下载文档原格式
智能语音识别系统设计与实现智能语音识别系统是一种能够将人类语音信息转换为文本或命令的技术，近年来随着人工智能和机器学习技术的快速发展，智能语音识别系统在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍智能语音识别系统的设计与实现过程，包括系统架构、关键技术、算法原理以及实际应用场景等内容。
1. 智能语音识别系统概述智能语音识别系统是一种基于人工智能技术的应用程序，通过对输入的语音信号进行处理和分析，最终将其转换为文本或命令。
该系统通常包括语音采集、信号处理、特征提取、模型训练和解码等模块，通过这些模块的协同工作，实现对语音信息的准确识别和理解。
2. 智能语音识别系统设计2.1 系统架构智能语音识别系统的设计通常包括前端和后端两部分。
前端负责对输入的语音信号进行采集和预处理，后端则负责特征提取、模型训练和解码等任务。
在系统架构设计中，需要考虑前后端模块之间的数据传输和协同工作，以及系统的可扩展性和稳定性等因素。
2.2 关键技术智能语音识别系统涉及到多种关键技术，包括声学模型、语言模型、解码算法等。
声学模型用于对语音信号进行特征提取和建模，语言模型则用于对文本信息进行建模和预测，解码算法则用于将声学模型和语言模型结合起来，实现对语音信号的准确识别。
3. 智能语音识别系统实现3.1 算法原理智能语音识别系统的实现涉及到多种算法原理，包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习（Deep Learning）等。
HMM是一种经典的声学建模方法，通过对声学特征序列进行建模，实现对语音信号的识别；深度学习则是近年来兴起的一种强大的机器学习方法，通过神经网络等技术实现对复杂数据的建模和预测。
3.2 实际应用场景智能语音识别系统在各个领域都有着广泛的应用场景，如智能助手、智能客服、智能家居等。
在智能助手领域，用户可以通过语音指令实现日程安排、天气查询、路线规划等功能；在智能客服领域，用户可以通过语音与机器人进行交流和沟通，实现问题解答和服务支持；在智能家居领域，用户可以通过语音控制家电设备、调节环境氛围等。
基于语音识别的智能语音助手设计与开发智能语音助手是一种基于语音识别技术的人工智能应用程序，可实现语音交互，为用户提供各种服务和帮助。
本文将介绍基于语音识别的智能语音助手的设计与开发。
一、引言随着人工智能技术的不断发展，智能语音助手逐渐成为人们日常生活中必不可少的工具。
它能够通过语音识别技术将用户的语音转化为文字，并通过自然语言处理技术理解用户意图，为用户提供相关信息和服务。
本文将介绍智能语音助手的设计和开发过程。
二、系统架构智能语音助手系统包括语音输入、语音识别、语义理解、应用程序和语音输出五个模块。
下面将分别介绍各个模块的功能和实现方法。
1. 语音输入模块语音输入模块负责接收用户的语音输入。
可以通过手机麦克风、或者其他语音输入设备进行输入。
将用户的语音输入传递给下一个模块进行处理。
2. 语音识别模块语音识别模块使用语音信号识别技术将用户的语音输入转化为文本。
常用的语音识别算法有隐马尔可夫模型、深度学习等。
通过引入大量标注数据并进行训练，可以提高语音识别的准确性。
3. 语义理解模块语义理解模块对用户的文本进行处理，以识别用户意图。
该模块使用自然语言处理技术，包括关键词提取、实体识别、句法分析等。
通过分析用户的输入，可以确定用户的需求，并将用户意图传递给下一个模块进行处理。
4. 应用程序模块应用程序模块包括各类应用，如天气查询、音乐播放、日程管理等。
根据用户的意图，智能语音助手将调用相应的应用程序，为用户提供相关服务。
这些应用程序可以是事先编写好的，也可以通过与第三方服务的接口交互实现。
5. 语音输出模块语音输出模块将应用程序的结果转化为语音信号，并通过扬声器等设备进行播放。
语音输出可以采用文本转语音技术，将文字转化为语音。
也可以使用已经录制好的语音片段进行播放。
三、开发环境和工具开发一个智能语音助手需要使用相关的开发环境和工具。
下面将介绍一些常用的开发环境和工具。
1. 语音采集工具语音采集工具用于采集语音输入数据。
