语音信号处理(ppt)语音识别
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人工智能-语音识别技术PPT学习课件
3/5/2020
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声学模型
声学模型是把语音转化为声学表示的输出，即找到给定的语音源于某个声学符号的概率。 对于声学符号，最直接的表达方式是词组，但是在训练数据量不充分的情况下，很难得到 一个好的模型。词组是由多个音素的连续发音构成，另外，音素不但有清晰的定义而且数 量有限。因而，在语音识别中，通常把声学模型转换成了一个语音序列到发音序列（音素） 的模型和一个发音序列到输出文字序列的字典。
至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观 察序列，这里N为总帧数。观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向 量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。3/5/2020来自 7语音识别的实现（4）
接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念： 音素：单词的发音由音素构成。对英语，一种常用的音素集是卡内
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语音识别的实现（3）
图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长 25ms、帧移10ms分帧。
分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将 波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每 一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信 息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中，这一步有很多细节，声学特征也不 止有MFCC这一种，具体这里不讲。
由贝叶斯公式143162020展开可得po是对每个句子进行计算的而对每个句子来说po是不变的所以可以改写成如下其中pow称做观测最大释然由声学模型计算可得其中pw称做先验概率由语言模型模型计算可得综上所述语音识别就是解码decoding过程如下图所示
语音识别技术PPT课件
11
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。
2
讲解重点：
9
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。
6
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。
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。
2
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。
语音信号处理(ppt)语音识别
3.语音识别技术 语音识别系统的分类方式及依据 根据对说话人说话方式的要求,可以分 为孤立字(词)语音识别系统,连接字 语音识别系统以及连续语音识别系统 根据对说话人的依赖程度可以分为特定 人和非特定人语音识别系统. 根据词汇量大小,可以分为小词汇量, 中等词汇量,大词汇量以及无限词汇量 语音识别系统.
Hale Waihona Puke 3 动态时间规整方法 说话人信息不仅有稳定因素(发声器官 的结构和发声习惯),而且有时变因素 (语速,语调,重音和韵律).将识别 模板与参考模板进行时间对比,按照某 种距离测定得出两模板间的相似程度. 常用的方法是基于最近邻原则的动态时 间规整DTW.
4 矢量量化方法 矢量量化最早是基于聚类分析的数据压 缩编码技术.Helms首次将其用于声纹 识别,把每个人的特定文本编成码本, 识别时将测试文本按此码本进行编码, 以量化产生的失真度作为判决标准. Bell实验室的Rosenberg和Soong用VQ进 行了孤立数字文本的声纹识别研究.这 种方法的识别精度较高,且判断速度快.
2. 概率统计方法 语音中说话人信息在短时内较为平稳, 通过对稳态特征如基音,声门增益,低 阶反射系数的统计分析,可以利用均值, 方差等统计量和概率密度函数进行分类 判决.其优点是不用对特征参量在时域 上进行规整,比较适合文本无关的说话 人识别 利用子词单元构成的隐含马尔柯夫模型, 构成了一个说话人确认系统,每个子词 单元用一个从左至右的HMM描写,每 个模型包含2到3个状态.
1.什么是说话人识别(SR)? 说话人识别(Speaker Recognition, SR)技术是以话音 对说话人进行区分,从而进行身份鉴别与认证的技术. 在国外,说话人识别技术获得了广泛的研究,同时也 有少量成熟产品问世.AT&T,TI与美国著名的通讯公 司Sprint都已经展开了在声音识别领域的实验和实际的 应用.说话人识别技术有着广阔的市场应用前景.通 过SR技术,可以利用人本身的生物特性进行身份鉴别, 例如为公安部门进行语音验证,为一般用户提供防盗 门开启功能等等.在互联网应用及通信领域,SR技术 可以应用于诸如声音拨号,电话银行,电话购物,数 据库访问,信息服务,语音E-mail,安全控制,计算机 远程登录等领域.在呼叫中心应用上,SR技术同样可 以提供更加个性化的人机交互界面.当顾客以电话方 式对呼叫中心进行请求时,系统能够根据话音判断出 来者的身份,从而提供更个性化,更贴心的服务.
