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人工智能语音呼救器的研究摘要：本研究旨在探讨和开发一种基于人工智能的语音呼救系统，以提高紧急情况下的响应速度和效率。
我们使用了语音识别、自然语言处理和声音合成技术来构建这一系统，并进行了一系列实验来评估其性能。
实验结果表明，该系统在模拟的紧急情况下表现出良好的准确性和用户满意度。
目录引言 (1)文献综述 (1)方法 (1)人工智能语音呼救器的设计与实现 (1)实验与结果 (2)讨论 (2)结论 (2)引言紧急情况下的快速响应对于拯救生命至关重要。
传统的呼救系统存在通信和理解上的障碍，人工智能语音呼救器可能为紧急情况提供更高效的响应。
本研究旨在开发一种能够自动识别紧急情况并与用户进行自然语言交互的系统。
文献综述文献综述部分回顾了与人工智能语音呼救系统相关的先前研究。
我们探讨了自然语言处理、语音识别、紧急情况响应系统和人工智能在医疗应用中的现有文献，强调了当前系统的限制。
方法为了实现人工智能语音呼救器，我们采用了开源语音识别引擎和自然语言处理工具。
我们创建了一个实验环境，模拟不同紧急情况下的用户呼救。
用户与系统进行语音互动，系统根据用户的需求提供帮助。
我们收集了实验数据以评估系统性能。
人工智能语音呼救器的设计与实现我们的人工智能语音呼救器系统由语音识别模块、自然语言处理模块和声音合成模块组成。
语音识别模块负责识别用户的呼救信息，自然语言处理模块解释用户的需求，然后系统提供合适的响应。
我们采用深度学习模型来训练这些模块，并集成它们以实现实时响应。
实验与结果我们进行了一系列实验来评估系统性能。
在模拟的紧急情况下，系统成功识别了用户的需求并提供了相关信息和指导。
实验结果显示，系统的准确性达到了85%，用户满意度为90%。
响应时间平均为10秒。
讨论通过分析实验结果，我们发现人工智能语音呼救器在紧急情况下具有潜在的应用前景。
然而，仍然存在一些限制，例如在特定噪音环境下的性能下降。
未来的研究可以集中在改进语音识别和自然语言处理的准确性，以及在现实世界情况下的实际应用测试。
基于基频的朝鲜语方言辨识方法的研究刘双君;金小峰;崔荣一【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2017(31)2【摘要】该文提出了一种基于基音频率特征的中国朝鲜族语言、韩国朝鲜语和朝鲜朝鲜语方言的自动辨识方法.首先,选择具有良好区分度的基频移位差分系数作为三个方言的特征参数;其次,设计和采用了分层支持向量机分类器,并进一步引入投票法确定最佳的分类结果.实验结果表明该文提取的特征参数具有良好的区分性和较强的稳定性,该文提出的方言辨识方法比传统的移位差分倒谱系数特征方法识别率高,可以有效解决朝鲜朝鲜语、韩国朝鲜语和中国朝鲜族语言的方言辨识问题.%This paper presents a pitch-based automatic recognition method of China's Korean,Republic of Korea and DPRK Korean dialects.Firstly,the shifted delta coefficients of pitch is extracted as feature parameter because of its strong discriminability.Secondly,the layered SVM algorithm and a voting mechanism are adopted to get the optimal classificationresult.Experimental results show that the recognition rate of the proposed method is better than conventional method based on shifted delta cepstral coefficients.