语音识别技术论文
智能家居设计 毕业论文
智能家居设计毕业论文智能家居设计智能家居是指通过物联网技术，将各种家居设备和系统进行互联互通，实现智能化控制和管理的一种家居生活方式。
在现代社会中，智能家居设计已经逐渐成为人们追求高品质生活的一种方式。
本文将探讨智能家居设计的发展趋势、技术应用和设计原则。
一、智能家居设计的发展趋势随着科技的飞速发展，智能家居设计也在不断演进。
从最初的简单控制系统到现在的智能语音助手，智能家居设计已经实现了从单一功能到多功能的转变。
未来的发展趋势将更加注重用户体验和个性化定制。
智能家居将通过人工智能技术，根据用户的习惯和需求，提供更加智能化、个性化的服务。
二、智能家居设计的技术应用1. 语音识别技术语音识别技术是智能家居设计中最常见的技术之一。
通过语音识别技术，用户可以通过语音指令来控制家居设备，实现智能化的家居管理。
例如，可以通过语音指令打开灯光、调节温度等。
2. 传感器技术传感器技术是智能家居设计中的关键技术之一。
通过传感器技术，智能家居可以实时感知环境的变化，并做出相应的调整。
例如，通过温度传感器可以实时监测室内温度，并自动调节空调的温度。
3. 人工智能技术人工智能技术是智能家居设计中的核心技术之一。
通过人工智能技术，智能家居可以学习用户的习惯和需求，并根据用户的喜好提供个性化的服务。
例如，通过学习用户的作息时间，智能家居可以在用户起床前自动调节室内温度和光线，提供更加舒适的生活环境。
三、智能家居设计的原则1. 用户体验至上智能家居设计的核心原则是用户体验至上。
设计师应该从用户的角度出发，考虑用户的需求和习惯，提供简单、方便、易用的操作界面和功能。
智能家居的设计应该注重用户的感受和需求，让用户能够轻松地享受智能化的生活。
2. 安全可靠智能家居设计应该注重安全可靠性。
智能家居涉及到用户的隐私和财产安全，设计师应该采取相应的安全措施，保护用户的隐私和财产安全。
同时，智能家居设备的稳定性也是设计师需要考虑的重要因素，设备应该具备良好的稳定性和可靠性。
情感语音识别本科论文
基于MFCC和ZCPA的语音情感识别摘要随着计算机技术的不断发展，人们对计算机的要求越来越高，逐渐要求计算机具有人工智能，而语音情感识别是人工智能领域的研究热点。
语音情感识别包括语音信号预处理、语音情感特征提取和语音情感识别分类器等。
本文使用太原理工大学录制的情感语音库，该数据库包含高兴、生气和中性三种情感，本文采用的情感语音库中的600句情感语音，文中对情感语音进行了预处理，包括抗混叠滤波、预加重、加窗以及端点检测等，并对高兴、生气和中性三种语音情感提取MFCC和ZCPA特征，使用支持向量机对语音的三种情感进行识别，实验结果表明，MFCC和ZCPA特征均取得了较好的识别效果。
关键字：语音情感识别，MFCC，ZCPA，支持向量机Speech Emotion Recognition Based on MFCC and ZCPAABSTRACTWith the development of computer technology, people’s requirements of computer are higher and higher, and artificial intelligence is gradually important for computers. Speech emotion recognition is one of the hotspots in the field of artificial intelligence. The speech emotion recognition consists of speech signal pretreatment, feature extraction and speech emotion recognition classifier, etc. This paper used the emotional speech database recorded by the Taiyuan University of Technology, which contains happiness, anger and neutra. In this paper, we use 600 emotion sentences from emotional speech database. Firstly, this paper pretreated emotion sentences, including aliasing filter, the pre-emphasis, adding window and endpoint detection, etc. This paper extracted MFCC and ZCPA features from three emotions, and recognized by support vector machine (SVM), the experimental results show that MFCC and ZCPA features can get better recognition rate.Key words:speech emotion recognition; MFCC; ZCPA; SVM;目录摘要 (i)ABSTRACT (ii)第一章绪论 (5)1.1语音情感识别概述 (5)1.1.1引言 (5)1.1.2语音识别的发展过程及其现状 (5)1.1.3语音情感识别中面临的问题和困难 (7)1.2.论文研究的主要内容以及章节安排 (7)第二章语音情感识别原理和技术 (8)2.1综述 (8)2.2.预处理 (8)2.2.1语音情感信号的预加重处理 (8)2.2.2语音情感信号的加窗处理 (10)2.2.3短时平均能量 (12)2.2.4短时平均过零率 (13)2.2.5语音情感信号的端点检测 (15)2.3语音情感特征的提取 (16)2.3.1美尔频率倒谱系数(MFCC) (16)2.3.2过零率与峰值幅度(ZCPA) (18)2.4 本章小结 (19)第三章语音情感及语音情感库 (20)3.1语音情感 (20)3.1.1语音情感的分类 (20)3.1.2情感语句的选择 (21)3.1.3国际情感数据库 (21)3.2语音情感数据库 (22)3.3本章小结 (23)第四章语音情感识别分类器 (24)4.1语音情感识别技术基本原理 (24)4.2语音情感识别的方法 (24)4.3支持向量机 (25)4.3.1支持向量机发展历史 (25)4.3.2支持向量机的理论基础 (25)4.3.3最大间隔分类超平面 (26)4.3.4支持向量机的原理 (27)4.3.5支持向量机的核函数 (29)4.4 两种特征参数的语音情感识别实验 (30)4.4.1 情感语句的两种特征参数识别实验 (30)4.4.2 实验分析和结论 (31)4.5 本章小结 (32)参考文献 (33)致谢 (35)附录一：外文翻译 (36)附录二：外文文献翻译 (45)附录三：程序 (52)第一章绪论1.1语音情感识别概述1.1.1引言随着信息技术的高速发展以及人类对计算机的依赖性不断加强，人机交互(HCI)的深度和能力受到了越来越多研究者的青睐，计算机与人类的交流的语言有各种各样，其中包括各类的低级语言和高级语言。
智能语音聊天毕业论文
