语音识别技术微课
《语音识别技术介绍》PPT课件
语音识别概述
21世纪语音识别技术的应用及产品化方面进一步发展。在语音识别产品方面， 各大公司纷纷推出自己产品。目前世界上最先进的语音识别软件，既不是微软生 产的，也非IBM制造，它的名字叫做Naturally Speaking，出自于Nuance Communications公司。Naturally Speaking己经得到了大多数用户的认可。用户 对着麦克风说话，屏幕上就显示出说话的内容，很容易识别和纠正错误.久而久 之，该软件就会适应用户的说话风格。
语音识别系统基本原理
语音识别系统基本构成
语音识别系统基本原理
预处理 预处理部分包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，去除声门激励和
口唇辐射的影响以及噪声影响等，预处理最重要的步骤是端点检测。
特征提取 特征提取部分的作用是从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号
特征的参数，如平均能量、过零数、共振峰、倒谱、线性预测系数等，以便训练 和识别。参数的选择直接关系着语音识别系统识别率的高低。
目前市场上出现的语音识别器大多数是特定人孤立单词语音识别系统。
孤立词语音识别系统中的难点问题： (1) 语音信号的多变性 语音信号是非平稳随机信号，不但不同发音者发音之间存在重大的差异，即
使同一人同一语音的不同次发音，也存在很大差异。 (2) 噪声影响 当实际环境中有噪声存在时，容易造成训练与测试环境不匹配导致语音识别
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。
人工智能语音识别课件
后端处理模块
语言模型
采用统计学习方法（如n-gram、循环神经网络等）对大量文本数据进行训练，得到一个能够将文本表示映射到 最终输出结果的模型。
置信度分析
对每个识别结果进行置信度评估，以过滤掉低置信度的结果，提高识别准确率。
04
CATALOGUE
语音识别技术面临的挑战与解 决方案
环境噪声与干扰问题
机器学习与深度学习在语音识别中的应用
传统机器学习方法
使用高斯混合模型、i-vector和PLDA等传统机器学习方法进行声学建模。
深度学习方法
使用深度神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络等深度学习方法进行声学 建模和序列识别。
03
CATALOGUE
语音识别系统架构
前端处理模块
预加重
加窗
通过一个高通滤波器对输入的语音信 号进行预处理，以减少语音信号的延 迟和改善语音信号的频谱特性。
03
定期进行安全审计和监控，及时发现和处理安全漏洞和威胁。
06
CATALOGUE
实践案例分析
智能客服系统中的应用
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总结词：高效便捷
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详细描述：智能客服系统通过语音识别技术，能够快速准 确地识别用户语音信息，实现高效便捷的自助服务，提高 客户满意度。
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倒谱系数（cepstral coefficients）
将语音信号从时域转换到频域，提取出反映语音信号频谱特性的特征。
声学模型与解码模块
声学模型
采用统计学习方法（如隐马尔可可模型、神经网络等）对大量语音数据进行训练， 得到一个能够将语音特征映射到音素级别的模型。
解码
根据声学模型和语言模型，对输入的语音特征进行解码，生成对应的文本表示。
浙教版(2023)初中信息技术八年级下册第5课语音识别技术教学设计
第5课《语音识别技术》教学设计【课标内容要求】通过认识身边的人工智能应用，体会人工智能技术正在帮助人们以更便捷的方式投入学习、生活和工作中，感受人工智能的发展给人类社会带来的深刻影响。
【教学内容分析】本课在课标中属于第四学段（7-9年级）中“人工智能与智慧社会”的人工智能模块。
本课主要涉及在语音识别过程中对人工智能特征提取、模式匹配、语言处理等技术的案例体验和原理分析，这部分内容较为抽象，需要借助实际案例和活动，通过模仿理解计算机科学中模式识别的过程。
在八年级下册教材中，本课作为第二单元第一课，既是了解了第一单元人工智能技术原理后第一课体验感较强的课，也是作为智能技术入门的第一课，有着提升学生学习兴趣、深入具体技术的作用。
难度逐渐提升，并由具体技术延伸到人工智能深度学习、技术基础和安全意识等方面。
【教学目标】1. 通过具体任务的实践活动，感受语音识别技术的基本流程。
2. 理解语音识别技术的基本过程和原理，明白语音识别技术实现的方式，能阐述语音识别技术的基本流程。
3. 能迁移到人工智能应用的生活场景，感受人工智能带来的便利，增强学习主动性和积极性。