【总页数】7页(P55-60,70)【作者】刘双君;金小峰;崔荣一【作者单位】延边大学计算机科学与技术学科智能信息处理研究室,吉林延吉133002;延边大学计算机科学与技术学科智能信息处理研究室,吉林延吉133002;延边大学计算机科学与技术学科智能信息处理研究室,吉林延吉133002【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于克拉申二语习得理论的初级朝鲜语课堂教学模式改革与实践研究r——以黑龙江东方学院朝鲜语专业为例 [J], 孟颖2.基频归一法和姜堰方言单字调实验研究 [J], 丁琳3.朝鲜语方言‘■’的研究 [J], 张慧莲4.基于OBE 理念的朝鲜语翻译课程实践研究——以新冠肺炎疫情及防疫用语的翻译语料库构建为中心 [J], 陈晶5.基于二语习得理论的朝鲜语教育应用研究 [J], 秦莹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
韩国学生汉语语音偏误研究综述2023-11-28目录•引言•韩国学生汉语语音偏误类型•韩国学生汉语语音偏误成因分析•韩国学生汉语语音偏误纠正方法探讨•韩国学生汉语语音偏误实证研究•韩国学生汉语语音教学建议引言01随着中韩关系的不断发展，两国之间的语言交流日益频繁，越来越多的韩国学生开始学习汉语。
中韩语言交流02韩国学生在学习汉语过程中，语音偏误是一个普遍存在的问题，影响了他们的口语表达和交际能力。
语音偏误问题03研究韩国学生汉语语音偏误，有助于提高他们的汉语口语水平，促进中韩语言交流。
研究价值研究背景1 2 3通过对韩国学生汉语语音偏误的深入研究，探究其产生原因，为汉语教学提供理论依据。
探究偏误原因针对韩国学生汉语语音偏误的类型和原因，提出相应的改进建议，帮助他们更好地掌握汉语语音。
提出改进建议通过对韩国学生汉语语音偏误的研究，为汉语语音教学研究提供参考，推动汉语教学的发展。
促进教学研究研究目的文献综述收集和分析国内外相关文献，了解韩国学生汉语语音偏误的研究现状和成果。
实证研究采用实证研究方法，对韩国学生的汉语语音进行录音和分析，探究其偏误类型和原因。
对比分析通过对比分析韩国学生和中国学生的汉语语音，揭示其差异和相似之处，为改进教学提供依据。
研究方法030201韩国学生汉语语音偏误类型唇齿音发音不准确如将“f”发音为带有双唇色彩的音，或将“h”发音为带有唇齿色彩的音。
舌尖前音与舌尖后音混淆如将“z、c、s”发音为“zh、ch、sh”，或将“j、q、x”发音为“z、c、s”。
送气与不送气混淆如将“b”发音为“p”，将“d”发音为“t”等。
单元音韵母发音不准确01如将“a”发音为带有喉音色彩的音，或将“o”发音为带有唇音色彩的音。
复元音韵母发音动程不足02如将“ai、ei、ao、ou”等发音为单元音韵母，或将韵尾丢失，如将“ing”发音为“in”。
鼻韵母发音不准确03如将前鼻韵母“-n”发音为带有元音色彩的音，或将后鼻韵母“-ng”发音为带有前鼻韵母色彩的音。
分类编号：单位代码：10068密级：公开学号：y160407天津外国语大学翻译硕士专业学位论文论文题目：번역규범이론을바탕으로한번역실천보고서——한국소설『어디로가고싶으신가요』의중국어번역을중심으로翻译规范理论指导下的翻译实践报告——以韩文小说《您要去哪儿》的汉译为例学生姓名：张钰婧申请学位级别：硕士申请专业名称：翻译研究方向：朝鲜语笔译指导教师姓名：单体瑞专业技术职称：教授提交论文日期： 2018年5月本翻译报告是笔者在论文指导老师单体瑞教授的悉心指导下完成的。
在这里，首先要向单体瑞教授表示衷心的感谢。