智能语音聊天毕业论文智能语音聊天毕业论文摘要随着人工智能技术的快速发展，语音识别和语音合成技术早已成为人工智能领域的重要研究方向。
智能语音聊天作为人工智能技术的一种重要应用之一，具有较高的研究和应用价值。
本文首先介绍了智能语音聊天的研究意义和应用价值，然后对语音识别和语音合成技术的相关研究进行了概述。
接着，本文重点分析了现有智能语音聊天系统的设计与实现，讨论了其存在的问题和局限性，并提出了优化建议和改进方案。
最后，我们对智能语音聊天的发展趋势进行了展望。
关键词：智能语音聊天，语音识别，语音合成，设计与实现，改进方案AbstractWith the rapid development of artificial intelligence technology, voice recognition and synthesis have become an important research direction in the field of artificial intelligence. Intelligent voice chatting, as an important application of artificial intelligence technology, has high research and application value. This paper first introduces the research significance and application value of intelligent voice chatting, and then gives an overview ofthe relevant research on speech recognition and synthesis technology. Next, this paper focuses on the design and implementation of existing intelligent voice chatting systems, discusses their existing problems and limitations, and proposes optimization suggestions and improvement schemes. Finally, we look forward to the development trend of intelligent voice chatting.Keywords: intelligent voice chatting, speech recognition, speech synthesis, design and implementation, improvement scheme一、研究背景和意义随着社交媒体和移动互联网的普及，人们对于语音聊天的需求越来越大。
人机论文
目录摘要 (1)正文 (1)1、语音识别技术概述 (1)2、发展历史 (1)3、语音识别原理 (2)4、语音识别系统简介 (3)5、语音识别的系统类型 (4)5.1、限制用户的说话方式 (4)5.2、限制用户的用词范围 (5)5.3、限制系统的用户对象 (5)6、语音识别的几种主要研究方法 (5)6.1、动态时间规整(DTW) (5)6.2、矢量量化(VQ) (5)6.3、隐马尔可夫模型(HMM) (6)6.5、支持向量机（SVM) (6)7、语音识别的发展趋势 (6)7.1、提高可靠性。
(7)7.2、增加词汇量。
(7)7.3、应用拓展。
(8)7.4、降低成本减小体积。
(8)8、语音识别所面临的问题 (9)9、值得研究方向 (9)10、语音识别技术的前景展望 (10)参考文献 (11)浅谈语音识别技术摘要:语音识别是一门交叉学科。
近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。
人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。
语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。
很多专家都认为语音识别技术是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。
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。
关键词：语音识别，矢量化，人工神经元网络，动态时间规整正文1、语音识别技术概述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。
毕业论文：基于语音识别技术的智能家居系统的设计方案
毕业论文：基于语音识别技术的智能家居系统的设计方案摘要：随着大数据、人工智能的发展，智能家居产品也随之得到发展。
为满足更加舒适、安全、高效率的居家生活，提出基于语音识别技术的智能家居系统的设计方案。
通过对非特定人的语音信号进行采集，经过上位机识别分析，以无线传输蓝牙设备为载体，发送语音控制指令，对家用电气实现简单控制功能。
另外，对家居环境指标和门窗入户设施实时监控，确保拥有便捷高效又健康宜居的居家环境。
关键词：智能家居；语音识别；蓝牙；人工智能或将引领整个信息行业的变革，是中国信息产业实现从跟跑到并跑甚至领跑转折的关键[1].于是，人工智能的发展在全社会掀起一股热潮，各行各业都加入人工智能的发展大军。
随着语音识别产品的成熟，智能家居行业得到了重大变革[2].家电控制方式，由上个世纪机械按键控制发展成本世纪初的红外遥控控制。
前者必须用身体触碰，存在一定的安全隐患，后者虽可以远程遥控，但控制距离短，且只能直线控制，不能绕障碍物控制。
对于老年人、残疾人来说，传统的家电控制方式更为不易[3].以前，居家缺乏一定的环境检测指标，家中空气质量完全依靠感觉经验，存在一定的风险。
例如，天然气泄漏，一氧化碳浓度超标等。
另外，传统的家居安防主要采取的方式是锁紧门窗。
这种存在极大的偶然性，已经不能让人放心。
外出度假，会担心家中财物的安全，不能轻松愉悦的放松心情。
总的来说，当下人们对智能家居系统的功能要求主要体现在以下三个方面。
一是家居环境指标监测功能，提供家居环境的明亮度、温湿度、PM2.5浓度等信息；二是智能安防检测功能，实时监测门窗防盗状况，有害气体的浓度监测等，具有提示报警功能，一旦发生突发意外情况可以及时启动报警装置，有效维护住户生命财产安全；三是智能控制操作，目前主流的智能控制操作就是语音识别遥控操作，通过加入语音识别模块识别住户语音指令，遥控家用电器，增强住户生活体验[4].因此设计了一种基于单片机的智能家居语音控制系统，既可以实时检测家居的环境以及安全性，又能利用语音控制指令控制家用电器，实现健康、安全、舒适的家居生活。
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。
毕业设计(论文)-利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别设计
内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目:利用HMM技术实现基于文本相关的语音识别学生姓名:学号:专业:电子信息工程班级:信息2003-4班指导教师:摘要语音识别作为一个交叉学科，具有深远的研究价值。