重点：理解语音识别技术的基本过程和原理难点：明白语音识别技术实现的方式，理解“语音模型”“音素序列”“模式匹配”等术语及其在语音识别过程中发挥的作用【核心素养指向】1.认识到互联网、物联网和人工智能对社会发展的影响，善于使用信息科技解决学习和生活中的问题（信息意识）2.能在真实情境中发现问题，提取问题的基本特征，对问题进行抽象、分解、建模、制定解决方案（计算思维）【学情分析】八年级学生经历了信息科技课程的学习，在日常生活中也对信息科技有一定的接触，具备基本的计算机操作技能，也对语音识别技术有一定的了解，但并不系统、全面，可能存在一些前概念的影响。
这个年龄段的学生已经具备一定的逻辑思考能力，对问题的观察、分析、思考有了提升，能通过感知体会影响。
学习语音识别技术需要对计算机基础知识有一定理解，能明白数据采样量化的过程，因此要在这方面给予一些辅助学习资料，并逐级增加难度，给学生自主学习的空间。
06-26《语音识别》教学设计
第26课语音识别【教材分析】本课是人工智能模块的最后一课。
本课是一个实践活动，应用计算思维，结合xDing软件AI模块来解决生活中的问题。
首先提出问题——如何实现语音控制。
xDing软件中AI选项中有“智能语音输入”模块。
通过该模块可以向开源机器人“小丁”发出语音指令。
然后解决问题——“小丁”怎样才能“听懂”语音指令？教材中指引学生用“如果”条件语句进行指令判断，然后根据语音指令写出不同执行方式。
最后总结验证——运行程序，并通过话筒发出指令，观察舵机运行状况。
根据舵机转动情况调整程序让“小丁”能“听懂”更多语音指令。
【学情分析】六年级学生经过本单元前3课的学习已经对人工智能的定义、发展、分类有了初步的了解。
对于xDing软件中AI模块中的控件的应用也有了使用经验。
【教学目标与要求】1.通过数字化学习方式了解现实生活中语音识别的意义。
2.通过硬件搭建和xDing软件编程制作语音控制的门，培养学生计算思维。
3.尝试利用编程和语音识别技术实现更细致的舵机控制，培养创新意识。
【教学重点与难点】重点：1.掌握使舵机摇臂模拟开关门的算法。
2.学会使用xDing软件实现语音控制舵机开关门的编程操作。
难点：体验用计算思维解决生活中的实际问题的方法，尝试利用语音识别技术进行控制舵机的编程。
【教学方法与手段】方法：通过提问激发学生的学习动机，教学过程中采用了任务驱动法进行教学，将自主探究和小组合作学习相结合，重点培养学生对应用xDing软件实现人工智能的兴趣，提高学生编程热情。
手段：多媒体教学课件、教师演示与学生操作相结合。
【课时安排】安排1课时。
【教学过程】一、导入1. 播放语音识别相关视频，让学生欣赏。
2. 讨论所看到的画面介绍了什么知识？3. 现实生活中语音识别有哪些实际应用？未来语音识别可能会帮助人们做什么？4. 小问号看了以后也想要设计一个“听话”的门。
小博士说xDing软件中的人工智能模块可以帮助他实现。
《语音识别》 说课稿
《语音识别》说课稿尊敬的各位评委老师：大家好！今天我说课的题目是《语音识别》。
下面我将从教材分析、学情分析、教学目标、教学重难点、教法与学法、教学过程以及教学反思这几个方面来展开我的说课。
一、教材分析《语音识别》是信息技术领域中的一个重要内容，它涉及到计算机科学、语言学、信号处理等多个学科的知识。
本节课所选用的教材是_____出版社出版的《信息技术》＿____册，教材在内容编排上注重理论与实践相结合，通过实际案例引导学生理解和掌握语音识别的基本原理和应用。
在教材中，语音识别这一章节位于_____部分，它是对前面所学的_____知识的延伸和拓展，同时也为后续学习_____内容奠定了基础。
通过本节课的学习，学生将对语音识别技术有一个初步的认识，了解其工作原理和应用场景，为今后进一步学习和探索相关领域的知识打开了一扇窗口。
二、学情分析本节课的授课对象是_____年级的学生，他们已经具备了一定的信息技术基础知识和操作能力，对新鲜事物充满好奇心和求知欲。
在之前的学习中，学生已经接触过计算机的基本操作、编程语言等内容，具备了一定的逻辑思维能力和问题解决能力。
然而，语音识别技术对于学生来说可能是一个相对陌生的领域，其中涉及到的一些概念和原理可能会比较抽象，理解起来有一定的难度。
此外，学生在学习过程中可能会出现注意力不集中、缺乏耐心等问题，需要教师在教学过程中采取多样化的教学方法和手段，激发学生的学习兴趣，提高课堂教学效果。
三、教学目标基于对教材和学情的分析，我制定了以下教学目标：1、知识与技能目标（1）学生能够了解语音识别的定义、工作原理和应用场景。
（2）学生能够掌握语音识别系统的基本组成部分和工作流程。
（3）学生能够学会使用常见的语音识别软件进行简单的语音输入和操作。
2、过程与方法目标（1）通过观察、分析和实践，培养学生的观察能力、分析问题和解决问题的能力。
（2）通过小组合作学习，培养学生的团队协作精神和交流能力。
语音识别技术微课
定义
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。