在从选题到最终定稿的过程中，单老师都倾注了大量的的心血，每一个步骤都离不开他的悉心指导。
两年来单老师认真敬业、为人谦和的精神面貌深深感染着我，遇见这样一位优秀的导师是我一生的宝贵财富。
我还要感谢所有韩语系老师在这两年间的谆谆教诲和开题答辩时给予我的指导，是老师们让我看到了一个教育工作者对待工作的热情和对专业应有的严谨态度。
同时，还要感谢各位同学、朋友在此实践报告撰写过程中给予我的帮助和鼓励。
没有他们精神上的支持，我论文的写作过程要经历不少的坎坷。
回想整个报告的撰写过程，其中虽有不少艰辛，却让我有足够的时间沉淀过去两年所积累的专业知识，深切地领悟到作为一名职业译员所要具备的专业精神和素养，让我得以在今后的生活和工作中能够戒骄戒躁，踏实前行。
两年的研究生时光转瞬即逝。
两年前，我怀揣着对翻译事业的热爱和对研究生生活的向往来到了天津外国语大学。
在这里，我收获的不仅仅是专业知识，还有老师们治学严谨、求真务实的态度，让我得以为自己近二十载的求学生涯画上一个圆满的句号。
在此毕业之际，我谨向所有曾经帮助过、关心过我的师长、同窗及至亲表示最诚挚的感谢。
第一章任务简介 (1)1.1 任务背景 (1)1.1.1 作者简介 (1)1.1.2 选材内容介绍 (1)1.2 任务目的及意义 (2)第二章任务过程 (3)2.1 译前准备 (3)2.2 译本创作 (3)2.3 译后审校及翻译报告的撰写 (4)第三章理论基础 (5)3.1 翻译规范理论的产生与发展 (5)3.2 切斯特曼翻译规范理论 (6)3.2.1 期待规范 (6)3.2.2 专业规范 (6)3.3 切斯特曼翻译规范理论下的翻译方法 (7)第四章翻译规范理论指导下的案例分析 (8)4.1 期待规范的体现 (8)4.1.1 改变修辞 (8)4.1.2 改变分布 (9)4.1.3 文化过滤 (11)4.2 责任规范的体现 (12)4.2.1 借词 (12)4.2.2 改变连贯 (14)4.2.3 改变清晰度 (15)4.3 交际规范的体现 (16)4.3.1 同义词 (16)4.3.2 改变句子结构 (17)4.3.3 译者的显性 (19)4.4 关系规范的体现 (20)4.4.1 直译 (20)4.4.2 转换语言单位 (21)4.4.3 编译 (23)第五章结语 (25)5.1 翻译任务的经验总结 (25)5.2 报告的不足之处及今后的研究方向 (25)参考文献附录1原文附录2译文文学作为反映社会现实、传递人类内心情感的一门艺术，促进了世界各国人民心灵的相互碰撞和沟通。
急救电话中的语音和图像信号处理技术随着社会的发展，紧急事态发生的频率也越来越高。
在处理紧急事态过程中，使用急救电话成为了非常普遍的方式。
急救电话承担着为人们提供紧急医疗服务和救援服务的职责。
当紧急情况发生时，及时地将紧急情况及其相关信息以语音或图像信号的方式传达给急救中心是非常重要的。
本文将深入探讨在急救电话中使用的语音和图像信号处理技术。
一、语音信号处理技术语音信号处理技术是急救电话中最为重要的技术之一。
通过对从呼叫者处接收到的语音信号进行处理，能够有效地提高呼叫的质量。
首先，我们需要理解语音信号的特征。
语音信号的特征包括：1. 人声频率：通常人声信号的频率在150Hz至8000Hz之间，而儿童和女性的人声信号频率略高。
2. 语音强度：语音强度用于表示音量大小，一般用分贝（dB）表示。
在语音信号的处理过程中，我们需要对语音信号进行采样和数字化处理。
采样是指将模拟语音信号转换为数字信号。
数字化是指将数字信号与相应的数字信号关联起来，以便方便地存储和传输。
然后，我们需要使用通信协议或编解码器的方式将数字信号转换为模拟信号，以便彼此之间的通信。
在数字信号处理方面，有一种叫做“数字信号处理器”（DSP）的芯片，它的高配置和高速度使它成为急救电话语音信号处理的最佳选择。