语音信号处理PPT_第三章_语音信号分析
3.2 数字化和预处理
➢ 语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、
采样、A/D变换及编码（一般就是PCM码）；如下图：
语音信号
带通滤 波器
自动增益控制 （AGC）
模/数转换 （A/D）
脉冲编码 调 制 （ PCM ）
存入计算机
➢ 预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 ➢ 分析和处理之前必须把要分析的要分析的语音信号部分从输
② R n (是k )偶函数 ，即 Rn(k)Rn(k)
③ 当k=0时，自相关函数有最大值，即 Rn(0)Rn(k)
并且 等R于n (确0 ) 定性信号序列的能量或随机序列的平均功率。
短时相关分析
右图中：N=401， Fs=8kHz a、b是浊音信号，c位清 音信号，由图可以看出浊 音信号的自相关函数具有 一定得周期性，而清音信 号的自相关函数缺乏周期 性。
但是在一个短时间范围内（一般认为在10-30ms的短时间内）， 其特性基本保持不变即相对稳定，因而可以将其看作是一个准稳 态过程，即语音信号具有短时平稳性。
不论是分析怎么样的参数以及采用什么分析方法，在按帧进 行语音分析，提取语音参数之前，有一些经常使用的、共同的短 时分析技术必须预先进行，如语音信号的数字化、语音信号的端 点检测、预加重、加窗和分帧等，这些也是不可忽视的语音信号 析的关键技术。
语音信号分析在语音信号处理中具有举足轻重的地位。
分类:
参数性质
时域分析 频域分析 倒谱域分析
分析方法
模型分析方法 非模型分析方法
简单、计算量小、 物理意义明确
感知特性 较好，更 为重要
依据语音信号 产生的数学模 型来分析和提 取表征这些模 型的特征参数
不进行模型化 分析
语音信号处理语音识别.课件.ppt
单词或者句子，同时，在噪声环境下由噪音引起的语音区间检测 错误也可能产生许多误识别的结果。所以在实际语音识别系统中，
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
第9页，共17页。
❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
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❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
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
10/8/2024
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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
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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
10/8/2024
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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
《语音识别技术介绍》课件
2 语音识别技术的局限性
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？
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？
语音识别技术.pptx
第10页/共14页
语音识别技术
2 语音识别过程总结
第11页/共14页
语音识别技术
3 总结及展望
21世纪，信息和网络飞速发展，信息和网络的时代已经来临，人与人之间的距离随着Internet和移动电话网 的连接和普及变得越来越近，信息资源扩散的越来越迅速，人与机器的交互显得尤为重要。语音识别技术的 研究和应用可以让人无论何时何地都可以通过语音交互的方式实现任何事，可以使人更方便的享受更多的社 会信息资源和现代化服务，所以，如何将这一技术可靠的、低成本的应用于商业和日常生活，是语音识别技 术的发展方向和趋势。
3.智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友 好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订 票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
第4页/共14页
语音识别技术
2 语音识别过程（传统的基于HMM的语音识别）
1. 在开始语音识别之前，通常需要把首尾端的静音切除， 降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称 为VAD。
第9页/共14页
语音识别技术
2 语音识别过程
5.解码。搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在 状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算 法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。观察概率和转移概率（声学模型）、语言概率（语言模 型）
语音识别技术
1 概述
为什么需要语音识别技术？
各种终端设备的智能化和集成化程度越来越高，传统的信息检索和菜单操作方式已经越来越 无法满足要求。迫切需要有一种更加便捷的信息检索和命令操作方式来替代传统的按别技术
语音识别技术
2 语音识别过程总结
第11页/共14页
语音识别技术
3 总结及展望
