IBM语音识别输入系统(ViaVioce) V9.1 简体中文光盘版| 用嘴巴控制电脑... sjyhsyj 2009-8-28 12:13:271# 软件大小：276.08MB 软件语言：多国语言 软件类别：国外软件 / 汉字输入 运行环境：Win9x/NT/2000/XP/ 软件介绍： 该系统可用于声控打字和语音导航。只要对着微机讲话，不用敲键盘即可打汉字，每分钟可输入150个汉字，是键盘输入的两倍，是普通手写输入的六倍。该系统识别率可达95%以上。并配备了高性能的麦克风，使用便利，特别适合于起草文稿、撰写文章、和准备教案，是文职人员、作家和教育工作者的良好助手。 IBM潜心研究26年，他领导了世界的语音识别技术，其语音识别产品在全球销售已达一百万套以上。使用语音输入方式，您的工作空间更加自由舒畅: *即使您不会打字，也可迅速准备好文稿； *只要集中精力思考问题，无须琢磨怎样拼音，怎样拆字； *当您疲劳时,闭上眼、伸伸腰，双手方在脑后，然后轻松地说：开始听写吧... ... 注：价值超数千元的IBM的中文语音录入工具，有耳麦的朋友可以试一试，也可以当作学习普通话的工具，没有理由不下载使用它。 IBM ViaVoice语音输入系统详解 作者: 艾寒出处: 天极网 目前汉字输入的方式主要有四种：键盘输入，手写输入，扫描输入和我们现在要谈到的语音输入。让我们先来了解一下这四种输入方式。 键盘输入：键盘输入基本上是基于各种输入法，主要又分为字形输入法和拼音输入法。实际上字形输入法是不符合人的写作思维习惯，因为人们在措辞时，头脑中首先反映出的是即将这个词语的语音，所以字形输入法更适合专业录入人员使用。拼音输入法也分两种，一种以词语为输入单位，另一种以语句为输入单位，而后者不符合写作的思维习惯，因为人们在写作时是以词为思考单位。键盘输入法在输入速度有要求的情况下对于键盘操作、指法要求比较高； 手写输入：手写输入是最容易上手的输入方法，但是同样由于手写输入的先天不足，很难达到较高的输入速度； 扫描输入：扫描输入对于硬件要求比较高，主要是适用于资料的整理； 语音输入：语音输入对输入人员的键盘操作能力、指法要求很低，几乎可以说你只要会说汉语，就可以进行语音输入。 语音输入尤其是汉字语音输入经历了很长时间的研究和应用，到目前已经达到了一个相
中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版） 报告编号：1622577
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.doczj.com/doc/245345233.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称：中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）报告编号：1622577←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥7020 元可开具增值税专用发票 网上阅读：https://www.doczj.com/doc/245345233.html,/R_JiaoTongYunShu/77/QiCheYuYinShiBieXiTongFaZhanXi anZhuangFenXiQianJingYuCe.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 《中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）》在多年汽车语音识别系统行业研究的基础上，结合中国汽车语音识别系统行业市场的发展现状，通过资深研究团队对汽车语音识别系统市场资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对汽车语音识别系统行业进行了全面、细致的调研分析。 中国产业调研网发布的《中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版）》可以帮助投资者准确把握汽车语音识别系统行业的市场现状，为投资者进行投资作出汽车语音识别系统行业前景预判，挖掘汽车语音识别系统行业投资价值，同时提出汽车语音识别系统行业投资策略、营销策略等方面的建议。 正文目录 第一章汽车语音识别系统产业概述 1.1 汽车语音识别系统定义及产品技术参数 1.2 汽车语音识别系统分类 1.3 汽车语音识别系统应用领域 1.4 汽车语音识别系统产业链结构 1.5 汽车语音识别系统产业概述 1.6 汽车语音识别系统产业政策
语音识别系统实验报告 专业班级：信息安全 学号： 姓名：
目录 一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 2.1语者识别的概念 (2) 2.2特征参数的提取 (3) 2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3) 2.4VQ的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 3.1函数关系 (4) 3.2代码说明 (5) 3.2.1函数mfcc (5) 3.2.2函数disteu (5) 3.2.3函数vqlbg (6)
3.2.4函数test (6) 3.2.5函数testDB (7) 3.2.6 函数train (8) 3.2.7函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12) 一、设计任务及要求 实现语音识别功能。 二、语音识别的简单介绍
基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。 语音识别系统结构框图如图1所示。 图1 语音识别系统结构框图 2.1语者识别的概念 语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，