主要应用
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。
前景
在电话与通信系统中，智能语音接口正在把 电话机从一个单纯的服务工具变成为一个服务的 “提供者”和生活“伙伴”；
使用电话与 通信网络，人们 可以通过语音命 令方便地从远端 的数据库系统中 查询与提取有关 的信息；
随着计算机的小型化，仅只有一个手 表那么大，再用键盘进行 拨号操作已经是不可能的。
语音识别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。
专题讲座：语音识别与声纹识别
1 语音信号处理基础
1.1 语音信号的产生
等效为激励源＋声道＋喇叭口
激励源：声带 声带振动频率－基频(基音频 率) 清音 － 声带不振动 浊音 － 声带振动 声道：可变谐振腔 不同形状、不同声音 共振(谐振)频率
1 语音信号处理基础
1.1 语音信号的产生
发音的分类
浊音（voiced sounds）：声道打开，声带在先打开后 关闭，气流经过使声带要发生张驰振动，变为准周期振动气 流。浊音的激励源被等效为准周期的脉冲信号。 清音（unvoiced sounds）：声带不振动，而在在声道 某处保持收缩，气流在声道里收缩后高速通过产生湍流，再 经过主声道（咽、口腔）的调整最终形成清音。清音的激励 源被等效为一种白噪声信号。 爆破音（plosive sounds）：声道关闭之后产生压缩空 气然后突然打开声道所发出的声音。
语音识别与声纹识别
重庆第二师范学院数学与信息工程系
www.themegalle
Contents
1 语音信号处理基础
2 语音识别
语音识别 声纹处理
3 声纹识别 4 语音合成
5 语音数据挖掘
1 语音信号处理基础
内容提示
语音
信号
1.1 语音信号的产生
1.2 语音信号的感知（了解） 1.3 语音信号的线性产生模型
8.5cm
17cm 声道的无损模型 L=17cm，声道的长度 嘴唇
n表示谐振频率的序号
n=1,2,3 „ 称为第一共振峰F1=500Hz 、第二共振峰F2=1500Hz 、第三共振峰F3=2500Hz ，„ c=340m/s 声速
1 语音信号处理基础
1.1 语音信号的产生
一种声道形状对应一套共振峰 不同人的声道大小不同，共振峰不同 同一人，发不同音，共振峰也不同 声道的作用相当于一个滤波器，它放大（或增强） 某些频率而衰减其他频率分量
科大讯飞语音识别讲义PPT学习教案
InterReco标准开发接口
端点检测开发接口
支持对音频数据检测语音开始点及结束点的功能，并 提供端点检测的参数设置、读取功能。
识别器开发接口
通过激活语法，对语音进行语音识别并获取识别结果。 同时为满足一般IVR的需要，提供DTMF(双音多频)解析、 返回用户语音等功能。
语音录入开发接口
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手机挂失 手机上网 余额查询 彩铃业务
呼叫导航系统的评估
识别性能
假如“我/的/手机/丢/了”，识别为“我们/手机/丢/掉/了 插入错误，如“掉”，标记为I 删除错误，如“的”，标记为D 替换错误，如“我们”，标记为S 假如总词数为N，其中正确为M，则识别准确率为
(N-I-D-S)/N
InterReco快速开发接口
是对应用开发接口的封装，提供最为快速 的开发能力
通过激活语法，实现在线的语音识别功能 的同时，提供了对语音文件的识别功能
与简单开发接口相比，不提供DTMF语法解 析及返回用户语音第功35页/能共97页
标准开发接口 之 端点检测开发接口
函数名称 ISRepOpen ISRepClose ISRepDetectorCreate ISRepDetectorDestroy ISRepSetParameter ISRepGetParameter ISRepSessionBegin ISRepSessionEnd ISRepPromptDone ISRepStart ISRepStop
• 基于讯飞语音识别系统SDK 的开发
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讯飞语音识别系统
命令词识别系统 路由导航系统 POI系统
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1 命令词识别系统
以语法的形式限定待识别的内容
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
18
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
10/8/2024
19
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
10/8/2024
5
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