DSP是一种微处理器芯片，主要用于数字信号处理应用。
它比通常的通用处理器更快且更精确。
二、图像信号处理技术在紧急情况中，图像信号处理技术也起到了非常重要的作用。
随着智能手机、摄像头和互联网的快速发展，越来越多的人开始使用它们来向紧急救援中心发送图像和视频信号。
使用图像信号处理技术，能够使救援工作者在第一时间看到并识别事态情况。
图像信号处理技术的基本步骤包括：1. 摄像头采集并传输图像信号；2. 对图像进行去噪处理；3. 对图像进行色彩纠正和灰度映射；4. 采用压缩算法对图像进行压缩，以缩短传输时间。
最终，将处理后的信号传输到救援中心。
为了使图像传输更加稳定，常用的有多业务运营商（MNO）技术，这种技术可以实现多路数据转发和数据隔离。
在韩国的正确应急报警方法在韩国遇到了犯罪侵害，正确的方法是报警。
但报过警的人反馈，报警了警察也不太重视。
据我平台不完全的统计，差不多将近一半的人去警察局报警后，事情并没有任何进展。
因此认为韩国警察不爱管中国人的事儿。
其实并不是这样。
韩国警察不重视报警的主要理由，主要是：报警的方式错误，给了很多不去调查的借口。
包括：找不到嫌疑人、没有证据、没有管辖等等。
●大多数人到警察局报警时只是简单的用口头的方式叙述情况。
虽然这种方式也属于报警，但语言不通的中国人去报警，警察还要叫翻译人员到场，还要在翻译的陪同下花费很长时间记录在案... 总之因为嫌麻烦，一些警察只是敷衍的对待报警。
再加上报警人的法律意识欠缺，警察马上能够找到可以搁置案件的各种借口。
警察的不重视，导致报警的案件迟迟没有进展。
如何让韩国警察重视报警的案件呢？掌握用“告诉状（고소장）”报警的技巧就可以。
“告诉状”是书面的报警方式，是将犯罪有关的信息写在纸上提交到警察局的报警方法。
与口头报警有区别的是，“告诉状”是有实体的材料，所以警察对此敷衍的借口相对会少一些。
当然“告诉状”的内容要写好，写的让警察方便了解案情、迅速办案是关键。
而且内容必须要全面，这样才能避免警察敷衍了事。
Help me 119●报警电话112● 1330TT呼叫中心● 120茶山热线●中国大使馆●旅游投诉中心●Help me 119为给在韩旅游居住外国人提供安全保障，韩消防厅开通了外国游客和在韩居住的外国人专用的应急情况提供帮助的救援服务，遇到问题可用手机或固定电话直接拨打119，即help me 119。
主要针对火灾、急救等紧急救援，道路信息口译等便利服务，重症患者的'U-放心手机'服务。
该救助电话是24小时开通，全年无休。
目前支持16国语言，包括英语、汉语、日语等16国语言。
●报警电话112虽然韩国治安相对比较好，但是也不可避免出现被欺诈、抢劫、盗窃的情况，所以当遇到这种情况时，请拨打报警电话112。
基于深度学习的朝鲜语语音识别技术研究及应用近年来，人工智能技术的快速发展已经改变了我们的生活方式，其中深度学习技术的应用更是得到广泛的关注。
深度学习是指一种机器学习方法，它利用多层神经网络进行大规模的非线性计算和分析。
在语音识别领域，深度学习技术已经取得了很好的效果。
本文将探讨基于深度学习的朝鲜语语音识别技术研究及其应用。
一、朝鲜语语音识别技术概述朝鲜语是世界上最为古老的语言之一，其语音系统较为复杂，由音位、音位组合和语调三个部分组成。
朝鲜语语音识别技术是指利用计算机对朝鲜语音信息进行识别和转录的技术。
朝鲜语语音识别技术的研究是深度学习技术在语音识别领域应用的一个重要方向。
朝鲜语语音识别技术的基本原理是将朝鲜语音信号转换为数字信号，然后将数字信号输入神经网络模型进行训练和预测。
其基本过程是：首先获取朝鲜语音频信号，对其进行分段处理，将每一段语音转换为数字信号，提取语音特征，并送入建立在深度学习模型中的神经网络，通过训练和预测来实现朝鲜语语音的识别和转录。