语音识别和语音合成技术已经成为现代技术发展的一个标志，也是现代计算机技术研究和发展的一个重要领域。
虽然语音识别技术已经取得了一些成就，也有部分产品面世，但是，大多数语音识别系统仍局限于实验室，远没有达到实用化要求。
制约实用化的根本原因可以归为两类，识别精度和系统复杂度。
HMM是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，它是由马尔可夫链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。
它是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集，每个函数都与链中一个状态相关联。
“隐”的过程通过显示过程所产生的观察符号序列来表示，这就是隐马尔可夫模型。
本文主要介绍了语音识别的预处理，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）和语音识别的基础理论和发展方向。
对数字0～9的识别进行了详细的Matlab 语言实现。
关键词：HMM；文本相关；语音识别AbstractAs an interdisciplinary field, speech recognition is theoretically very valued .Speech recognition has become one of the important research fields and a mark of the development of science. Although speech technology has got some achievements, most speech recognition systems are still limited in lab and would have problems if migrated from lab which are much far from practicality. The ultimate reasons for restricting practicality can be classified to two kinds, one is precision for recognition and the other is complexity of the system.HMM is one kind expresses with the parameter uses in the description stochastic process statistical property probabilistic model, it is may the husband chain evolve by Mar, therefore it based on parameter model statistics recognition method. It is a dual stochastic process – has the certain condition number to hide type Markov to be possible the husband chain and the demonstration stochastic function collection, each function all a condition is connected with the chain in. Hidden Markov process the observation mark sequence which produces through the demonstration process to indicate that, this is hides type Markov to be possible the husband model.This article mainly introduced the speech recognition pretreatment, hides Mar to be possible the husband model (Hidden Markov Models, HMM) and the speech recognition basic theory and the development direction. Has carried on the detailed Matlab language realization to the number 0~9 recognitions.Key word: HMM; Text Correlation; Speech recognition目录摘要 (I)ABSTRACT ........................................................................................................................ I I 第一章绪论.. (1)1.1 背景、目的和意义 (1)1.2 发展历史和国内外现状 (1)1.3 语音识别系统概述 (3)1.3.1语音识别系统构成 (3)1.3.2语音识别的分类 (4)1.3.3 识别方法介绍 (5)第二章语音信号的预处理及特征提取 (8)2.1 语音信号的产生模型 (9)2.2 语音信号的数字化和预处理 (9)2.2.1 语音采样 (10)2.2.2 预加重 (10)2.2.3 语音信号分帧加窗 (11)2.3 端点检测 (13)2.3.1 短时能量 (13)2.3.2 短时平均过零率 (14)2.3.3 端点检测——“双门限”算法 (15)2.4 语音信号特征参数的提取 (16)2.4.1线性预测倒谱系数LPCC (16)2.4.2 Mel倒谱系数MFCC (17)2.4.3 LPCC系数和MFCC系数的比较 (18)第三章隐马尔可夫模型(HMM) (20)3.1 隐马尔可夫模型 (20)3.1.1 隐马尔可夫(HMM)基本思想 (20)3.1.2 语音识别中的HMM (24)3.1.3 隐马尔可夫的三个基本问题[10] (24)3.1.4 HMM的基本算法 (25)3.2 HMM模型的一些问题 (28)3.2.1 HMM溢出问题的解决方法 (28)3.2.2 参数的初始化问题 (29)3.2.3提高HMM描述语音动态特性的能力 (31)3.2.4直接利用状态持续时间分布概率的HMM系统 (31)第四章基于文本相关的语音识别 (33)4.1 引言 (33)4.2 HMM模型的语音实现方案 (33)4.2.1初始模型参数设定 (34)4.2.2 HMM模型状态分布B的估计 (34)4.2.3 多样本训练 (35)4.2.4 识别过程 (36)4.3 仿真过程及系统评估 (37)4.3.1 语音数据的采集及数据库的建立 (37)4.3.2 仿真实验——HMM用于语音识别 (38)4.3.3 Matlab编程实现 (40)4.4系统仿真中的若干问题 (43)总结展望 (44)参考文献 (45)附录 (46)致谢 (54)第一章绪论1.1 背景、目的和意义让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。