6
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
10/8/2024
12
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
全国浙教版信息技术八年级下册第二单元第5课《语音识别技术》教学设计
教学流程
（一）课前准备（预计用时：5分钟）
学生预习：
在课前，我会发放预习材料，引导学生提前了解语音识别技术的学习内容，并标记出有疑问或不懂的地方。同时，设计预习问题，激发学生思考，为课堂学习语音识别技术内容做好准备。
教师备课：
我将深入研究教材，明确语音识别技术的教学目标和重难点。同时，准备教学用具和多媒体资源，确保教学过程的顺利进行。设计课堂互动环节，提高学生学习语音识别技术的积极性。
（二）课堂导入（预计用时：3分钟）
激发兴趣：
我将通过展示与语音识别技术相关的图片、视频或故事，吸引学生的注意力。同时，提出问题或设置悬念，引发学生的好奇心和求知欲，引导学生进入语音识别技术学习状态。
- 未来发展：更加智能、更加自然的人机交互
- 关键词：噪声环境、口音识别、多语言识别、智能交互
课后作业
2. 语音识别技术挑战：请分析语音识别技术在实际应用中可能遇到的挑战，并提出一种可能的解决方案。
3. 语音识别技术未来发展：请预测未来语音识别技术的发展趋势，并说明你的理由。
4. 语音识别技术实验设计：请设计一个简单的语音识别实验，包括实验目的、实验器材、实验步骤和预期结果。
学生学习效果
1. 知识与技能：通过本节课的学习，学生掌握了语音识别技术的基本概念、发展历程和应用场景。他们了解了语音识别技术的工作原理，包括语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练和识别等环节。此外，学生还学会了如何使用现成的语音识别软件进行语音输入和输出。
《语音识别技术介绍》课件
在复杂环境、多语言等情况下，识别准确性仍存在挑战。
3 语音识别技术的前景展望
随着技术的不断进步，语音识别将在更多领域别技术的应用案例
智能语音助手
如Siri、小爱同学等，提供语音 交互、查询信息、控制设备等 功能。
电话客服系统
利用语音识别技术提供自动语 音导航、语音识别、智能推荐 等服务。
聊天机器人
通过语音识别技术实现与用户 的自然语言对话，提供智能问 答、娱乐等功能。
语音识别技术的挑战和未来
1 声音环境的复杂性
语音识别技术广泛应用于智能语音助手、电话客服系统、聊天机器人等领域。
3 语音识别技术与其他技术的关系
语音识别技术与自然语言处理、机器学习等技术密切相关，共同构成智能语音系统。
语音识别技术的原理
1 语音采样和信号处理
通过麦克风采集语音信号，并对信号进行去噪、增强等处理。
2 特征提取
从语音信号中提取语音特征，如音频频谱、梅尔频率倒谱系数等。
语音识别技术需要应对噪声、回声等干扰，提高在复杂环境下的识别准确性。
2 多语言语音识别技术的发展
对不同语言、方言的准确识别是多语音识别技术发展的重要方向。
3 语音识别技术的未来发展趋势
随着人工智能技术的发展，语音识别技术将更加智能化、个性化、多场景应用。
结论
1 语音识别技术的优点
提供了人机交互的新方式，方便快捷、便于特定场景操作。
《语音识别技术介绍》 PPT课件
# 语音识别技术介绍
语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行自动识别和理解的技术。本课 件将介绍语音识别技术的概述、原理、常见技术、应用案例、挑战和未来。
概述
1 什么是语音识别技术？
第5课语音识别技术课件(共19张PPT)八下信息科技浙教版(2023)
亲身体验
尝试在人工智能开放平台、APP或相关软件中，将录制的myaudio.wav文件分别转换成文本。
日积月累
语音识别的准确率与声学模型及语言模型都密切相关。如果声学模型是用普通话训练的，那么识别方言语音，正确率就相对较低。通过及时更新地名、网络流行语等词汇，在语言模型中改变单词之间的搭配概率，可以有效地提高新单词的识别率。语音识别的准确率还与录音时周边环境的噪音、录音设备的质量等因素有关。
一、语音识别的过程
3.特征提取特征提取就是每隔一定时间，把声音的音高、音长、音强和音色等特征提取出来的过程。4.模式匹配模式匹配就是将提取出来的特征在声学模型中进行比对，得到一组音素序列。音素是根据语音的自然规律划分出的最小的语音单位。
知识链接
模式识别 人工智能中的模式识别是根据某个类别数据的共有模式，即模型(特征),对数据进行检测识别或分类。模型的建立可以是直接给予某一事物的各种特征描述，或给予某一事物的海量数浙教版八年级下册
第5课 语音识别技术
学习目标
通过对语音识别应用的体验，理解语音识别的基本过程和原理，了解声学模型和语音模型，感受语音识别带来的便利。
探究
1.为什公智能青箱能听懂人们的问题？2.你认为如何让人工智能听懂家乡的方言?
