通大学2000年1月2.吴宗济，林茂灿，《实验语音学概要》，高等教育出版社，1989年3.刘加. 汉语大词汇量连续语音识别系统研究进展. 电子学报. 2000, 28 (1) : 85－914.顾良. 汉语数码语音识别方法研究及DSP系统设计：[博士学位论文]. 北京：清华大学电子工程系，19975.李须真. 汉语数码语音识别在定点DSP上的实现：[硕士学位论文]. 北京：清华大学电子工程系，19996.张春涛，吴善培. 最大互信息用于语音识别. 北京邮电大学学报，1998, 21 (3) : 82-857.戴蓓倩，郁正庆，戴任飞，等. 基于话者分类和HMM的话者自适应语音识别. 中国科学技术大学学报，1996, 26 (2) : 147-1538.杨行峻，迟惠生等. 语音信号数字处理. 北京：电子工业出版社，1995，129－1619.赵庆卫，肖熙，王作英，陆大金. 段长信息在连续语音识别中的应用研究. 声学学报. 2000, 25 (2) : 175－18110.林焘，王理嘉. 语音学教程. 北京：北京大学出版社. 1992，20－2311.张金槐，唐雪梅. BAYES方法. 湖南：国防科技大学出版社. 1993，64－6812.梁之舜，邓集贤，杨维权等. 概念论及数理统计（下）. 北京：高等教育出版社. 1980，103－12113.茆诗松，王静龙，濮晓龙. 高等数理统计. 北京：高等教育出版社. 1998，175－18214.赵庆卫. 非特定人大词汇量汉语连续语音识别系统的研究.：[博士学位论文]. 北京：清华大学电子工程系，199815.顾良，刘润生. 利用声调判别提高汉语数码语音识别性能. 清华大学学报（自然科学版），1998，36(10)：36－3916.赵庆卫，王作英，陆大金. 基于音节间相关识别单元的汉语数码连续语音识别算法. 清华大学学报（自然科学版），1999，39(9)：65－68源-于-网-络-收-集。
语音识别文献素材
t 1 T
最终化简为
p(O | ) s1bs1 (o1 )as1s 2bs 2 (o2 )asT 1sT bsT (oT )
s
物理意义：首先，HMM由初始状态以 的概率跳转到状态S1 ， 并随之以输出概率 产生观测向量O1，依次下去，一直到达T时 刻。
p(O | ) p(O,s | ) p(s | ) p(O | s, )
S S
四、声学建模
根据一阶马尔科夫假设
p(s | ) p(s1 | ) p(st | st 1 , ) s1as1s 2 asT 1sT
t 2 T
根据输出无关假设
五、语言模型
但是，统计语言模型也有它的不足，就是无法刻画词间长 距离的约束关系。
为了突破统计语言模型的限制，将自然语言结构信息(语法 信息、语义结构信息融入到语言模型中，对语言模型进行改 进，提出了基于语言模型的自适应研究[ 10] 。 思想：语言模型的自适应通常结合背景文字语料库预测， 是语音同一时期或同一领域的文字语料训练出较鲁棒的自适应 语言模型。
四、声学建模
递归计算
四、声学建模
d.训练阶段 语音识别中HMM模型参数值的估计目前依然没有一个可靠 的闭式解，通常采用的是迭代训练的方法，每次都在旧的 HMM基础之上，利用最大似然准则[7]对参数进行优化。 经典算法——期望最大化算法、前后向算法 各自特点： EM算法能够有效地处理HMM中由于状态序列的隐藏造成 的不完全数据情况下的HMM参数更新问题。 BW算法可以非常高效的从训练数据中积累统计量，作为 HMM参数更新时所需要的必要信息。
毕业设计_语音识别技术人工智能论文
一：前沿语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。
它是一门交叉学科，正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。
语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。
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。
二：语音识别技术概述语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(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。
语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。
语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。
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。
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。