matlab语音识别系统(源代码)最新版
目录 一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 2.1语者识别的概念 (2) 2.2特征参数的提取 (3) 2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3) 2.4VQ的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 3.1函数关系 (4) 3.2代码说明 (5) 3.2.1函数mfcc (5) 3.2.2函数disteu (5) 3.2.3函数vqlbg (6) 3.2.4函数test (6) 3.2.5函数testDB (7) 3.2.6 函数train (8) 3.2.7函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12)
一、设计任务及要求 用MATLAB实现简单的语音识别功能； 具体设计要求如下： 用MATLAB实现简单的数字1~9的语音识别功能。 二、语音识别的简单介绍 基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。 语音识别系统结构框图如图1所示。 图1 语音识别系统结构框图 2.1语者识别的概念 语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔。在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性。
声控系统 声控系统包括用于接收语音命令并将每个语音命令转换成电输出的麦克风。滤波系统连接成接收麦克风的电输出并针对每个语音命令产生对应于语音命令中高频成分的第一输出和对应于语音命令中低频成分的第二输出。处理器用于处理滤波系统的第一和第二输出，并针对每个语音命令，当相应语音命令中低频成分先于高频成分时，输出第一电信号，当相应语音命令中高频成分先于低频成分时，输出第二电信号。当低频成分先于高频成分时，该语音命令被确定为“Yes”命令；当高频成分先于低频成分时，为“Stop”命令；当高频成分低于预定阈值时，为“No”命令。 Qdis-isods系列产品支持中国多种方言，声音识别准确率高并支持多人识别，一举攻克了之前的技术难题，让车载语音系统全面进入中国市场。以前需要手动操作的控制，现在您和爱车直接对话就能实现，而且还能语音识别并控制后装增配的产品，满足客户多种智能语音操作的需求。随着车联网技术的发展，汽车的互联性会越来越强，我们可以把语音技术扩展到除终端和嵌入式系统以外的所有设备上，从而完成更复杂的识别控制任务。我们依然在不断创新实践，以谋求更多的成功案例。 Qdis-isods车载语音系统可以完美支持各类车型，亿陆车品将以一贯优秀的无损加装技术，让您在驾驶生活中发现更多乐趣。QDIS-ISODS系列，爱车从此智能！ 一、BMW中文声控系统主要功能 1.语音识别启动引擎 语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义; 不影响原车启动键启动功能;
可以同时利用方向盘按键组合为密码启动; 语言指令和方向盘密码可以任意修改; 2.语音指令控制原车 语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义; 利用原车方向盘上的语音控制键进行打开和关闭; 不影响原车按键操作; 利用原厂协议与原车接口,接口对插,安装简单;原厂语音识别技术,抗干扰能力强,识别率高稳定性好;
基于单片机的语音识别系统毕业设计 目录 摘要..................................... 错误!未定义书签。Abstract ................................. 错误!未定义书签。目录..................................................... I 前言.. (1) 1 方案介绍及设计简介 (2) 1.1小车的控制要求及设计方案 (2) 1.1.1小车的控制要求 (2) 1.1.2方案设计与论证 (2) 1.2SPCE061A 简介 (3) 1.2.1SPCE061A单片机概述 (5) 1.2.2SPCE061A的介绍 (7) 1.2.3SPCE061A的结构 (7) 1.3SPCE061A 单片机强大的语音功能 (7) 1.3.1语音识别的原理 (8) 1.3.2系统的结构框图 (9) 1.4语音控制小车设计要求 (10) 1.4.1功能要求 (10) 1.4.2语音控制小车的主要功能 (10) 1.4.3参数说明 (10) 1.4.4注意事项 (10) 2电路设计及程序设计 (11) 2.1电路设计基础知识 (11) 2.2电路方框图及说明 (13) 2.3各部分电路设计 (13) 2.3.1电机的选择 (14)
2.3.2继电器驱动电路的设计 (14) 2.3.3行驶状态控制电路设计 (15) 2.3.4麦克录音输入及AGC电路 (16) 2.3.5语音播报电路 (18) 3软件设计 (19) 3.1软件流程图及设计思路说明 (19) 3.1.1程序设计 (20) 3.2模块设计 (20) 3.2.1中断流程图部分 (20) 3.2.2语音识别部分 (22) 4连接和操作说明 (25) 4.1硬件模块连接图 (25) 4.1.1功能说明 (25) 4.1.2代码下载 (26) 4.1.3训练小车 (27) 4.1.4声控小车 (28) 4.1.5重新训练 (28) 总结 (30) 致谢 (31) 参考文献 (32) 附件1 系统程序说明 (33)