电子商务中的人工智能技术应用研究论文素材
电子商务中的人工智能技术应用研究论文素材随着科技的快速发展和互联网的普及，电子商务成为了一种重要的商业模式。
而在电子商务中，人工智能技术的应用也日益增多，不仅改变了传统商业的运营方式，也为商家和消费者带来了诸多便利。
本文将探讨电子商务中的人工智能技术应用，并分析其对商业环境的影响。
一、智能推荐系统智能推荐系统是电子商务中常见的人工智能应用之一。
通过对用户的搜索习惯、浏览历史以及购买记录进行分析，智能推荐系统能够准确预测用户的兴趣偏好，为用户个性化地推荐商品和服务。
这不仅为用户提供了更好的购物体验，也增加了商家的销售机会。
同时，智能推荐系统还可以为商家提供精准的市场分析数据，帮助他们了解消费者需求并做出更合理的经营决策。
二、语音识别技术随着智能手机的普及，语音搜索和语音购物逐渐成为一种趋势。
人工智能技术中的语音识别技术能够将用户的语音指令准确转化为文字，并根据用户的需求提供相应的商品或服务。
这大大提高了用户的购物效率，同时也降低了购物的门槛，使更多的人能够享受到便捷的电子商务体验。
三、虚拟试衣技术虚拟试衣技术是一种基于人工智能的虚拟现实技术。
通过将用户的照片与商品的模型进行匹配，虚拟试衣技术能够让用户在线上轻松地试穿衣物，节省了实体店的试衣时间和成本，并提高了用户对商品的购买决策的准确性。
同时，商家也能够通过虚拟试衣技术更好地展示商品的特点，提高销售转化率。
四、智能客服系统智能客服系统是应用较为普遍的人工智能技术之一。
传统的人工客服存在信息传递不准确、效率低下等问题，而智能客服系统通过自然语言处理和机器学习等技术，能够准确理解用户的问题并给出智能化的回答。
这不仅提高了客户服务的质量，也降低了商家的运营成本。
五、智能物流系统在电子商务中，物流是一项重要的环节。
而人工智能技术的应用则使物流变得更加智能化和高效化。
智能物流系统利用大数据分析、物联网和自动化技术，能够快速准确地处理订单信息、优化配送路线、实时跟踪货物等，提高物流效率，减少了物流成本，并为用户提供了更好的物流体验。
毕业论文探究语音识别在智能家居中的应用
毕业论文设计
探究语音识别在智能家居中的应用
摘要：随着人工智能技术的不断发展，智能家居已经成为了现代家庭生活中不可或缺的一部分。
然而，现有的智能家居系统还存在一些不足之处，如交互性不足、智能度不高等问题。
本论文旨在研究基于人工智能的语音识别系统在智能家居中的应用，通过实验和案例分析，探讨如何利用AI技术提高智能家居的交互性与智能度，为智慧生活提供更好的方案。
第一章绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究目的及内容
1.4 研究方法
第二章智能家居与人工智能技术
2.1 智能家居系统简介
2.2 人工智能技术在智能家居中的应用
2.3 国内外相关研究综述
第三章基于人工智能的语音识别技术
3.1 语音识别技术概述
3.2 常用的语音识别技术
3.3 语音识别技术的发展现状
第四章基于人工智能的语音识别系统在智能家居中的应用
4.1 需求分析
4.2 设计思路
4.3 系统架构
4.4 系统模块设计
第五章基于人工智能的语音识别系统在智能家居中的实验与验证5.1 实验环境与流程
5.2 实验结果与分析
第六章基于人工智能的语音识别系统在智能家居中的应用案例分析6.1 智能家居中的语音交互
6.2 智能家居中的语音控制
6.3 智能家居中的语音识别定制
第七章展望与总结
7.1 基于人工智能的语音识别系统在智能家居中的应用趋势
7.2 研究结论与贡献
7.3 未来研究方向。
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。
基于单片机的智能语音识别系统设计毕业设计论文
基于单片机的智能语音识别系统设计（硬件部分）系别：专业班：姓名：学号：指导教师：基于单片机的智能语音识别系统设计(硬件部分)The Design of Intelligent SpeechRecognition System Based onSingle-chip Computer(HardWare)摘要本文设计一个让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术的语音识别系统。
本语音识别系统以LD3320语音识别芯片为核心部件，主控MCU选用STC10L08XE。
主控MCU通过控制LD3320内部寄存器以及SPI flash实现语音识别和对话。
通过麦克风将声音信息输入LD3320进行频谱分析，分析后将提取到的语音特征和关键词语列表中的关键词语进行对比匹配，找出得分最高的关键词语作为识别结果输出给MCU，MCU针对不同的语音输入情况通过继电器对语音命令所对应的电器实现控制。
同时也可以通过对寄存器中语音片段的调用，实现人机对话。
设计中，电源模块采用3.3V供电，主要控制及识别部分采用LM1117-3.3稳压芯片，语音播放及继电器部分采用7812为其提供稳定的电流电压。
寄存器采用一片华邦SPI flash芯片W25Q40AVSNIG，大小为512Kbyte。
系统声音接收模块采用的传感器为一小型麦克风——驻极体话筒，在它接收到声音信号后会产生微弱的电压信号并送给MCU。
另外系统还采用单片机产生不同的频率信号驱动蜂鸣器来完成声音提示，此方案能完成声音提示功能，给人以提示的可懂性不高，但在一定程度上能满足要求，而且易于实现，成本也不高。
关键词：语音识别 LD3320 STC10L08XE单片机频谱分析AbstractThis paper designs a hi-tech speech recognition system which enables machines to transfer speech signals into corresponding texts or orders by recognizing and comprehending. The centerpiece of the speech recognition system is LD3320 voice recognition chip，its master MCU is STC10L08XE. Master MCU achieve voice conversation by controlling the internal registers and SPI flash LD3320.The sound information is inputted into LD3320 by microphone to do spectrum analysis. After analyzing the voice characteristics extracted are compared and matched with the key words in the list of key words.Then the highest scores of key words found would be output to MCU as recognition results. MCU can