语音系统方案第1篇语音系统方案一、项目背景随着信息技术的飞速发展，语音交互系统已广泛应用于各个行业，为用户带来便捷高效的服务体验。
为了提升我国在某领域的智能化服务水平，降低人工成本，提高工作效率，本项目将针对现有业务需求，制定一套合法合规的语音系统方案。
二、项目目标1. 提高服务效率，缩短用户等待时间。
2. 降低人工成本，提高资源利用率。
3. 提升用户满意度，增强企业竞争力。
4. 确保系统安全可靠，遵循国家法律法规。
三、系统架构本语音系统采用模块化设计，主要包括以下四个部分：1. 语音识别模块：实现用户语音输入的识别，将语音信号转化为文本信息。
2. 语义理解模块：对识别出的文本信息进行理解，获取用户意图，为后续处理提供依据。
3. 业务处理模块：根据用户意图，调用相关接口，完成业务处理。
4. 语音合成模块：将处理结果转化为语音信号，输出给用户。
四、关键技术1. 语音识别技术：采用深度学习算法，实现高精度、高速度的语音识别。
2. 语义理解技术：运用自然语言处理技术，准确理解用户意图。
3. 业务处理技术：结合业务场景，设计合理的业务流程，确保业务处理的合规性。
4. 语音合成技术：采用高质量的语音合成算法，提升用户体验。
五、合规性保障1. 数据保护：严格遵守国家有关数据保护的法律法规，对用户数据进行加密存储和传输。
2. 隐私保护：尊重用户隐私，不泄露用户个人信息。
3. 合法合规性审查：在系统设计、开发、测试和上线等阶段，进行合法合规性审查，确保系统符合国家法律法规要求。
六、实施方案1. 需求分析：深入了解业务需求，明确系统功能、性能和安全性等要求。
2. 系统设计：根据需求分析，设计系统架构、模块划分和接口规范。
3. 技术选型：结合项目需求，选择合适的语音识别、语义理解、业务处理和语音合成技术。
4. 系统开发：按照设计文档，进行系统开发，确保各模块功能完善、性能稳定。
5. 系统测试：对系统进行全面测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统满足需求。
智慧语音分析系统设计方案智慧语音分析系统是一种基于人工智能技术的系统，可以通过语音识别、自然语言理解和机器学习等技术，对用户的语音进行分析和处理，从而实现语音交互和语音控制。
下面是一个智慧语音分析系统设计方案：1. 系统架构设计：- 前端采用语音输入设备，如麦克风，用于接收用户的语音输入。
- 语音输入会经过语音识别模块，将语音信号转换为文本。
- 文本数据会经过自然语言理解模块，进行语义解析和意图识别。
- 通过对意图识别结果的处理，可以得到相应的系统动作和回答。
- 系统的动作和回答通过语音合成模块转化为语音信号，并通过声音输出设备，如扬声器，反馈给用户。
2. 语音识别模块设计：- 语音识别是系统中的核心技术，可以采用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）。
- 训练语音识别模型需要大量带标签的语音数据集，可以利用现有语音数据集进行预训练，并通过迁移学习的方法进行微调。
- 语音识别模型需要进行实时推理，因此需要在设计时考虑模型的计算效率和内存占用。
3. 自然语言理解模块设计：- 自然语言理解是将用户的文本输入转化为机器可以理解的表示形式，通常包括语法分析、语义分析和意图识别等任务。
- 可以采用模板匹配、规则推理或机器学习方法来实现自然语言理解。
- 意图识别是自然语言理解的关键任务，可以采用基于统计的方法，如最大熵模型或隐马尔可夫模型，或者采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
4. 语音合成模块设计：- 语音合成是将系统的动作和回答转化为语音信号的过程。
- 可以采用基于规则的方法，如将文本分割为音素，并将音素转化为音频信号。
- 也可以采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN），通过训练模型生成语音波形。
5. 数据处理和存储设计：- 系统需要处理大量的语音数据和文本数据，因此需要设计合适的数据处理和存储方案。
