基于语音的奥运信息智能查询系统

基于语音识别的智能语音控制系统设计与实现智能语音控制系统是近年来快速发展的技术领域之一，它利用语音识别技术将语音指令转化为可识别的指令，并将其与智能设备或系统进行交互。

本文将探讨基于语音识别的智能语音控制系统的设计与实现。

首先，设计一个基于语音识别的智能语音控制系统需要经过几个关键步骤。

首先是语音信号的采集，可以通过麦克风等设备获取用户的语音输入。

接下来是语音信号的预处理，包括去除噪声、降低回声等操作，以提高语音识别的准确性。

然后是语音识别模型的训练，该模型可以是传统的隐马尔可夫模型（HMM）或基于深度学习的神经网络模型（如循环神经网络、卷积神经网络等）。

最后是将语音指令与智能设备或系统的交互设计，包括指令解析、功能调用等。

一种常见的基于语音识别的智能语音控制系统是家庭智能助手，如Amazon Echo、Google Home等。

这些智能助手通过内置的语音识别系统，能够识别用户的语音指令并根据指令执行相应的操作。

比如，用户可以通过语音指令打开灯光、调节温度、播放音乐等。

这些智能助手还可以与其他智能设备进行联动，实现更多的智能化功能。

设计基于语音识别的智能语音控制系统时，需要考虑以下几个方面。

首先是语音识别的准确性，系统必须能够高精度地将用户的语音指令转化为可执行的指令。

其次是系统的实时性，尤其是对于需要快速响应的操作，如灯光开关等，系统应能够实时处理用户的指令。

此外，系统的稳定性和可扩展性也是设计过程中要考虑的因素，以保证系统能够正常运行并适应不断变化的需求。

在实现基于语音识别的智能语音控制系统时，可以利用一些常见的开发工具和技术。

例如，使用Python语言编写语音识别的算法和模型，可以利用开源的库如Kaldi、CMUSphinx等来提供语音识别功能。

此外，利用现有的智能设备和系统的API，可以实现语音指令与功能调用的交互。

通过使用这些工具和技术，开发者可以相对容易地实现一个基本的智能语音控制系统。

第40卷第5期2022年10月沈阳师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l.40N o.5O c t.2022文章编号:16735862(2022)05044605基于语音识别的智能对话系统的研究与实现张浩华,李哓慧,王爱利,刘凡杨,柴欣,程骞阁(沈阳师范大学物理科学与技术学院,沈阳110034)摘要:随着时代的发展变化,人工智能在整个互联网中逐渐普及㊂作为人工智能中比较成熟的技术,语音识别被广泛应用在各行各业中㊂在信息技术服务业和教育行业中,语音识别系统的制作为人们的知识获取提供了便利的学习方式㊂通过研究语音识别技术的发展现状㊁语音识别算法的基本原理,对比3种典型的算法,选择出最优算法,进而实现了语音识别算法在硬件上的应用㊂通过将m i c r o:b i t作为主板,搭配I Ob i t2.0扩展板,利用语音识别模块识别关键词语,不断检测听到的语音词汇,对听到的语音块作出反应,同时M P3模块和腔体小喇叭协同配合,播放问题对应的答案,从而设计完成了具有语音识别及对话功能的智能系统㊂关键词:语音识别算法;m i c r o:b i t;语音识别模块;智能对话中图分类号:T P273文献标志码:Ad o i:10.3969/j.i s s n.16735862.2022.05.012R e s e a r c h a n d i m p l e m e n t a t i o n o fi n t e l l i g e n t d i a l o g u e s y s t e mb a s e do n s p e ec h r e c o g n i t i o nZ HA N G H a o h u a,L I X i a o h u i,WA N G A i l i,L I U F a n y a n g,C HA I X i n,C H E N GQ i a n g e(C o l l e g e o f P h y s i c a l S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y,S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y,S h e n y a n g110034,C h i n a)A b s t r a c t:W i t h t h e d e v e l o p m e n ta n d c h a n g e o ft h e e r a,a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ei s g r a d u a l l yp o p u l a r i z e d i n t h ew h o l e i n t e r n e t.A u t o m a t i cS p e e c hR e c o g n i t i o n,a s o n e o f t h em a t u r e t e c h n o l o g yi n t h e a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e i n d u s t r y,i sw i d e l y a p p l i e d t o k i n d s o f j o b s.E s p e c i a l l y i n t h e i n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y s e r v i c ea n de d u c a t i o n w o r k,t h e m a n u f a c t u r eo fs p e e c hr e c o g n i t i o ns y s t e m p r o v i d e sc o n v e n i e n t l e a r n i n g w a y f o r p e o p l e w h o g e tk n o w l ed g e.I nt h i s p a pe r,w es t u d y b a s i cs i t u a t i o na b o u tA u t o m a t i cS p e e c hR e c o g n i t i o nd o m e s t i ca n do v e r s e a s,a n df u n d a m e n t a l p r i n c i