三．语音识别的研究历史语音识别的研究工作始于20世纪50年代，1952年Bell 实验室开发的Audry系统是第一个可以识别10个英文数字的语音识别系统。
1959年，Rorgie和Forge采用数字计算机识别英文元音和孤立词，从此开始了计算机语音识别。
60年代，苏联的Matin等提出了语音结束点的端点检测，使语音识别水平明显上升；Vintsyuk提出了动态编程，这一提法在以后的识别中不可或缺。
语音识别的特征参数的提取与研究的毕业论文
语音识别的特征参数的提取与研究的毕业论文目录评语Ⅰ答辩记录Ⅱ毕业设计任务书Ⅲ毕业设计开题报告Ⅳ中英文摘要V 引言 (1)1 绪论 (2)1.1语音识别发展历史及发展趋势 (2)1.2语音识别系统的原理组成 (3)1.3语音特征参数的提取在语音识别中的作用 (4)2 语音信号预处理 (5)2.1语音信号的预加重 (6)2.2语音信号的采样与滤波 (7)2.3语音信号的加窗与分帧 (8)2.4 语音端点检测 (9)2.4.1 语音信号短时平均能量 (10)2.4.2 语音信号短时平均过零率 (12)3 语音特征参数提取 (13)3.1线性预测倒谱系数LPCC (14)3.1.1线性预测分析 (15)3.1.2 线性预测倒谱分析 (15)3.2 MEL倒谱系数MFCC (16)3.2.1 MEL频率 (16)3.2.2MFCC参数提取 (17)3.2.3 实验仿真结果与分析 (18)4 结论 (20)谢辞 (23)参考文献 (24)附录 (26)引言语音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，它和认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科联系紧密。
语音信号处理技术的发展依赖于这些学科的发展，而语音信号处理技术的进步也会促成这些学科的进步。
语音信号处理的目的是要得到某些语音特征参数以便高效地传输或存储；或者是通过某种处理运算以达到某种用途的要求，如人工合成语音、辨识出讲话者、识别出讲话的内容等。
语音合成技术、语音编码技术及语音识别技术作为语音信号处理的三个分支。
语言作为人类最重要的交流工具，是人类获得信息的重要来源之一，让计算机能“听懂”人类的语言，也是人与计算机之间进行沟通最方便的形式之一。
用语音来实现人与计算机之间的交互，主要包括三项技术，即语音识别、自然语言理解和语音合成。
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。
20世纪90年代，语音识别技术从实验室走向应用，今天，语音识别技术受到了国内外研究机构的广泛关注和高度重视，其应用也必将带来良好的社会和经济效益。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
参考文献
参考文献
1.吴亚栋语音识别基础讲义上海：上海交通大学2000年1月
2.吴宗济，林茂灿，《实验语音学概要》，高等教育出版社，1989年
3.刘加. 汉语大词汇量连续语音识别系统研究进展. 电子学报. 2000, 28 (1) : 85－91
4.顾良. 汉语数码语音识别方法研究及DSP系统设计：[博士学位论文]. 北京：清华大学
电子工程系，1997
5.李须真. 汉语数码语音识别在定点DSP上的实现：[硕士学位论文]. 北京：清华大学电
子工程系，1999
6.张春涛，吴善培. 最大互信息用于语音识别. 北京邮电大学学报，1998, 21 (3) : 82-85
7.戴蓓倩，郁正庆，戴任飞，等. 基于话者分类和HMM的话者自适应语音识别. 中国科
学技术大学学报，1996, 26 (2) : 147-153
8.杨行峻，迟惠生等. 语音信号数字处理. 北京：电子工业出版社，1995，129－161
9.赵庆卫，肖熙，王作英，陆大金. 段长信息在连续语音识别中的应用研究. 声学学报. 2000,
25 (2) : 175－181
10.林焘，王理嘉. 语音学教程. 北京：北京大学出版社. 1992，20－23
11.张金槐，唐雪梅. BAYES方法. 湖南：国防科技大学出版社. 1993，64－68
12.梁之舜，邓集贤，杨维权等. 概念论及数理统计（下）. 北京：高等教育出版社. 1980，
103－121
13.茆诗松，王静龙，濮晓龙. 高等数理统计. 北京：高等教育出版社. 1998，175－182
14.赵庆卫. 非特定人大词汇量汉语连续语音识别系统的研究.：[博士学位论文]. 北京：清
华大学电子工程系，1998
15.顾良，刘润生. 利用声调判别提高汉语数码语音识别性能. 清华大学学报（自然科学版），
1998，36(10)：36－39
16.赵庆卫，王作英，陆大金. 基于音节间相关识别单元的汉语数码连续语音识别算法. 清
华大学学报（自然科学版），1999，39(9)：65－68
－60－。