最新语音识别技术与声纹鉴定原理

Voice
Recognition Multi
Touch Graphic Users Interface
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数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英编著
应用领域
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身边的语音识别
Siri Google
now 车载导航 智能PDA
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式中，系数常在0.9至1之间选取。
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2．端点检测
语音信号起止点的判别是任何一个语音识别系 统必不可少的组成部分。常用的端点检测方法有 下面两种。
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生活中，时常听到很熟悉的 旋律，却想不出歌曲的名字。 这个时候我们就可以直接利用 语音识别功能来查找相关歌曲， 常见的有微信摇一摇搜歌，以 及其他音乐播放软件的搜索功 能。
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由于在汽车的行驶过程中，驾驶员的手必须放在方向盘上， 因此在汽车上拨打电话，需要使用具有语音拨号功能的免提 电话通信方式。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS） 的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可 以由语音来方便的控制。
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用语音可以控制电视机、DVD、空调、电扇、窗帘的操作， 而且一个遥控器就可以把家中的电器皆用语音控起来，这样， 可以让令人头疼的各种电器的操作变得简单易行。
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Leabharlann Baidu抗混叠滤波
根据采样定理，如果模拟信号的频谱的带宽 是有限的，那么用等于或高于2fm的取样频率进行 采样，所得到的信号能够完全唯一的代表原模拟 信号，或者说能够由取样信号恢复出原始信号。
因此，为了防止混叠失真和噪声干扰，必须 在采样前用一个锐截止模拟低通滤波器对语音信 号进行滤波。该滤波器称为反混叠滤波器或去伪 滤波器。
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预加重
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语音从嘴唇辐射会有6dB/oct的衰减，因此 在对语音信号进行处理之前，希望能按6dB/oct的 比例对信号加以提升(或加重)，以使得输出信号 的电平相近似。可采用以下差分方程定义的数字 滤波器：
y(n )x(n )a x(n 1 ) (10-1)
10.1 概述
语音识别以语音为研究对象，涉及到生理学、 心理学、语言学、计算机科学，以及信号处理等 诸多领域，最终目的是实现人与机器进行自然语 言通信，用语言操纵计算机。
语音识别系统可以分为孤立字(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。
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语音识别系统分为两个方向：一是根据对说 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；二是根据词汇量大小，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。
不同的语音识别系统，尽管设计和实现的细 节不同，但所采用的基本技术是相似的。一个典 型的语音识别系统如下页图所示。主要包括预处 理、特征提取和训练识别网络。
语音搜索早先的模式是我们可以通过打电话的方式查一些专 项的资讯，比如天气预报或者打12315。随着服务的延伸呢，很 多的企业都尽力了自己的客户专线，实际上这个时候语音信息 的服务就由企业为他的用户提供，主要是产品或者服务的资讯 或者售后服务。常见的有Apple的Siri和Google的Google Now。
⒈对自然语言的识别和理解。首先必 须将连续的讲话分解为词、音素等单 位，其次要建立一个理解语义的规则。
⒉语音信息量大。语音模式不仅对不 同的说话人不同，对同一说话人也是 不同的，例如，一个说话人在随意说 话和认真说话时的语音信息是不同的。 一个人的说话方式随着时间变化。
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输入 预处理
特征提取
训练识别 输出 网络
语音识别系统组成部分图示
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10.1.1 预处理
在语音识别系统中，语音信号预处理主要包 括抗混叠滤波、预加重及端点检测等。
1．抗混叠滤波与预加重
语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz 范围内。因此需用一个防混叠的带通滤波器将此 范围内的语音信号的频谱分量取出，然后对语音 信号进行采样，得到离散的时域语音信号。
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发展前景
语音识别系统的出现，会让人 更加自由的沟通，让人在任何地方， 任何时间，对任何事都能够通过语音 交互的方式，方便地享受到更多的社 会信息资源和现代化服务。这必然会 成为语音识别技术研究和应 用的重要发展趋势。
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发展前景
但任何技术的成熟都会经历 一段很长时间的发展期，所以目 前依然有识别率、可靠性及成本 等问题亟待人们去克服。
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Video Display
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主要问题
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2018年1月
Voice Recognition
01
技术简介
02
应用领域
03
发展前景
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人机交互方式
语音识别
多点触控 图形用户界面
主要问题
⒊语音的模糊性。说话者在讲话时， 不同的词可能听起来是相似的。这在
英语和汉语中常见。
4.环境噪声和干扰对语音识别有严重 影响，致使识别率低。
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语音识别
1 概述
HMM基本原理及在语音识别中
2
的应用
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