本技术提供一种带语音识别控制的车载蓝牙麦克风，包括蓝牙连接单元，还包括以下单元，用于认证接收到的语音信息的语音认证单元，用于识别语音描述的动作并生成控制指令的语音识别单元，用于向车辆发出控制指令的指令发布单元。本技术能够连接蓝牙耳机，判断从蓝牙耳机接收到的语音控制信息是否为司机发出，避免其他人发出的声音被系统误接收，执行错误的命令。 技术要求 1.一种带语音识别控制的车载蓝牙麦克风，包括蓝牙连接单元，其特征在于，还包括以下 单元：
语音认证单元：用于认证接收到的语音信息，所述语音认证单元包括信息存储子单元和信息比对子单元中至少一种；所述语音认证单元还用于在生成控制命令后要求驾驶员再次输入语音指令并验证驾驶员输入的二次语音信息； 语音识别单元；用于识别语音描述的动作，并生成控制指令； 指令发布单元：用于向车辆发出控制指令； 所述二次语音信息认证及所述控制指令生成方法为：步骤01：自动接收语音指令；步骤02：所述信息对比子单元调取存储在所述信息存储子单元中的司机信息，并与接收到的语音指令进行比对；步骤03：所述语音指令与所述司机信息相符，所述信息比对子单元向所述语音识别单元发送认证通过的信息，并把所述语音信息发送给所述语音识别单元，所述语音识别单元根据语音信息，生成控制命令；步骤04：再次输入语音指令，所述信息比对子单元判断再次输入的语音指令与所述司机信息是否相符，并判断再次输入的语音指令是否与前一次相同；步骤05：如果信息相符并且与前一次指令相同，所述语音识别单元向所述指令发布单元发送控制指令。 2.如权利要求1所述的带语音识别控制的车载蓝牙麦克风，其特征在于：所述蓝牙连接单元具有与外接蓝牙设备配对的功能。 3.如权利要求2所述的带语音识别控制的车载蓝牙麦克风，其特征在于：所述外接蓝牙设备包括蓝牙耳机、手机上的蓝牙、智能设备上的蓝牙、平板电脑和笔记本电脑上的蓝牙中至少一种。 4.如权利要求3所述的带语音识别控制的车载蓝牙麦克风，其特征在于：所述信息存储子单元具有保存司机信息、配对蓝牙设备信息和司机语音信息中至少一种的功能。 5.如权利要求4所述的带语音识别控制的车载蓝牙麦克风，其特征在于：所述司机信息包括：语音指令、语音密码、语速、语调、手机号码、密码保护问题及答案中至少一种。 6.如权利要求4所述的带语音识别控制的车载蓝牙麦克风，其特征在于：当第一次使用时，需要在所述信息存储子单元中录入司机信息。
语音识别系统调研报告 姓名：罗小嘉学号：2801305018 1、摘要:本文简要的介绍了语音识别系统的原理，发展和在各个方面的应用前景。 2、关键词：语音识别；应用 3、引言：语音识别主要是指用机器在各种情况下,根据信息执行人的各种意图,有效地了解、识别语音和其它声音。它是近十几年来发展起来的具有理论价值和实用价值的新兴学科:从计算机大学科角度看,可视为智能计算机的智能接口;从信息处理学科来看,可视为信息识别的一个重要分支;从自动控制学科来看,又可视为模式识别的一个重要组成部分. 早在18 世纪,人们就对语音学进行了科学研究,但由于各种条件的限制,语音识别仅在计算机技术迅速发展之后,才成为一个非常活跃的研究领域. 60 年代末期,面对语音识别的种种困难,人们开始研究特定人、孤立词、小词汇量的识别,从而使语音识别的问题能够在当时的条件下得以开展;70年代后期,特定人、孤立词、小词汇量的语音识别取得较为满意的效果,语音识别的研究则沿着特定人向非特定人、孤立词向连续词、小词汇量向大词汇量方向扩展研究领域和目标;80 年代中期以来,计算机技术、信息技术及模式识别等技术的迅猛发展,极大地促进了语音识别技术的发展. 4、正文：语音识别系统要求能够实现实时语音识别。该语音识别系统的关键技术主要是语言实时识别技术、语音端点检测与声韵分割。如图： 对于语音端点检测与声韵分割的问题，从背景噪声中找出语音的开始和终止,这在语音处理中是很基本的问题,因为准确的端点检测,不仅可以提高识别精度,还可以避免计算噪声,减少计算量. 大多数语音处理系统采用过零率和能量两参数作端点检测. 但过零率受噪声影响较大,采用多门限过零率作语音起点检测,将能量信息直接反应在门限中,同时将分析窗长取小,使起点检测比较准确,效果较好. 语音识别技术的应用可以分为两个发展方向：一个方向是大词汇
语音识别智能小车
声明 本人郑重声明：所呈交的毕业论文（设计）是本人在导师的指导下取得的成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。因本毕业论文（设计）引起的法律结果完全由本人承担。 本毕业论文（设计）成果归兰州商学院所有。 特此声明 毕业论文（设计）作者签名： 年月日
语音识别智能小车 摘要 本文介绍一款语音识别智能小车的设计。该小车以SPCE061A为控制核心，可通过语音识别对其行驶状态和控制模式进行控制和切换。本设计主要完成了各部分硬件模块的设计，同时实现了智能小车的语音识别、语音播放、模式切换、行驶状态控制、无线遥控等功能的软件设计，从而使小车和控制者具有一定的交互功能。测试表明，小车可以根据控制者的操作做出相应的动作。 [关键词] SPCE061A语音识别无线遥控交互功能
ABSTRACT This paper introduces speech recognition of intelligent car design. The car to SPCE061A as control core, what but through the speech recognition on the operation and control model control and switch. This design main completed each part of the design of the hardware modules, and realize the intelligence of the car speech recognition, speech broadcast, mode switch, driving state control, wireless remote control functions of software design, so as to make the car and the controllers have certain interactive function. Tests show that, according to the operation of the car can controller make corresponding action. [Key Words] SPCE061A, Voice control, Wireless module, Interactive function