- 可以采用分布式数据存储和处理技术，如Hadoop 和Spark，来实现高性能和可扩展的数据处理。
简易语音识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解语音识别的基本原理，掌握语音信号处理的基本流程。
2. 学生能了解简易语音识别系统的组成，掌握相关算法的应用。
3. 学生能掌握语音特征提取、模式匹配等关键技术的原理及其在简易语音识别中的应用。
技能目标：1. 学生能运用所学知识，独立设计并实现一个简易的语音识别系统。
2. 学生能通过实践，提高编程能力，培养解决实际问题的能力。
3. 学生能运用语音识别技术，实现与课程相关的创新应用。
情感态度价值观目标：1. 学生对人工智能产生浓厚的兴趣，提高学习主动性和积极性。
2. 学生通过团队合作，培养沟通协调能力和团队精神。
3. 学生认识到人工智能在生活中的应用价值，增强社会责任感和创新意识。
课程性质：本课程为信息技术课程，旨在让学生了解并掌握简易语音识别技术，培养实际操作能力和创新意识。
学生特点：学生处于初中阶段，具有一定的信息技术基础，对新奇事物充满好奇，动手实践能力强。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，以实践操作为主线，引导学生自主探究，培养创新思维和团队协作能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，实现具体的学习成果。
二、教学内容1. 语音识别基本原理：包括语音信号的数字化表示、特征提取、模式匹配等。
- 教材章节：第三章“语音信号处理”- 内容列举：语音信号的采样、量化、编码；-mfcc特征提取；动态时间规整（DTW）算法。
2. 简易语音识别系统组成：硬件、软件及算法。
- 教材章节：第四章“语音识别技术”- 内容列举：麦克风、声音卡等硬件设备；语音识别软件框架；隐马尔可夫模型（HMM）及其应用。
3. 语音识别实践操作：- 教材章节：第五章“语音识别实践”- 内容列举：使用Python编程实现语音特征提取、模式匹配等算法；利用开源库（如TensorFlow、Kaldi）搭建简易语音识别系统。
4. 创新应用与拓展：- 教材章节：第六章“语音识别应用与拓展”- 内容列举：语音识别在智能家居、智能助理等领域的应用；基于语音识别技术的创新项目实践。
第11课《语音识别》教学设计
一、教学内容分析
《语音识别》是浙江摄影出版社《小学信息技术》六年级上册第11课，是第二单元《人工智能》的第四课。
本单元是在学生对“大数据、算法、计算能力”等概念有了一定的了解后，较为系统地了解人工智能的基本知识，特别是工作原理和相关技术。
而在本课之前，学生已经初步感受到了人工智能应用的广泛，以及文字识别和人脸识别的过程，本课旨在让学生通过了解应用和影响，操作体验技术，分析过程原理，最终正确认识语音识别技术，用该技术服务学习和生活。
二、学习对象分析
本课的授课对象为六年级学生。
六年级学生在生活中已经有了对于语音识别的一定了解和体验，但对其过程和原理比较陌生，因此需要从实践操作入手，全方位帮助学生理解特征提取和模型匹配两个过程。
三、教学目标
教学重点：语音识别的过程。
教学难点：理解特征提取和模型匹配的含义。
四、方法策略
本着以“学”为中心的理念，为体现学生的主体性，有效地落实教学目标，本课主要采用实验教学法引导学生采用自主探究以及合作学习的方法来探究语音识别的过程和原理。
五、教学流程
（一）情景创设，复习导入
（二）自主探究，学习新知
（三）联系实际，综合运用
（四）总结回顾，思维发散。
基于语音识别技术的语音控制系统设计与实现引言：随着人工智能技术的迅速发展，语音识别技术成为了我们生活中的重要组成部分。
语音控制系统凭借其便利性和创新性，逐渐在各个领域得到广泛应用。
本文将描述一种基于语音识别技术的语音控制系统设计与实现，并介绍其在智能家居和智能助理领域的应用。
一、背景介绍随着科技的不断发展，智能家居系统已经成为人们生活中的重要组成部分。
然而，传统的人机交互方式对于智能家居系统的控制仍然存在诸多不便。