21世纪，信息和网络飞速发展，信息和网络的时代已经来临，人与人之间的距离随着Internet和移动电话网 的连接和普及变得越来越近，信息资源扩散的越来越迅速，人与机器的交互显得尤为重要。语音识别技术的 研究和应用可以让人无论何时何地都可以通过语音交互的方式实现任何事，可以使人更方便的享受更多的社 会信息资源和现代化服务，所以，如何将这一技术可靠的、低成本的应用于商业和日常生活，是语音识别技 术的发展方向和趋势。
3.智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友 好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订 票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
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语音识别技术
2 语音识别过程（传统的基于HMM的语音识别）
1. 在开始语音识别之前，通常需要把首尾端的静音切除， 降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称 为VAD。
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语音识别技术
2 语音识别过程
5.解码。搭建状态网络，是由单词级网络展开成音素网络，再展开成状态网络。语音识别过程其实就是在 状态网络中搜索一条最佳路径，语音对应这条路径的概率最大。路径搜索的算法是一种动态规划剪枝的算 法，称之为Viterbi算法，用于寻找全局最优路径。观察概率和转移概率（声学模型）、语言概率（语言模 型）
语音识别技术
1 概述
为什么需要语音识别技术？
各种终端设备的智能化和集成化程度越来越高，传统的信息检索和菜单操作方式已经越来越 无法满足要求。迫切需要有一种更加便捷的信息检索和命令操作方式来替代传统的按别技术
人工智能语音识别ppt课件
精选课件
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
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。
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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
语音识别PPT
2）u律对数压缩特性（美国）
ln(1 ux) f ( x) ln(1 u )
u为压缩系数，越大压缩越明显，国际上u=255
[SNR]dB 10lg3 20lg D 20lg 2n 4.77 20lg D 6.02n
1 Ax , 0 x 1 ln A A f ( x) 1 ln Ax , 1 x 1 1 ln A A
q 0.5
C.1 均匀量化条件下，不过载噪声的功率为： L为量化间隔数
2V L
k
1 2 Pk k Pk 12 k 1 12 k 1
2 q L 2 k L
P
k 1
L
1
V 2 12 3L
2 q 2 k 2
*****
从上式可知均匀量化不过载量化噪声功率与信号 的统计特性无关，而只与量化间隔有关。
第6章 语音信号处理 ---语音编码
主要内容
6.1 概述 6.2 PCM编码原理 6.2.1 PCM概念 6.2.2 抽样 6.2.3 均匀量化及编码 6.2.4 非均匀量化及编码 6.3 DPCM编码原理 6.4 增量调制原理 6.5 ADPCM编码原理
6.1 概述
6.1.1 语音信号编码的概念 语音信号编码——模拟话音信号的数字化 （信源编码）。信道编码？
2 q 2 2
x
k 1
L
xk 1
k
( x yk ) px ( x)dx
2
增加量化位数能够把噪声降到无法察觉的程度。
均匀量化的最佳量化电平应在分层电平的中点
xk +xk 1 yk 2
可以推导出以下公式（过程不在演示） 量化噪声
PPT如何在幻灯片中使用幻灯片讲述者工具进行语音识别和转录
PPT如何在幻灯片中使用幻灯片讲述者工具进行语音识别和转录使用幻灯片讲述者工具实现PPT语音识别和转录在现代信息化时代，PPT(即Microsoft PowerPoint)已成为一种广泛应用于演讲、培训和学术演示等场合的工具。
为了更好地满足演讲者的需求，PPT不断进行升级和更新，其中包括引入了幻灯片讲述者工具。
幻灯片讲述者工具是一种能够进行实时语音识别和转录的功能，使得演讲者可以通过语音控制PPT的演示过程，提高演示的效果和效率。
本文将详细介绍如何在幻灯片中使用幻灯片讲述者工具进行语音识别和转录，帮助读者更好地掌握这项功能。
一、安装和启用幻灯片讲述者工具在使用幻灯片讲述者工具之前，我们需要确保已经正确安装并启用该工具。
在PPT软件中，我们可以通过以下步骤来实现：1. 打开PPT软件，在顶部菜单栏中选择“文件”选项。
2. 在弹出的菜单中选择“选项”。
3. 在选项窗口中，选择“自定义功能区”选项。
4. 在右侧的“自定义功能区”列表中，勾选“幻灯片讲述者”选项。
5. 点击“确定”按钮，完成工具的启用。
二、使用幻灯片讲述者工具进行语音识别启用幻灯片讲述者工具后，我们可以开始使用它进行语音识别。
具体操作如下：1. 在幻灯片中选择要进行语音识别的内容区域。
2. 在顶部菜单栏中选择“插入”选项。
3. 在弹出的菜单中选择“幻灯片讲述者”。
4. 在幻灯片讲述者工具栏中，点击“开始录音”按钮。
5. 开始朗读内容，讲述者工具会实时进行语音识别。
6. 在录音过程中，可以使用工具栏上的其他按钮进行一些操作，比如停止录音、暂停录音等。
7. 讲述者工具会将语音识别的内容显示在幻灯片的侧边栏中，同时也会将其转录为文字。
三、查看和编辑语音识别结果在语音识别完成后，我们可以查看并编辑识别的结果，以便更好地满足演讲需求。
具体操作如下：1. 在幻灯片的侧边栏中，可以看到识别结果的文字内容。
2. 单击识别结果区域，可以对其进行编辑、修改。
语音信号处理第7章 语音识别
7.2.3 关键组成 *计算量和存储量的削减
对于某些硬件和软件资源有限的语音识别系统来说，降低 识别处理的计算量和存储量非常重要。