开放实验项目报告 项目名称：语音识别机器人 专业 学生姓名 班级学号 指导教师 指导单位 2012/2013学年第一学期 一．设计背景
在科学日新月异的今天，电子设备的便捷化，人性化，智能化已成为不可逆转的潮流，而语音控制智能，更是其中研究发展的热点。凌阳SPCE061以其便捷的操作，可靠的性能，成为了各位电子爱好者的首选。本实验采用凌阳61板和运动小车（迷你型）模组设计的语音控制小车。凌阳板嵌入小车模型顶部。语音处理技术不仅包括语音的录制和播放，还涉及语音的压缩编码和解码、语音的识别等各种处理技术。本设计的语音控制小车，借助于SPCE061A在语音处理方面的特色，不仅具有前进、后退、左转、右转、停止等基本程序控制功能，而且还具备语音控制功能。 二．总流程图
三．主要模块 1、凌阳SPCE061是继μ’nSP?系列产品SPCE500A等之后凌阳科技推出的又一款16 位结构的微控制器。与SPCE500A不同的是，在存储器资源方面考虑到用户的较少资源的需求以及便于程序调试等功能，SPCE061A里只内嵌32K字的闪存（FLASH ）。较高的处理速度使μ’nSP?能够非常容易地、快速地处理复杂的数字信号。因此，与SPCE500A相比，以μ’nSP?为核心的SPCE061A 微控制器是适用于数字语音识别应用领域产品的一种最经济的选择。 其性能如下： A、16 位μ’nSP?微处理器； B、工作电压(CPU) VDD 为2.4~3.6V (I/O) VDDH 为2.4~5.5V C、CPU 时钟：0.32MHz~49.152MHz ； D、内置2K 字SRAM； E、内置32K FLASH； F、可编程音频处理； G、晶体振荡器; H、系统处于备用状态下(时钟处于停止状态)，耗电仅为2μA@3.6V ； I、2 个16 位可编程定时器/计数器(可自动预置初始计数值)； J、2 个10 位DAC(数-模转换)输出通道； K、32 位通用可编程输入/输出端口； L、14 个中断源可来自定时器A / B ，时基，2 个外部时钟源输入，键唤醒；
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。语音识别技术就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高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，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。 1语音识别的基本原理 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示： 未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。2语音识别的方法 目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。 动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。 隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。 矢量量化（Vector Quantization）是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。 人工神经网络（ANN）是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一
语音识别技术在车载设备中的应用 【摘要】随着语音识别技术及其标准的不断提高，以及各种语音技术开发装置的广泛出现，语音技术的应用也达到了空前的状态。语音识别技术应用于车载设备上，将会提高产品的使用价值，使用户界面更加友好。 【关键词】语音识别技术；车载设备 1.语音识别技术 语音识别技术，也被称为自动语音识别，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。 语音识别的研究工作大约开始于50年代。进入90年代，随着多媒体时代的来临，语音识别系统从实验室走向实用。二十一世纪，语音识别技术将在理论和应用上取得突破性进展，我们将会体会到语音识别带来的种种便利。 2.语音识别的基本内容 一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分： (1)语音信号预处理与特征提取；(2)声学模型与模式匹配；(3)语言模型与语言处理。 2.1语音信号预处理与特征提取。 选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。 单词（句）单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。 音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而英语是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。 音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音