二、深度学习在朝鲜语语音识别技术中的应用随着深度学习技术的不断发展，其已经成为一种在语音识别领域中非常成功的技术，并逐渐取代了传统的语音识别技术。
深度学习在朝鲜语语音识别技术中的应用主要包括以下两个方面：1. 神经网络模型的建立在朝鲜语语音识别技术中，需要建立一个准确、高效的神经网络模型对朝鲜语音进行训练和预测。
根据朝鲜语音信号的特点，在深度学习中，可以采用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等多种结构对朝鲜语音进行特征提取和建模，以获取更好的识别效果。
2. 语音特征的提取对朝鲜语音进行语音特征提取是实现朝鲜语语音识别的重要步骤。
这里的语音特征主要分为声学特征和语言学特征两种。
声学特征一般采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等方法进行提取，而语言学特征主要涉及到朝鲜语音位符和语调信息的提取和建模。
三、朝鲜语语音识别技术的应用前景朝鲜语语音识别技术的应用前景非常广泛。
朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别系统研究
摘要：朝鲜语是我国目前适用范围较为广泛、使用人口较多的一种少数民族语言。
朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别软件，采用语音命令来呼叫号码，能够准确识别拨叫号码，在特定场合可以起到至关重要的作用。
将语音控制指令范围设定为报警求助、火警等词汇的识别中，实现了朝鲜语紧急呼叫号码语音识别系统的软件算法部分。
通过对信号处理的每个步骤和朝鲜语数字连读问题进行深入分析及研究，选择DTW（动态时间弯曲）算法作为该软件的核心算法。
Matlab实验结果表明，采用的语音识别过程及算法可以准确地对录制的朝鲜语紧急呼叫号码进行识别。
关键词：语音识别；孤立词；动态时间规整；朝鲜语
0引言
语音识别是让机器自动识别和理解语音信号，并把语音信号转化为相应的文本或命令的技术<sup>[1]</sup>。
语音识别技术的解决将不仅使计算机成为普通百姓得心应手的工具，而且对于许多机器的操作、生产过程的控制，还有通信、口语机器翻译等领域来说，语音识别都大有用武之地<sup>[2]</sup>。
目前，信息产业发展迅速，方便、快捷、高效的电子产品越来越受到用户的青睐。
语音识别作为人机交互的一项关键技术，具备了这样的特点，特别在一些特定的环境或是对于一些特定的人，语音识别可以带来很大的方便。
语音识别系统实际上属于一种模式识别系统，它包括特征提取、模式匹配、参考模式
库等基本单元，其原理如图1所示。
输入的模拟语音信号首先进行预处理，包括预加重、分帧处理、数模转换、自动增益控制等过程。
为了从每一个词条中提取出随时间变化的语音特征序列，作为一个模型保存为参考模板，就要对预处理后的语音信号进行特征参数提取。
待识别的语音信号同样经过特征参数提取后生成测试模板。
对语音的识别过程即是将测试模板与参考模板进行匹配的过程，识别结果即是相似率最高的一个参考模板。
对于输入信号计算测定，再根据若干准则和专家知识，来判决选出最终结果并由识别系统输出。
语音识别系统设计要考虑服务对象、词表大小、工作环境、发音方式、任务性质等许多因素，不同的应用需要采用不同的方法实现，才能达到理想的效果<sup>[3]</sup>。
本文所采用的朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别系统采用后文所述的几个步骤和方法。
1预处理
本设计中对语音信号的预处理过程包括预加重、分帧处理及窗化处理。
1.1语音信号的预加重
采用预加重方法处理语音信号能补偿语音信号的固有衰落，而且能有效地消除唇辐射的影响<sup>[4]</sup>。
该方法的传递函数为：H（z）=1-0.94z-1（1）