因此，将语音识别技术应用于智能家居系统，可以提供一种更加便捷和自然的控制方式。
二、系统设计1. 语音识别模块：语音识别模块是整个语音控制系统的核心部分。
它通过对用户输入的语音进行分析和理解，将语音转换为可执行命令。
为了提高识别准确率和响应速度，我们可以采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
2. 语义理解模块：语义理解模块负责将用户的语音命令转化为系统可识别的指令。
这个模块需要根据识别到的语音内容进行语义分析和解析，识别用户的意图并将其转化为对应的操作指令。
3. 控制指令生成模块：控制指令生成模块接收语义理解模块转化的指令，并生成对应的控制指令。
根据不同的智能设备和系统，生成相应的控制指令，以实现对智能家居的控制。
4. 控制执行模块：控制执行模块将生成的控制指令发送给智能家居设备执行。
这个模块需要与智能家居设备进行通信，将控制指令传递过去，并确保指令能够正确执行。
三、系统实现我们选择使用Python语言进行系统的实现。
Python具有简单易学、丰富的第三方库支持和强大的数据处理能力，非常适合语音识别系统的开发。
1. 语音识别模块实现：我们可以使用开源的语音识别引擎，如Google的开源项目SpeechRecognition库。
该库提供了简单易用的API，可以实现从音频文件或麦克风输入进行语音识别的功能。
2. 语义理解模块实现：为了实现语义理解功能，我们可以使用自然语言处理技术。
语音识别基本知识及单元模块方案设计Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】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。
语音识别基本知识及单元模块方案设计Last revision on 21 December 2020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。
语音识别技术设计方案一、概述随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别技术在各个领域中得到广泛应用。
本文旨在提出一种语音识别技术的设计方案，通过该方案能够准确、高效地实现对音频信号的语音文字转换。
本方案以深度学习为基础，通过搭建神经网络模型实现端到端的语音识别。
二、技术原理本方案采用长短时记忆网络（LSTM）结构，通过前馈神经网络对输入的音频信号进行特征提取。
具体步骤如下：1. 数据预处理：将原始音频信号进行预处理，包括去噪、降噪和音频分割等步骤，以提高后续特征提取的准确性。
2. 特征提取：采用LSTM网络对经过预处理的音频信号进行特征提取，将语音信号转化为语音特征向量序列。
3. 序列建模：基于LSTM网络的特性，本方案将得到的特征向量序列输入到深度神经网络中，通过多层堆叠的LSTM网络对序列进行建模。
4. 解码输出：通过训练模型，学习特征序列与文本之间的对应关系，实现对音频信号的语音转文字。
三、系统架构本方案的系统架构如下图所示：[图1：系统架构图]1. 前端音频传入模块：负责接收音频信号输入，并进行音频预处理，包括去噪和音频分割等。
2. 特征提取模块：采用LSTM网络对预处理后的音频信号进行特征提取，得到语音特征向量。
3. LSTM网络模型：构建深度学习模型，对特征向量序列进行建模，学习特征序列与音频信号之间的映射关系。
4. 解码输出模块：通过训练好的模型，将特征序列转化为对应的文本信息输出。
四、实验结果与评估为了验证本方案的效果，我们使用了一个包含大量音频及其对应文本的数据集进行实验。
通过训练模型，并使用测试集进行评估，得到了较为令人满意的识别准确度。
实验结果表明，本方案能够有效地实现对音频信号的语音转文字。
五、应用前景语音识别技术作为人机交互的重要手段，将在多个领域中得到广泛应用。
例如，语音助手、自动语音转写、智能客服等都是语音识别技术的应用方向。
本方案提出的设计方案，为这些应用提供了可靠的技术支持。
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。