建构
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。其最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。
一、语音识别的过程
语音识别一般会经历以下基本过程：通过数模转化得到一个数字声音信号，再对该声音信号进行预处理和特征提取，将该特征在声学模型中进行模式识别得到音素序列，最后将该音素序列在语言模型中查找概率最高的文本，并输出识别结果。
第二单元 第5课 语音识别技术—— 人工智能语音识别 课件 浙教版(2023)初中信息技术八年级下册
声学 模型
语言 模型
结果输出
走进生活
技术的学习应该应用于生 活中。
我们怎么使用语 音识别给我们的 学习和生活带来 帮助呢2.声学模型 3.语言模型 4.影响声音识别的因素
语音处理系统过程
语音输入
声音数 字化
信号预 处理
特征 提取
模式 匹配
音素序列
语言 处理
识别结果
语音识别
语音识别技术（Automatic Speech Recognition）就是让设备能听懂人 类语音的一项技术。
人类
听懂
机器
收集声音
理解 处理声音
回答 显示结果
外界语音
分帧
特征提取
声学模型
发音字典
语音模型
语音识别的过程：就是找到在声音 x 下出现概率最高的w。 X表示声音的特征，W表示一个词。
声学模型
表示一个单词发出某段语音 信号的概率. 最终得到的并不是文字。
两个共同构成
语音模型
统计一个词出现的概率， 概率越高，就是我们想 要的那个词
语音识别系统
深度学习下的语音识别
语音（中/英）
神经网络
文本（中/英）
体验语音识别
siri
vivo手机助手
微信语音
转文字
识别正确率的影响因素
1.对自然语言的识别与理解。 2.语音信息量太大。 3.语音的模糊性。 4.单个字母或者词、字的语音特性。受上下文的影响，以致改变重音、音调、 音量和发音速度等。 5.环境噪声和干扰对语音识别有严重影响，致使识别率低。
语音识别（Automatic Speech Recognition）
01
通过人机对比，了解机器语 音识别的基本原理
人工智能语音识别ppt课件
语音识别涉及领域
精选课件
语音识别的类型
精选课件
语音识别原理框图
精选课件
DTW算法
模板匹配方法的语音识别算法需要解决的一个关 键问题是说话人对同一个词的两次发音不可能完 全相同。设参考模板有M帧矢量{R(1)，R(2)， …R(m)，…，R(M)}，R(m)为第m帧的语音特征 矢量，测试模板有N帧矢量{T(1)，T(2)，…T(n)， …，T(N)}，T(n)是第n帧的语音特征矢量。 d(T(in),R(im))表示T中第in帧特征与R中im帧特征之 间的距离，通常用欧几里德距离表示。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 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。随着语音识别技术的提高 ，语 音将成为PDA主要的人机交互界面。
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调的原理图如图把测试模板的各个帧 号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出 ，把参考模板的各帧m=1~M在纵轴上标出，通过 这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形 成一个网格，网格中的每一个交叉点(ti,rj)表示测 试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇。 DTW算法分两步进行，一是计算两个模式各帧之 间的距离，即求出帧匹配距离矩阵，二是在帧匹 配距离矩阵中找出一条最佳路径。
精选课件
Thank you!