control the corresponding electrical real of speech recognition for different voice input through the relays and can also achieve voice conversation through a call to voice clips in register.In the design,power module uses 3.3V.The main control and identification part adopt LM1117-3.3 voltage regulator chip,and 7812 is used to provide stable current and voltage for the part of voice broadcast and relay.Register uses chip SPI flash W25Q40A VSNIG which is 512Kbyte. The sensor used in the speech reception module of the design is microphone,namely electrit microphone.After receiveing the sound signal,it can produce a weak voltage signal which will be sent to MCU. In addition,the system also adopts a different frequency signals generated by microcontroller to drive the buzzer to complete the voice prompt, and this program can complete the voice prompt.The program gives a relatively poor intelligibility Tips.However, to some extent,it can meet the requirements and is easy to implement and the cost is not high.Key words：Speech Recognition LD3320 STC10L08XE Single-chip computer Spectrum Analysis目录摘要 (I)Abstract (II)绪论 (1)1设计方案 (5)1.1 系统设计要求 (5)1.2总体方案设计 (5)2 系统硬件电路设计 (6)2.1电源模块 (6)2.2 寄存器模块 (6)2.3 控制单元模块 (7)2.3.1 STC10L08XE单片机简介 (8)2.3.2 STC11/10xx系列单片机的内部结构 (10)2.4 声音接收器模块 (10)2.5 声光指示模块 (11)2.6 语音识别模块 (11)2.6.1 LD3320芯片简介 (11)2.6.2 功能介绍 (12)2.6.3 应用场景 (13)2.6.4 芯片模式选择 (15)2.6.5 吸收错误识别 (16)2.6.6 口令触发模式 (17)2.6.7 关键词的ID及其设置 (18)2.6.8 反应时间 (18)3 系统软件设计 (20)3.1 系统程序流程图 (20)3.2 系统各模块程序设计 (20)3.2.1 主程序 (20)3.2.2 芯片复位程序 (27)3.2.3 语音识别程序 (28)3.2.4 声音播放程序 (37)4 系统调试 (44)4.1 软件调试 (44)4.1.1 上电调试 (44)4.1.2 读写寄存器调试 (44)4.1.3 检查寄存器初始值 (44)4.2 硬件电路调试 (45)4.2.1 硬件检查 (45)4.2.2 硬件功能检查 (45)4.3 综合调试 (46)结论 (47)致谢 (48)参考文献 (49)附录1实物图片 (50)附录2系统电路图 (51)绪论课题背景及意义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。
基于人工智能的语音识别系统设计与实现
基于人工智能的语音识别系统设计与实现基于人工智能的语音识别系统设计与实现摘要：语音识别系统是一种基于人工智能的技术，旨在将人类语音转化为文字或者命令。
本论文旨在介绍基于人工智能的语音识别系统的设计与实现。
首先，我们将介绍语音识别系统的原理与工作原理，包括信号预处理、特征提取与分类器。
接着，我们将详细介绍语音信号的预处理方法，包括噪音消除与语音分段。
然后，我们将介绍特征提取的方法，包括时域与频域特征提取。
最后，我们将介绍常用的分类器模型，包括隐马尔可夫模型、深度神经网络和转移学习等。
通过对这些技术的综合应用，我们可以实现高效准确的语音识别系统。
关键词：人工智能、语音识别、信号预处理、特征提取、分类器1. 引言语音识别技术是一种允许计算机将人类语音转化为文本或命令的技术，是近年来人工智能领域的研究热点之一。
随着人工智能技术的快速发展，语音识别系统已经广泛应用于语音助手、智能家居、自动驾驶等各个领域。
本论文将介绍基于人工智能的语音识别系统的设计与实现，旨在提供一个较为全面的概述，以帮助更多人开展相关研究。
2. 语音识别系统原理语音识别系统一般包括三个主要模块：信号预处理、特征提取和分类器。
信号预处理模块用于去除语音信号中的噪音和干扰，提高信号的质量。
特征提取模块用于从语音信号中提取关键特征，并将其表示为计算机可以处理的形式。
分类器模块则用于将提取的特征与已知模式进行匹配，从而实现语音的识别与分类。
3. 语音信号的预处理语音信号预处理是语音识别的第一步，其主要目的是去除信号中的噪音和干扰，提高信号的质量。
常用的预处理技术包括噪音消除和语音分段。
3.1 噪音消除噪音消除是一种常见的信号处理技术，其目的是将语音信号从环境噪声中分离出来。
常用的噪音消除方法包括滤波、谱减法和自适应滤波等。
滤波方法是一种基于数学模型的噪音消除方法，其通过对信号进行滤波来降低噪音的影响。
谱减法是一种基于频域的噪音消除方法，其通过将频谱中的噪音部分减去，来恢复原始语音信号。
语音科技论文范文
语音科技论文范文语音科技：人工智能领域的新前沿随着人工智能技术的不断进步，语音科技已经成为人工智能领域中一个重要的分支。
它涉及到语音识别、语音合成、自然语言处理等多个方面，旨在让机器能够更好地理解和生成人类的语言。
本文将探讨语音科技的最新进展、应用场景以及面临的挑战。
1. 语音识别技术语音识别技术，也称为自动语音识别（ASR），是一种将人类的语音转换成文本的技术。
近年来，深度学习算法的引入极大地提高了语音识别的准确性。
通过训练大量的语音数据，深度学习模型能够识别不同的口音、语速和背景噪音，使得语音识别在各种环境下都能表现出色。
2. 语音合成技术与语音识别相反，语音合成技术（TTS）是将文本信息转换成语音输出的过程。
现代的TTS系统不仅能够生成流畅自然的语音，还能够模拟不同的声音特征，如性别、年龄和情感。
这使得TTS技术在有声读物、导航系统以及虚拟助手中得到了广泛的应用。
3. 自然语言处理自然语言处理（NLP）是语音科技中的核心组成部分，它使得机器能够理解、解释和生成人类语言。