其本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强大的分类能力和输入—输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。
其方法是模拟人脑思维机制的工程模型，它与HMM正好相反，其分类决策能力和对不确定信息的描述能力得到举世公认，但它对动态时间信号的描述能力尚不尽如人意，通常MLP分类器只能解决静态模式分类问题，并不涉及时间序列的处理。
尽管学者们提出了许多含反馈的结构，但它们仍不足以刻画诸如语音信号这种时间序列的动态特性。
由于ANN 不能很好地描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别而克服HMM和ANN各自的缺点。
近年来结合神经网络和隐含马尔可夫模型的识别算法研究取得了显著进展，其识别率已经接近隐含马尔可夫模型的识别系统，进一步提高了语音识别的鲁棒性和准确率。
支持向量机（Support vector machine）是应用统计学理论的一种新的学习机模型，采用结构风险最小化原理（Structural Risk Minimization，SRM），有效克服了传统经验风险最小化方法的缺点。
兼顾训练误差和泛化能力，在解决小样本、非线性及高维模式识别方面有许多优越的性能，已经被广泛地应用到模式识别领域。
3语音识别系统的分类语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。
如果从说话者与识别系统的相关性考虑，可以将识别系统分为三类：（1）特定人语音识别系统。
仅考虑对于专人的话音进行识别。
（2）非特定人语音系统。
识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习。
（3）多人的识别系统。
通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。
如果从说话的方式考虑，也可以将识别系统分为三类：（1）孤立词语音识别系统。
孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿。
（2）连接词语音识别系统。
连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现。
（3）连续语音识别系统。
连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。
如果从识别系统的词汇量大小考虑，也可以将识别系统分为三类：（1）小词汇量语音识别系统。
通常包括几十个词的语音识别系统。
（2）中等词汇量的语音识别系统。
通常包括几百个词到上千个词的识别系统。
（3）大词汇量语音识别系统。
通常包括几千到几万个词的语音识别系统。
随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识别系统根据词汇量大小进行分类也不断进行变化。
目前是中等词汇量的识别系统，将来可能就是小词汇量的语音识别系统。
这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。
4语音识别概述语音识别技术，Automatic Speech Recognition，简称ASR，是一种让机器听懂人类语言的技术。
语言是人类进行信息交流的最主要、最长用、最直接的方式。
语音识别技术是实现人机对话的一项重大突破，在国外近年来发展十分迅速，其应用也逐步得到推广。
近几年逐渐普及的IVR（自动电话应答）处理了不少简单而又重复的咨询工作，节省了不少人力，但这种按键式的语音自动应答却让客户花费很多时间按指引来完成简单的查询，令用户倍感不便。
语音识别无疑可以解决该方面的问题。
语音识别系统的开发成功，充分发挥了计算机技术和网络技术的优势，采用先进的人机对话方式，摆脱电话按键的束缚，人们只要象平常一样对着电话简单的说出所需服务项目，即可轻松获取自动系统提供的所需信息。