当用HMM作为识别模型时，特征矢量的输出概率计算以 及输入语音和语音模型的匹配搜索将占用很大的时间和空 间。为了减少计算量和存储量，可以进行语音或者标准模 式的矢量量化和聚类运算分析，利用代表语音特征的中心 值进行匹配。
非线性匹配D3(T,R)
7.3.2 动态时间规整
1）直接匹配是假设测试模板和参考模板长度相等，即
im in
2）线性时间规整技术假设说话速度是按不同说话单元的发 音长度等比例分布的，即
N in im M
3）DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非 线性规整技术，它寻找一个规整函数 im (in ) ，将测试矢 量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使 N 该函数满足：
7.2.3 关键组成 *语音识别算法
主流算法包括：
1）基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）——主要用 于大词汇量的语音识别系统，它需要较多的模型训练数据， 较长的训练时间及识别时间，而且还需要较大的内存空间 2）基于非参数模型的矢量量化（VQ）方法——所需的模 型训练数据，训练与识别时间，工作存储空间都很小，但 是对于大词汇量语音识别的识别性能不如HMM好。 3）基于动态时间规整（DTW）算法——应用在小词汇量、 孤立字（词）识别系统 4）人工神经网络（ ANN）、ANN/HMM法、VQ/HMM法 等。
(in 1) (in ) 1
7.3.2 动态时间规整
R
M
( N ) M
时间规整函数
im
2 1 1
(1) 1
T
《语音识别技术介绍》PPT课件
统性能急剧下降. <3> 端点检测 统计表明语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测错误.在安静环境下
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.
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.
语音识别技术25页PPT
➢ 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。
➢ 语音识别系统必须有足够的精度 ➢ 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。
语音识别应用的特点
2.语音识别错误的处理 方法一：错误弱化法 方法二：错误自检纠正法 方法三：拒绝/转向人工座席
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
Jennifer Schroeder
J Schriver
技术部
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 Stone hollow 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，数据库就会给出所有可能 和这几 个音相对应的地址及相应的投递路线的。在这个例子 中，有三个投递地址符合这一语音标准，分拣员 知道哪一个
梁玉营
提出及发展
• 语音识别最早是在1952 年由贝尔研究所工
作人员提出，他们研究了世界上第一个能 够识别10 个英文数字发音的试验系统，正 式大规模的研究语音识别是在进入70 年代 后，在一些词汇上取得了实质性的进展， 到了九十年代以后，语音识别技术在应用 及产品化方面有的很大的进展。
我国语音识别的研究较晚，起步于20 世纪50 年代，但是由于科技的不断创新以及国家对科学 技术的重视，近些年来我国语音识别技术发展的 相对较快，研究水平也从实验走向人们的生活。 我国在1973 年开始进行计算机语音识别，但由于 环境所限制，当时的发展仍然很缓慢，进入80 年 代后，随着计算机等技术的普及，我国一些单位 具备了研究语音技术的基本条件，恰好此时国际 上对语音识别技术的研究重视并迅速发展，使得 我国很多企业纷纷投入到语音识别的这项工作中 去。
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。
➢ 语音识别系统必须有足够的精度 ➢ 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。
语音识别应用的特点
2.语音识别错误的处理 方法一：错误弱化法 方法二：错误自检纠正法 方法三：拒绝/转向人工座席
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
Jennifer Schroeder
J Schriver
技术部
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 Stone hollow 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，数据库就会给出所有可能 和这几 个音相对应的地址及相应的投递路线的。在这个例子 中，有三个投递地址符合这一语音标准，分拣员 知道哪一个
梁玉营
提出及发展
• 语音识别最早是在1952 年由贝尔研究所工
作人员提出，他们研究了世界上第一个能 够识别10 个英文数字发音的试验系统，正 式大规模的研究语音识别是在进入70 年代 后，在一些词汇上取得了实质性的进展， 到了九十年代以后，语音识别技术在应用 及产品化方面有的很大的进展。
我国语音识别的研究较晚，起步于20 世纪50 年代，但是由于科技的不断创新以及国家对科学 技术的重视，近些年来我国语音识别技术发展的 相对较快，研究水平也从实验走向人们的生活。 我国在1973 年开始进行计算机语音识别，但由于 环境所限制，当时的发展仍然很缓慢，进入80 年 代后，随着计算机等技术的普及，我国一些单位 具备了研究语音技术的基本条件，恰好此时国际 上对语音识别技术的研究重视并迅速发展，使得 我国很多企业纷纷投入到语音识别的这项工作中 去。
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