精选课件
D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
精选课件
语音识别系统应用领域
• 电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上
八年级上册信息技术 -第12课 我的语音识别App【教案】
步骤1：尝试对语音识别按钮事件进行逻辑编程操作。
步骤2：尝试对语音识别器按钮事件进行逻辑编程操作。
步骤3：尝试对清空内容事件进行逻辑编程操作。
思考：在逻辑编程过程中，发现有的积木无法组合在一起，为什么？
（App Inventor具有逻辑检查功能。
在编程操作过程中，如果逻辑或语法不正确，两个积木就不能组合在一起，同时，工作区下方“显示告警”会出现“”；如果积木组合操作中出现严重的错误时，会出现“”。
）
思考：App制作完成后，测试时发现无法识别标签文本内容或者无法合成语音，这该怎么办呢？
（首先检查一下组件积木组合是否正确，然后再确认手机中是否安装像“讯飞语音+”之类的语音识别和合成引擎，并且要正确设置，否则App将无法正常工作。
赶快设置好去测试吧！）
教学项目
保
存、
APP
编译
和测
试
步骤1：保存项目。
项目→保存项目
步骤2：对项目进行编译和调试操
作。
编译→显示二维码/下载到本地
教学其他
问题
的回
答，
比如学生想做非常复杂的应用，可
以引导学生好好学习，后期再做。
教学
创意
研究
刚刚我们设计的APP仅仅是实现了对语音的识别，那么同学们思考一下我们还可以做哪些完善改进？
每个小组讨论几分钟，要讨论出以下几个问题：
问题一：对于刚才的APP我们还。
《语音识别技术》教学设计
信息技术教学《语音识别技术》教学设计包桂霞 江苏省南京市科利华中学● 设计背景当前人工智能课程刚起步，还处于探索研究阶段，各版本教材多以理论介绍为主，缺少感知体验、实践模拟。
如何以学习者为中心，上好基于大班教学的普惠型人工智能课程是本文探索的重点，本文以智能语音技术中的语音识别技术一课为例探讨如何培养学生的人工智能鉴赏力、理解力、应用力、创新力以及责任感。
● 学习内容分析智能语音技术是人工智能领域的重要分支，在生活中有着广泛应用，如语音输入、语音导航、语音助理、语音音箱、语音评测等。
它综合应用了大数据、机器学习、声学、语言学等知识。
初中阶段侧重于让学生了解语音识别的定义，理解其工作流程，知道其应用，初步尝试运用人工智能技术创新地解决生活中的问题。
● 学习者分析本课的学习者是初一年级学生，他们乐于接受新技术，在生活中已经积累了许多使用语音识别技术的经验，如进行语音输入、语音导航、使用智能音箱等，为理解语音识别的定义及价值奠定了基础。
他们乐于挑战，对稍具难度的知识保持着较强的好学心，他们爱动手、乐创造，对制作“智能语音导游”有着强烈的内驱力。
本课的学习任务具有挑战性，需要学生们分组合作完成，课前将学生分为3人一组，每组一个平板，一套人工智能设备。
这需要教师指导学生进行合理分工，调动每一位成员的积极性，确保小组合作高效进行。
● 学习目标①识别语音识别技术在生活中的应用并了解及价值；②掌握语音识别技术的定义并理解其工作流程；③运用语音识别技术设计智能导游的功能并编程实现；④树立合理使用人工智能技术的社会责任。
● 教学过程1.慧眼识AI（1）展示“黑科技”，激发学习兴趣，掌握概念课前教师搭建基于小米小爱音箱和小米空调伴侣的“人工智能+物联网”环境，实现语音控制空调开关；在一体机上连接讯飞智能语音鼠标，实现语音转字幕。
师：今天有点冷，让我们打开空调。
小爱同学，请打开空调，设置26度。
（此时空调自动启动，同时教师的语言以字幕形式呈现在一体机屏幕上，学生们看到这两个现象时露出十分惊奇的表情，课堂气氛一下子被调动起来）请大家分析老师的语音实现什么功能。
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定义
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。
主要应用
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。
前景
在电话与通信系统中，智能语音接口正在把 电话机“伙伴”；
使用电话与 通信网络，人们 可以通过语音命 令方便地从远端 的数据库系统中 查询与提取有关 的信息；
随着计算机的小型化， 键盘已经成为移动平台的 一个很大障碍，想象一下 如果手机仅仅只有一个手 表那么大，再用键盘进行 拨号操作已经是不可能的。
语音识别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。