5语音识别应用Nuance公司是自然语音接口软件的佼佼者。
使用自然语音接口软件，人们可以通过电话方便安全地获取信息、服务并进行交易。
每天，千千万万的人通过拨打运行Nuance公司语音识别、语言理解和声纹鉴别软件的电话，进行出游预订、股票交易、与其它通讯媒体、企业和互联网系统进行交往等活动。
NUANCE的应用：美国航空、Bell Atlantic、Charles Schwab、家庭购物网络、Lloyds TSB、Sears、UPS 。
NUANCE语音识别特点（1）海量词汇、独立于讲话者的健壮识别功能Nuance系统能可靠地对多种语言进行大词汇量的识别，并可提供识别结果的置信度。
该系统对商业上使用的大量词汇提供最准确的语音识别技术。
利用Nuance系统开发的应用程序，在市场上具有最高的准确率。
生产中的应用程序经测试，准确性超过96%。
（2）基于主机的客户/服务机结构Nuance系统基于开放式客户/服务机结构，特别为大型应用程序所需的健壮性和可伸缩性而设计。
呼叫者的讲话由客户端收集，而识别和鉴别处理的负载被平均分配到网络上的多个分开的服务器上。
（3）N-Best处理对于有些应用程序，可能需要识别引擎产生可能的识别结果集，而不是一个最好的结果。
Nuance系统的N-best识别处理方法便有这个功能，它提供了可能的识别结果列表，并按可能性从高到低排列。
（4）语法概率Nuance系统允许对呼叫者所讲的特定词语或短语的在语法中的概率进行指定。
当被讲的词语或短语的概率可根据实际使用进行估计时，非常有用。
对语法增加概率可提高识别的准确率和速度。
（5）降低噪音当进来的呼叫包含稳定的背景噪音时，Nuance系统通过一种机制，使识别服务器更准确地进行识别。
识别服务器将进来的话语进行增强，以有效地将语气、嗡嗡声、哼叫声、嘘嘘声等噪声过滤。
如果相当数量的电话均含有稳定的背景噪声，比如在汽车上免提打电话时，这个机制效果较理想。
6.基于识别的应用语音短信本身业务、公司电话簿、个人电话簿、智能点歌、股票查询和交易、智能信息点播、列车时刻查询公司电话簿特点•系统支持电话接入方式用户可通过电话修改个人密码，个人上班电话和非上班电话•系统支持WEB接入方式• 系统管理员可修改所有信息• 各公司管理员可增加，删除，修改本公司的电话信息7语音识别单元设计目前，语音识别技术的发展十分迅速，按照识别对象的类型可以分为特定人和非特定人语音识别。
特定人是指识别对象为专门的人，非特定人是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，从而达到较高的识别率。
本文采用的LD3320语音识别芯片是一颗基于非特定人语音识别技术的芯片。
该芯片上集成了高精度的A/D 和D/A 接口，不再需要外接辅助的FLASH 和RAM，即可以实现语音识别、声控、人机对话功能，提供了真正的单芯片语音识别解决方案。
并且，识别的关键词语列表是可以动态编辑的。
其语音识别过程如图2所示。
语音识别单元采用ATmega168 作为MCU，负责控制LD3320完成所有和语音识别相关的工作，并将识别结果通过串口上传至Arduino mega2560 控制器。
对LD3320芯片的各种操作，都必须通过寄存器的操作来完成，寄存器读写操作有2种方式（标准并行方式和串行SPI方式）。
在此采用并行方式，将LD3320的数据端口与MCU的I/O口相连。
其硬件连接图如图3所示。
语音识别流程采用中断方式工作，其工作流程分为初始化、写入关键词、开始识别和响应中断等。
MCU的程序采用ARDUINO IDE编写［5］，调试完成后通过串口进行烧录，控制LD3320完成语音识别，并将识别结果上传至Arduino mega2560控制器。
其软件流程如图4所示。
8系统软件设计示教与回放系统的软件设计包括测控计算机的软件设计和各从设备Arduino mega260控制器的软件设计。
测控计算机是整个系统的控制核心，其软件采用C#进行编写，在示教与回放系统中主要是对操作数据的记录以便根据所记录的数据对操作过程进行精确回放，需要记录的数据包括：各从设备操作人员的操作口令，操作动作，口令及动作时间，各操作对应的操作现象。