NLP技术的应用非常广泛，包括机器翻译、情感分析、问答系统等。
随着机器学习技术的发展，NLP系统在理解语言的复杂性和多样性方面取得了显著的进步。
4. 语音科技的应用语音科技的应用场景日益增多，从智能家居控制到医疗咨询，再到客户服务，语音科技正在改变我们与机器的交互方式。
例如，智能音箱可以通过语音命令控制家中的电器，而医疗咨询系统则可以通过语音与患者进行交流，提供健康建议。
5. 面临的挑战尽管语音科技取得了巨大的进展，但它仍然面临着一些挑战。
隐私和安全问题是用户最关心的问题之一，尤其是在处理敏感信息时。
此外，不同语言和方言的多样性也给语音识别带来了困难。
为了克服这些挑战，研究人员正在不断优化算法，提高系统的鲁棒性和适应性。
结论语音科技正在迅速发展，它不仅提高了人机交互的便利性，也为各行各业带来了新的机遇。
随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来语音科技将在更多领域展现出其巨大的潜力。
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。
毕业论文设计--人工智能音频的识别
毕业论文设计--人工智能音频的识别摘要本文旨在设计并实现一种基于人工智能的音频识别系统，该系统使用深度学习技术对多种音频信号进行分类和识别。
该系统的核心思想是将大量的音频数据集合并，并利用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）对数据集进行训练和分类。
对数据进行预处理和特征提取，以优化模型的精度和可靠性。
最后，使用测试数据集对该系统进行测试和验证。
本文将阐述音频识别技术的背景和相关研究，介绍模型设计和训练的基本原理，详细说明数据集合并、预处理和特征提取的方法，提供系统的性能测试和评估数据。
根据实验结果，我们将评估该系统的性能、准确性和可靠性，并探讨其应用前景和未来研究方向。
关键词：音频识别、人工智能、深度学习、卷积神经网络、长短时记忆网络引言人工智能已经成为一个广泛研究的领域，涵盖了计算机科学、电子工程、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。
在近些年，基于人工智能技术的音频识别逐渐引起了研究学者的注意，并得到了广泛的应用。
随着不断推出的人工智能技术和算法，自然语言处理和语音识别技术的性能和接受度不断提高，让诸如Alexa, Google Now 以及Siri 之类的自然语言处理系统已经成为日常生活的一部分。
音频识别技术的应用非常广泛，涉及到语音识别、声音识别、语音合成、音乐处理等领域。
因此，人工智能技术在音频识别领域中的应用具有重要的意义。
本文的研究将重点基于人工智能技术来进行音频信号的分类和识别。
本文的目的是为了设计并实现一个高效、准确、实用的音频识别系统，能够应用在实践中，为人们提供方便和效率。
本文主要涉及到以下技术领域：语音信号处理、音频特征提取、语音识别、深度学习。
研究背景语音识别技术已经经过了几十年的发展，近几年内，基于深度学习算法的语音识别获得了很大的进步。
深度学习在模式识别、复杂任务、大数据统计学等方面取得了显著的成功，被引入到不同的应用领域中。
音频识别技术作为一种重要的应用技术，也开始被人工智能技术所关注。
大学生毕业论文范文研究基于深度学习的自动语音识别技术与性能提升
大学生毕业论文范文研究基于深度学习的自动语音识别技术与性能提升大学生毕业论文范文：一、引言自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）技术是近年来人工智能领域中备受关注的研究方向之一。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自动语音识别技术在框架、算法和性能上都取得了重大突破。
本文旨在研究基于深度学习的自动语音识别技术，并探讨其在性能上的提升。
二、深度学习在语音识别中的应用深度学习技术在语音识别中的应用主要包括声学建模和语言建模两个方面。
声学建模主要用于将语音信号转换为文本信息，而语言建模则用于根据语音识别结果推断出最可能的文本序列。
1.声学建模在声学建模中，传统的高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）已经被深度学习技术所替代。
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）是目前最主流的声学建模方法之一。
通过使用多层神经网络，DNN可以提取更多的语音特征信息，并且具备较强的非线性建模能力。
此外，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）等深度学习模型也得到了广泛的应用。
2.语言建模语言建模旨在根据声学特征推断出最可能的文本序列。
传统的语言建模方法使用n-gram模型来建模语言的概率分布。
而基于深度学习的语言建模则采用循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）和Transformer模型等，可以充分考虑上下文信息，提高语言建模的准确性和泛化能力。
三、基于深度学习的自动语音识别技术的性能提升基于深度学习的自动语音识别技术相比传统方法在性能上有显著提升，主要体现在以下几个方面。
1.准确率提高深度学习技术能够从大规模数据中学习特征表示，从而提高语音识别的准确率。
通过采用更深的神经网络结构和更多的训练数据，深度学习模型能够有效地捕捉到语音信号中的关键特征。
基于单片机的LD3320实现语音智能声控家居毕业设计论文
1 前言语言是人与人之间传递信息最简便、最快捷有效的工具，同时它也在人机交流中扮演了着重要的角色[1]。
在当今社会，“懒人科技”正在逐渐进入人们的视野，受到人们越来越多的关注，不需要经过复杂的繁琐的按键操作和菜单选择，只要直接说出指令，就可以让身边的各种电子产品都能根据人类的语言做出相应的指令，这是多么体贴的创意啊[2]！这也将是未来电子发展的目标之一。
语音识别技术具有简洁、快速、矫捷的特点，它是人机接口的桥梁，同时这种技术在工业生产控制、智能家居生活和医疗卫生系统等方面也拥有广泛的应用前景。
ICRoute公司生产的LD3320智能语音识别芯片，可以实现语音识别控制智能家居。
LD3320语音芯片本身自成一体，内部主要由语音识别处理器和外部电路组成，例如AD 和DA转换器、声音输出和其他接口，不需要添加任何辅助芯片，同时它的体积小、功耗低、用途广泛，因此减少了使用和成本的设备数量，相信在未来家居控制中可能会有很大的发展潜能。
2 语音识别控制智能家居本章重点在于对语音识别智能家居的基本情况进行分析，概括研究其背景意义及国内外研究现状、剖析论文研究的目的、介绍国内外发展史以及当下的市场现状及发展趋势。
2.1 选题目的、意义目前在家庭生活中，通常用手动开关和无线开关这两种方式来控制家电开关。
前者主要是以开关按键形式，通过手动操作按下开关之后来控制通断；后者主要是通过远程遥控，利用手机或者电脑无线控制通断。
这两种方法在一定情况下显得特别麻烦、不方便，需要人去直接触碰开关，然而有些家庭电线老化，可能存在漏电的安全隐患，同时控制距离短、控制地点少等缺点。