设S（n）为输入的语音信号，经过预加重后得到的信号为：
中找出语音的开始和终止点。
确定语音信号的起止点能更好地对
语音信号进行识别，从而提高系统识别率和获取到更好的语音特征参数。
端点检测的常用方法有短时过零率、短时平均能量、基于熵的特征、短时频域处理等几种<sup>[6]</sup>。
本文中端点检测部分选择短时平均能量和短时过零率相结合的方法。
清音的过零率要高于浊音和静音部分，因此短时过零率可用于确定清音。
而浊音和清音的时域能量要高于静音部分，所以短时时域平均能量可用于确定浊音。
在进行语音检测时，首先找出哪一帧语音的能量超过能量门限，然后往前根据过零率确定语音的起点，同样方法可确定语音的终点。
2特征提取如何选择语音特征直接关系到最终的识别效果。
每段语音经过特征提取后具有了各自的特征值，特征间的距离量度反映出语音间的相似度。
因此特征选择的标准应使得异音字特征间的距离尽量大，同音字间的距离尽量小。
同时，在保持高识别率的情况下，还应尽量减少特征维数，以减小特征参数的计算量。
人耳对200Hz到5kHz之间的语音信号最为敏感，高音不容易掩蔽低音，反之则较容易，高频处的声音掩蔽的临界带宽较低频端小。
因此本文的朝鲜语孤立词语音识别系统首先采用在Mel频率轴上均匀分布的三角形滤波器，设
图3语音识别仿真过程
Step3：对分帧处理后的每帧信号求MFCC系数。
Step4：通过DTW算法求出测试模板与参考模板的特征参数，选择差值最小的作为输出结果。
语音控制器选用“Cool Edit Pro V2.1”进行录音采样。
Cool Edit Pro 是美国Adobe Systems 公司开发的一款功能强大、效
果出色的多轨录音和音频处理软件。
该软件可提供多种特效为作品增色，如压缩、扩展、延迟、降噪、回声、失真等。
并且可同时在几个文件中进行剪切、粘贴、合并、重叠声音的操作，还可以生成静音、噪音、低音、电话信号等。
本文采样率为8 000Hz，声道为单声道，采样精度为16位。
语音库需要对朝鲜语的“”、“”、“”、“”、“”这几个词进行录音采样。
采集到的音频信号，经过Matlab提供的wav 文件读写函数，以及声卡的录音和放音函数，可以实现某些语音信号处理工作。
语音工具箱voicebox为实现语音识别提供了许多实用函数。
本语音识别系统的文件包含15个模板语音文件，25个语音库文件和5个处理函数。
以下分别就5种韩国紧急电话号码进行了识别实验，并对结果进行了部分截图，实验结果包含模板波形图和测试结果。
第一组是天气预报电话号码131；第二组是报警电话号码112；第三组是火警电话号码119；第四组是电话咨询号码114；第五组是海洋咨询电话号码。
如图4和图5是分别对韩国火警电话119的采样后的语音波形图和识别结果。
通过对特定人朝鲜语呼叫号码的语音识别结果的分析，可以得出以下结论：①在语音库样本数量足够，相关被测人数适当的情况下，DTW算法能够有效地识别语音控制指令；②识别效果与测试内容紧密相关，对于、这类数字，该算法完全可以准确识别出结果；③对于有连读发音的号码、、等，由于个人发音特点的差异，该算法会偶尔出现识别错误的现象，但错误率在6%以下。
5结语
本文实现了朝鲜语紧急呼叫号码语音识别系统的软件算法部分。
其过程主要包括：语音预加重处理、短时能量和过零率两级端点检测算法进行端点检测、MFCC算法进行语音特征参数提取等。
综合考虑环境、算法复杂度等因素，DTW算法能够既简单又有效地识别朝鲜语紧急呼叫号码。
通过MATLAB仿真实验，验证了该算法识别朝鲜语词汇的准确率较高。
出错的主要原因有：①静音部分过长和无静音时的差别；②朝鲜语发音规则决定个人发音特点的差异较大。
这些问题都有待进一步研究。
参考文献：
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