实验一 语音信号的时域分析 一、 实验目的、要求 （1）掌握语音信号采集的方法 （2）掌握一种语音信号基音周期提取方法 （3）掌握语音信号短时能量和短时过零率计算方法 （4）了解Matlab 的编程方法 二、 实验原理 语音是一时变的、非平稳的随机过程，但由于一段时间内(10-30ms)人的声带和声道形状的相对稳定性，可认为其特征是不变的，因而语音的短时谱具有相对稳定性。在语音分析中可以利用短时谱的这种平稳性，将语音信号分帧。 10～30ms 相对平稳，分析帧长一般为20ms 。 语音信号的分帧是通过可移动的有限长度窗口进行加权的方法来实现的。几种典型的窗函数有：矩形窗、汉明窗、哈宁窗、布莱克曼窗。 语音信号的能量分析是基于语音信号能量随时间有相当大的变化，特别是清音段的能量一般比浊音段的小得多。定义短时平均能量 [][]∑∑+-=∞-∞=-=-= n N n m m n m n w m x m n w m x E 122)()()()( 下图说明了短时能量序列的计算方法，其中窗口采用的是直角窗。 过零就是信号通过零值。对于连续语音信号，可以考察其时域波形通过时间轴的情况。而对于离散时间信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。由此可以计算过零数，过零数就是样本改变符号的次数。单位时间内的过零数称为平
均过零数。 语音信号x (n )的短时平均过零数定义为 ()[]()[]()()[]()[]() n w n x n x m n w m x m x Z m n *--=---= ∑∞ -∞=1sgn sgn 1sgn sgn 式中，[]?sgn 是符号函数，即 ()[]()()()()???<-≥=01 01sgn n x n x n x 短时平均过零数可应用于语音信号分析中。发浊音时，尽管声道有若干个共振峰，但由于声门波引起了谱的高频跌落，所以其语音能量约集中干3kHz 以下。而发清音时．多数能量出现在较高频率上。既然高频率意味着高的平均过零数，低频率意味着低的平均过零数，那么可以认为浊音时具有较低的平均过零数，而清音时具有较高的平均过零数。然而这种高低仅是相对而言，没有精确的数值关系。 短时平均过零的作用 1.区分清/浊音： 浊音平均过零率低，集中在低频端； 清音平均过零率高，集中在高频端。 2.从背景噪声中找出是否有语音，以及语音的起点。 基音是发浊音时声带震动所引起的周期性，而基音周期是指声带震动频率的倒数。基音周期是语音信号的重要的参数之一，它描述语音激励源的一个重要特征，基音周期信息在多个领域有着广泛的应用，如语音识别、说话人识别、语音分析与综合以及低码率语音编码，发音系统疾病诊断、听觉残障者的语音指导等。因为汉语是一种有调语言，基音的变化模式称为声调，它携带着非常重要的具有辨意作用的信息，有区别意义的功能，所以，基音的提取和估计对汉语更是一个十分重要的问题。 由于人的声道的易变性及其声道持征的因人而异，而基音周期的范围又很宽，而同—个人在不同情态下发音的基音周期也不同，加之基音周期还受到单词发音音调的影响，因而基音周期的精确检测实际上是一件比较困难的事情。基音提取的主要困难反映在：①声门激励信号并不是一个完全周期的序列，在语音的
摘要 语音识别主要是让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容，从而根据其信息执行人的各种意图。语音识别技术既是国际竞争的一项重要技术，也是每一个国家经济发展不可缺少的重要技术支撑。本文基于语音信号产生的数学模型，从时域、频域出发对语音信号进行分析，论述了语音识别的基本理论。在此基础上讨论了语音识别的五种算法：动态时间伸缩算法(Dynamic Time Warping，DTW)、基于规则的人工智能方法、人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)方法、隐马尔可夫(Hidden Markov Model，HMM)方法、HMM和ANN的混合模型。重点是从理论上研究隐马尔可夫(HMM)模型算法，对经典的HMM模型算法进行改进。 语音识别算法有多种实现方案，本文采取的方法是利用Matlab强大的数学运算能力，实现孤立语音信号的识别。Matlab 是一款功能强大的数学软件，它附带大量的信号处理工具箱为信号分析研究，特别是文中主要探讨的声波分析研究带来极大便利。本文应用隐马尔科夫模型(HMM) 为识别算法，采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数，建立了一个汉语数字语音识别系统，其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练、识别匹配算法；同时，提出利用Matlab图形用户界面开发环境设计语音识别系统界面，设计简单，使用方便，系统界面友好。经过统计，识别效果明显达到了预期目标。 关键词：语音识别算法；HMM模型；Matlab；GUI ABSTRACT Speech Recognition is designed to allow machines to understand what people say,and accurately identify the contents of voice to execute the intent of people.Speech recognition technology is not only an important internationally competed technology,but also an indispensable foundational technology for the national economic development.Based on the mathematical model from the speech signal,this paper analyze audio signal from the time