在日常生活中，人们有时躺在床上看书或看电视，书可以很容易地放在身边，电视可以用遥控器的按键关闭，但当我们躺在床上时，另一处电器开关如何方便控制呢?难道非要我们起床去关断？这样也太麻烦了吧。
然而基于单片机的语音智能控制家电设计系统很好的解决了传统家庭开关的不方便、不安全、控制地点受限制等问题，此设计源于大千世界声音无处不在，声音在空气中传播，当我们使用的电器能听到我们的声音之后，就能快速的关断家电设施。
语音信号的提取与识别
语音识别（Speech Recognition）是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。
说话人识别是语音识别的一种特殊方式。
本论文中，将主要介绍说话人识别系统。
通过采用VQ（Vector Quantization,矢量量化）算法，对说话人的识别进行了初步探讨和研究，实现了在MATLAB软件环境下说话人的语音识别，并针对VQ的主要特点及不足做出了总结,并提出了改进。
VQ算法基于LBG算法的思想，首先解决了矢量量化码书生成的问题，设计一个好的码本；其次是解决了未知矢量量化的问题。
最后是判决逻辑，识别结果输出。
关键词：语音识别，说话人识别，VQ，MATLAB，LBG算法Speech Recognition is a kind of technology that is using computer to transfer the voice signal to an associated text or command by identification and understand. speaker recognition is a kind of special way of V oice-identifications ．The paper is going to introduce speaker recognition.．In this paper，VQ arithmetic is adapted to study and research the implement．the identification of speaker，and Speech recognition for speaker is realized by using MATLAB．In the end，this paper gets a conclusion on the feature and the shortage of VQ and put forward the improvement．VQ arithmetic based on the method of LBG has solved the problems that set up good codebook of vector Quantization and quantization unknown vector．After compared ,the output of recognition is putout．Key words：V oice-Identification ，Speaker-recognition，VQ，MATLAB，LBG- arithmetic目录1 引言 (1)2 语音识别技术的基础 (2)2.1 语音识别技术的发展历史 (2)2.2 语音识别技术的应用 (3)2.3 语音识别的概述 (5)2.4 语音识别的原理 (5)2.5 语音识别系统分类 (10)3 说话人语音识别技术的基本方法 (11)3.1 说话人语音识别的一般方法 (11)3.2 模板匹配法 (13)4 基于VQ的远程说话人识别系统 (15)4.1识别系统总体框图 (15)4.2 组成部分模块介绍 (15)4.3 systerview实现介质中传输模块的仿真 (15)5 MATLAB软件简介 (18)6 系统中VQ算法实现 (19)6.1 VQ算法原理 (19)6.2 VQ算法实现 (23)6.2.1 VQ算法简介 (23)6.2.2 程序运行流程 (25)6.2.3 运行结果 (26)7 VQ算法的不足和改进措施 (28)总结 (29)附录A：源主程序 (30)附录B:对信号s1和s2经过各种变换后的图形 (31)致谢 (35)参考文献 (36)1.引言语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry 系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。
《语音识别的系统》论文
写一篇《语音识别的系统》论文
《语音识别系统》
近几十年以来，随着计算机技术的飞速发展，语音识别系统已成为一种广泛应用的技术。
语音识别系统可以精确的将说话内容转换成文字或数据，这样可以极大的提高人类的工作效率。
语音识别系统实际上是一个计算机系统，由一些硬件和软件组成。
硬件部分包括微处理器、储存器、传感器和其他硬件元件，它负责收集和处理数据。
软件部分包括语音识别引擎、语言模型和语音合成器等，它们的作用是将声音信号转换成可以被电脑理解的语言。
语音识别系统的研究可以说可以追溯到上个世纪90年代中后期，当时的研究着重于如何利用计算机来处理声音信号，从而生成文字。
目前，语音识别系统已经成熟，并在各行各业得到广泛应用。
语音识别系统可以帮助用户控制电脑，根据声音来进行输入和操作。
例如，用户可以使用语音来向电脑发送命令，例如“打
开文档”或“搜索网络”等。
此外，语音识别系统还可以用于识
别言语，从而进行机器翻译或语音对话机器人。
未来，语音识别系统将继续进步，并将应用于更多领域，以提升人们的工作效率和生活质量。
在未来，语音识别系统可能会取代手动输入和操作，成为人们的首选技术之一。
总的来说，语音识别系统已经成为一种广泛应用的技术，也将会在未来发挥更大的作用。
它不仅可以帮助用户控制电脑，更可以节省时间，提高效率。
因此，它显然是一种非常有用的技术，将在未来持续发展。
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摘要：语音识别技术是一门涉及面很广的交叉学科。
随着新理论的提出和应用，语音识别技术取得了很大的进步,许多产品已经得以实际的应用，但在其进一步的发展进程中，还有许多棘手的问题有待解决。
关键词：语音识别；动态时间规整算法；人工神经元网络
1 背景介绍
语言是人类特有的功能,是人们思维最重要的寄托体，是人类交流最主要的途径。
语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。
语言和语音与人类
社会科学文化发展紧密相连。
语音识别技术是让机器接收，识别和理解语音信号，并将其转换成相应的数字信号的
技术。
它是一门交叉学科，涉及到语音语言学、数理统计、计算机、信号处理等一系列学科。
2 发展历史
1952年贝尔实验室的Davis等人研制成功了能识别十个英文数字发音的Audry系统，标志着语音识别技术研究工作开始。
20世纪60年代计提出了动态规划(Dynamic programming)和线性预测分析技术（Liner Predictive）等重要成果。
20世纪70年代，语音识别领域取得了突破。
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。
20世纪80年代语音识别研究进一步走向深入, 基于特定人孤立语音技术的系统研
制成功, 隐马尔可夫模型和人工神经元网络(Artificial Neural Network)在语音识别中的成
功应用。
进入20世纪90年代后语音识别系统开始从实验室走向实用。
我国对语音识别的研究开始于20世纪80年代，近年来发展迅速，并取得了一系列的成果。
3 具体应用
随着计算机技术、模式识别等技术的发展，适应不同场合的语音识别系统相继被开发
出来，语音识别及处理技术已经越来越突现出其强大的技术优势。
近三十年来，语音识别
在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域的应用越来越广泛。
在许多政府部门、商业机构，语音识别技术的应用，可免除大量操作人员的重复劳动，既经济又方便。
如：语音邮件、IP电话和IP传真、电子商务、自动语音应答系统、自动
语音信箱、基于IP的语音、数据、视频的CTI系统、综合语音、数据服务系统、自然语音识别系统、专家咨询信息服务系统、寻呼服务、故障服务、秘书服务、多媒体综合信息服务、专业特别服务号(168自动信息服务系统，112、114、119等信息查询系统)等。
许多特定环境下，如工业控制方面，在一些工作环境恶劣、对人身有伤害的地方(如地下、深水及辐射、高温等)或手工难以操作的地方，均可通过语音发出相应的控制命令，让设备完成各种工作。
当今，语音识别产品不仅在人机交互中，占到的市场比例越来越大，而且在许多领域
都有了广阔的应用前景，在人们的社会生活中起着举足轻重的作用。
4 语音识别系统原理
语音识别一般分为两个步骤：学习阶段和识别阶段。
学习阶段的任务是建立识别基本
单元的声学模型以及语言模型。
识别阶段是将输入的目标语音的特征参数和模型进行比较，得到识别结果。
语音识别过程如图所示。
下面对该流程作简单介绍：
（1）语音采集设备如话筒、电话等将语音转换成模拟信号。
（2）数字化一般包括预滤波、采样和A/D变换。
该过程将模拟信号转变成计算机能
处理的数字信号。
（3）预处理一般包括预加重、加窗分帧。
经预处理后的信号被转换成了帧序列的加
窗的短时信号。
（4）参数分析是对短时信号进行分析，提取语音特征参数的过程，如时域、频域分析，矢量量化等。
（5）语音识别是目标语音根据特征参数与模型库中的参数进行匹配，产生识别结果
的过程。
一般有模板匹配法、随机模型法和神经网络等。
（6）应用程序根据识别结果产程预定动作。
（7）该过程是语音模型的学习过程。
5 现有算法介绍
语音识别常用的方法有：模板匹配法、人工神经网络法。
（1）模板匹配法是语音识别中常用的一种相似度计算方法。
模板匹配法一般将语音
或单词作为识别单元，一般适用于词汇表较小的场合。
在训练阶段，对用户语音进行特征
提取和特征维数的压缩，这个过程常用的方法是采用矢量量化（VQ）技术。
然后采用聚类方法或其他方法，针对每个模式类各产生一个或几个模板。
识别阶段将待识别的语音模式
的特征参数与各模板进行相似度的计算，将最高相似者作为识别结果。
但由于用户在不同
时刻发同一个音的时间长度有较大随意性，所以识别时必须对语音时间进行伸缩处理。
研
究表明，简单的线性伸缩是不能满足要求的。
由日本学者板仓在70年代提出的动态时间
伸缩算法（DTW）很好的解决了这一问题。
DTW算法能够较好地解决小词汇量、孤立词
识别时说话速度不均匀的难题。
DTW算法示意图如图所示。
设测试的语音参数共有M帧矢量，而参考模板有N帧矢量，且M≠N，则DTW 就是寻找一个时间归整函数tn=f(tm)，它将测试矢量的时间轴tm非线性地映射到模板的时间轴tn上，并使该函数满足第k帧（k=1，2，…M）测试矢量I和第f(k)帧（f(k)=1,2…N）模板矢量J之间的距离测度之和最小:
另外，在实际识别系统中，语音的起点或终点由摩擦音构成，环境噪声也比较大，语
音的端点检测会存在较大的误差。
DTW 算法起点点可以固定在(tm,tn)=(1，1)，称为固定起点；也可以选择在(1，2)、(2，1)等点，称为松驰起点。
同样，中止点可以选择在(M,N)点，称为固定终点；也可以选择在(N一1,M)、(N，M一1)等点，称为松弛终点。
松弛的DTW 算法的起始点从(1，1)、(1，2)、(2，1)等点中选择一最小值，终止点从(M,N)、(M,N-1)、(M-1,N)等点中选择一最小值，两语音样本之间的相互距离在相应的点放松后选择一最小距离。
松弛DTW可以克服由于端点检测不精确引起的误差，但运算量加大。
（2）人工神经网络法。
现实世界的语音信号会随着许多特征如：说话人语速、语调
以及环境的变化而动态变化的，想要用传统的基于模板的方法建立一个适应动态变化的语
音识别系统是非常困难的。
因此需要设计一个带有自学习能力的自适应识别系统，以便可
以适应语音的动态变化。
人工神经网络由神经元、网络拓朴和学习方法构成。
人工神经网络拓朴结构可分为反
馈型和非反馈型（前馈型）。
学习方法可分为监督型和非监督型。
各种人工神经网络模型
中应用得最典型的是采用反向传播（Back Propagation）学习算法的多层前馈网络。
多层前馈型网络如图所示。
除上述介绍的几种常用的方法外，还有许多其它的识别方法以及改进算法。
6 尚未解决的问题及值得研究的方向
（1）就算法模型方面而言，需要有进一步的突破。
声学模型和语言模型是听写识别
的基础。
目前使用的语言模型只是一种概率模型，还没有用到以语言学为基础的文法模型，而要使计算机确实理解人类的语言，就必须在这一点上取得进展。
（2）语音识别的自适应性也有待进一步改进。
同一个音节或单词的语音不仅对随着
的讲话者的不同而变化,而且对同一个讲话者在不同场合,不同上下文环境中也会发生变化。
这意味着对语言模型的进一步改进。
（3）语音识别技术还需要能排除各种环境因素的影响。
目前，对语音识别效果影响
最大的就是环境杂音或噪音。
要在嘈杂环境中使用语音识别技术必须有特殊的抗噪麦克风
才能进行，这对多数用户来说是不现实的。
在公共场合中，如何让语音识别技术能有摒弃
环境嗓音并从中获取所需要的特定声音是一个艰巨的任务。
虽然在短期内还不可能造出具有和人相比拟的语音识别系统，但在未来几年内，语音
识别系统的应用将更加广泛，各种语音识别系统产品将陆续进入我们的生活。
语音识别各
个方面的技术正在不断地进步，一步步朝着更加智能化的方向发展。
参考文献
［1］杨尚国，杨金龙.语音识别技术概述［J］.福建电脑，2006，（8）.
［2］孙宁,孙劲光,孙宇. 基于神经网络的语音识别技术研究［J］. 计算机与数字工程，2006.
［3］Phil Woodland. Speech Recognition. Speech and Language Engineering-State of the Art (Ref. No. 1998/499).
［4］Morgan, N.. Bourlard, H.A.Neural networks for statistical recognition of
continuous speech. Proceedings of the IEEE Volume 83,Issue 5,May 1995 Page(s):742-772.
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