语音识别芯片所涉及的技术包括: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。 语音识别分类 按照使用者的限制而言，语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。 特定人语音识别芯片是针对指定人的语音识别，其他人的话不识别，须先把使用者的语音参考样本存入当成比对的资料库，即特定人语音识别在使用前必须要进行语音训练，一般按照机器提示训练2遍语音词条即可使用。 非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术，不分年龄、性别，只要说相同语言就可以，应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。应用这种芯片的机器(智能娃娃、电子宠物、儿童电脑)就具有交互功能了。 非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。 语音识别基本原理 嵌入式语音识别系统都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理，包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，接下来是特征提取，用以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。特征提取之后的数据一般分为两个步骤，第一步是系统"学习"或"训练"阶段，这一阶段的任务是构建参考模式库，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。第二是"识别"或"测试"阶段，按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。 语音识别四大平台 1、科大讯飞 科大讯飞股份有限公司成立于1999年，是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品开发，语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年，科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市，股票代码：002230。 11月23日科大讯飞轮值总裁胡郁在发布会上引述了罗永浩在9 月锤子发布会上的演示数据，表示科大讯飞的语音输入识别成功率也达到了97%，即使是离线识别准确率也达到了95%。 2、云知声 云知声成立于2012年6月。之前1年，Siri的发布再度唤醒了大家对语音识别的关注。经过四年多的积累，云知声的合作伙伴数量超过2万家，覆盖用户超过1.8亿，其中语音云平台覆盖城市超过470个，覆盖设备超过9000万台。 3、百度 百度则在11月22日宣布向开发者开放了情感合成、远场方案、唤醒二期和长语音方案等四项语音识别技术。百度语音开放平台自2013 年10 月上线以来每日在线语音识别请求已经达到了1.4 亿次，开发者数量超过14 万。在如此庞大的数据支撑下，百度语音在“安静条件下”的识别准确率达到了97%。4、搜狗 搜狗语音团队在11 月21 日推出了自己的语音实时翻译技术。搜狗的这项技术主要包括两个方面，分别是语音识别和机器翻译。根据该团队的介绍，搜狗语音识别的准确率达到了97%，支持最快400 字每秒的听写。 语音识别芯片原厂及芯片方案 1、ICRoute 总部：上海 简介：ICRoute专注于开拓语音识别的芯片市场,致力于研发出高性能的语音识别，语音处理芯片。为各种平台的电子产品提供VUI（Voice User Interface）语音人机交互界面。目前提供的语音识别芯片，可以在
基于语音识别的智能小车 摘要 随着计算机技术、模式识别和信号处理技术及声学技术等的发展，使得能满足各种需要的语音识别系统的实现成为可能。近二三十年来，语音识别在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域中有着越来越广泛的应用。本设计是语音识别在控制领域的一个很好实现，它将原本需要手工操作的工作用语音来方便地完成。 语音识别按说话人的讲话方式可分为孤立词(Isolated Word)识别、连接词(Connected Word)识别和连续语音(Continuous Speech)识别。从识别对象的类型来看，语音识别可以分为特定人(Speaker Dependent)语音识别和非特定人(Speaker Independent)语音识别。本设计采用的识别类型是特定人孤立词语音识别。 本系统分上位机和下位机两大方面。上位机利用PC上MATLAB强大的数学计算能力，进行语音输入、端点监测、特征参数提取、匹配、串口控制等工作，根据识别到的不同语音通过PC串口向下位机发送不同的指令。下位机是单片机控制的一个小车，单片机收到上位机传来的指令后，根据不同的指令控制小车完成不同的动作。 该设计对语音识别的现有算法进行了验证和实现，并对端点检测和匹配算法进行了些许改进。本设计达到了预期目标,实现了所期望的功能效果。 关键词：MATLAB，语音识别，端点检测，LPC，单片机，电机控制
SMART CAR GASED SPEECH RECOGNITION ABSTRACT With the development of computer technology,pattern recognition,signal processing technology and acoustic technology etc, the speech recognition system that can meet the various needs of people is more possible to achieve.The past three decades, the voice recognition in the field of computer, information processing, communications and electronic systems, automatic control has increasingly wide range of applications. Speech recognition by the speaker's speech can be divided into isolated word (Isolated Word) identification, conjunctions (Connected Word) and continuous speech recognition (Continuous Speech) identification. Identifying the type of object from the point of view, the voice recognition can be divided into a specific person (Speaker Dependent) speech recognition and non-specific (Speaker Independent) speech recognition. This design uses the identification type is a specific person isolated word speech recognition. This design is of a good implementation of speech recognition in the control field, it does the work that would otherwise require manual operation by the voice of people easily.This system includes two major aspects:the host system and the slave system. The host system use the MATLAB on the computer which has powerful mathematical computing ability to do the work of voice input, endpoint monitoring, feature extraction, matching, identification and serial control,then it send different commands through the PC serial port to slave system according different recognised voice. The slave system is a car controlled by a single-chip micro-controller.It controls the car do different actions according different instructions received.
通信工程学院12级1班罗恒2012101032 实验一语音信号的低通滤波和短时分析综合实验 一、实验要求 1、根据已有语音信号，设计一个低通滤波器，带宽为采样频率的四分之一，求输出信号； 2、辨别原始语音信号与滤波器输出信号有何区别，说明原因； 3、改变滤波器带宽，重复滤波实验，辨别语音信号的变化，说明原因； 4、利用矩形窗和汉明窗对语音信号进行短时傅立叶分析，绘制语谱图并估计基音周期，分析两种窗函数对基音估计的影响； 5、改变窗口长度，重复上一步，说明窗口长度对基音估计的影响。 二、实验目的 1.在理论学习的基础上，进一步地理解和掌握语音信号低通滤波的意义，低通滤波分析的基本方法。 2.进一步理解和掌握语音信号不同的窗函数傅里叶变化对基音估计的影响。 三、实验设备 1.PC机； 2.MATLAB软件环境； 四、实验内容 1.上机前用Matlab语言完成程序编写工作。 2.程序应具有加窗（分帧）、绘制曲线等功能。 3.上机实验时先调试程序，通过后进行信号处理。 4.对录入的语音数据进行处理，并显示运行结果。 5. 改变滤波带宽，辨别与原始信号的区别。 6.依据曲线对该语音段进行所需要的分析，并且作出结论。 7.改变窗的宽度（帧长），重复上面的分析内容。 五、实验原理及方法 利用双线性变换设计IIR滤波器（巴特沃斯数字低通滤波器的设计），首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数Ha(s),然后由Ha(s)通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。如果给定的指标为数字滤波器的指标，则首先要转换成模拟滤波器的技术指标，这里主要是边界频率Wp和Ws 的转换，对ap和as指标不作变化。边界频率的转换关系为∩=2/T tan(w/2)。接着，按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应设计公式求出滤波器的阶数N和3dB截止频率∩c ；根据阶数N查巴特沃斯归一化低通滤波器参数表，得到归一化传输函数Ha(p)；最后，将p=s/ ∩c 代入Ha(p)去归一，得到实际的模拟滤波器传输函数Ha(s)。之后，通过双线性变换法转换公式s=2/T((1-1/z)/(1+1/z))得到所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。