p l eo f s p e e c hr e c o g n i t i o n a l g o r i t h m.B y c o m p a r i n g t h r e e c l a s s i c a l a l g o r i t h m s a n d s e l e c t i n g s u i t a b l e o n e,r e s e a r c h e r sh a v e c o m p l e t e da p p l i c a t i o n i nh a r d w a r e.T h ed e s i g nc o n s i d e rm i c r o:b i t a sm a i nb o a r da n d I Ob i t a s e x p a n s i o nb o a r d.I t u s e s s p e ec hr e c o g n i t i o n m od u le r e c o g n i z em a i n t e r m s a n dd e t e c tc o n s t a n t l y s o u nd sa n dle t t e r st h a ti th e a r s.M e a n w h i l e,i tr e a c t st ot h e w o r d sh e a r i n g.T h e nc o n n e c t i n g t h e M P3m od u l ea n dt h ec a v i t y s pe a k e r,s p e a k e r w i l l p l a y t h ea n s w e ra b o u tt h ep r o b l e m.F i n a l l y,a n i n t e l l i g e n t d i a l o g u e s y s t e mi s d e s i g n e d.K e y w o r d s:v o i c e r e c o g n i t i o n a l g o r i t h m;m i c r o:b i t;v o i c e r e c o g n i t i o n m o d u l e;i n t e l l i g e n td i a l o g u e0引言古往今来,人类社会不断变化,科学技术也在不断更新㊂现代科学技术的发展,推动着人类经济㊁社收稿日期:20211023基金项目:中国高等教育学会创新创业教育重点研究项目(2020C Y D03);辽宁省教育厅科学研究经费项目(L J K Z1006)㊂作者简介:张浩华(1977-),男,辽宁沈阳人,沈阳师范大学副教授,博士㊂会生活等的方方面面㊂在这种时代背景下,机器人系统应运而生㊂人们对机器人系统本质的了解逐渐加深,促使它开始不断地渗入到人类的生产生活中去㊂据此,人们发展创造了各种各样不同形态的智能系统㊂智能语音系统的出现促进了学生的知识学习㊂通过语音识别,智能系统会根据关键词回答出正确答案,也可以根据关键词播放对应的文章㊁歌曲㊂它可以应用在教育培训机构或者学校的教学上,也可致力于科普知识的宣传㊂智能机器人系统的应用与研发在近年来形成了非常火爆的趋势,人机交互的真正实现离不开语音识别技术的快速发展[1]㊂1 语音识别基本理论1.1 国内外现状20世纪50年代,世界各国开始研究简单的英文数字识别内容;70年代,语音识别理论及算法大规模涌现;到80年代,研究者们采用统计分析的方法研究连续语音识别,研究重点转移到了词汇量较大的语音上㊂在我国,20世纪50年代末有研究者采用电子管电路对英文中的元音字母进行识别㊂70年代,中国开始进行计算机语音识别的研究㊂90年代,清华大学和中科院自动化所等单位在汉语听写机原理样机的研究方面取得了重要成果㊂21世纪,深度学习的出现极大促进了语音识别技术的发展[2]㊂1.2 基本原理语音识别[3],原理是接收语音信号,并将语音信号转化为文字,或者对其进行查询的操作[4]㊂按照识别对象的不同,它可以分为孤立词㊁连接词和连续语音识别等;根据针对的发音人,能够划分为特定人语音识别和非特定人语音识别[5]㊂非特定人语音识别系统更适合生活的实际需求㊂语音识别包括以下几部分:提取与处理语音特征㊁对语音进行降噪㊁建立语言模型㊁声学模型训练[6]㊂1.3 主流算法在语音识别技术常用的方法中,随机模型法包括几种主流算法,一般主要有动态时间规整方法㊁矢量量化方法㊁隐马尔可夫模型方法㊁人工神经网络[7]方法和支持向量机等语音识别方法[8]㊂动态时间规整算法可以比较二者之间相似的范围[9]㊂此方法计算起来比较复杂,但方法比较简单,识别语音较为准确㊂它不容易将各种知识应用到算法中去㊂矢量量化是对信号进行压缩,所需要训练的数据较少,所用存储空间也较小㊂它被用在词汇较少的情况中㊂但是,这种算法在很多性能上都没有优于基于参数模型的隐马尔可夫模型的方法㊂隐马尔可夫模型是一种使用概率的统计模型,广泛应用于信号处理㊁语音识别㊁行为识别等应用领域㊂V i t e r b i 算法被用于寻找观测时间序列的隐含状态序列,尤其在隐马尔可夫模型中[10]㊂此种算法可以被用于词汇量较多的情况和系统中,缺点是需要占用较大存储空间,但识别率却高出许多㊂2 语音识别算法V i t e r b i 算法可以帮助找到问题解决的最优路径,计算量也比同样功能的算法更小㊂它将全局最优的方法展开到局部最优,很好地解决了全局的问题㊂它在保证最优解的情况下,序列中的基于非线性的时间对准和针对词语边界的检测问题也得到很好地解决㊂由此,该算法成为语音识别中常被采用的算法㊂输入:模型λ=(A ,B ,Π)和观测O =(o 1,o 2, ,o T )输出:最优路径I *=(i *1,i *2, ,i *T )1)初始化δ1(i )=Πi b i (o 1),i =1,2, ,N φ1(i )=0,i =1,2, ,N 2)递推,对t =2,3, ,T δt (i )=m a x 1<=j <=N [δt -1(j )a ji ]b i (o t ),i =1,2, ,N φt (i )=a r g m a x 1<=j <=N [δt -1(j )a j i ],i =1,2, ,N 3)终止P *=m a x 1<=j <=N δT (i )i *t =a r g m a x 1<=j <=N [δT (i )] 4)最优路径回溯,对t =T -1,T -2, ,1744 第5期 张浩华,等:基于语音识别的智能对话系统的研究与实现844沈阳师范大学学报(自然科学版)第40卷i*t=φt+1(i*t+1)求得最优路径I*=(i*1,i*2, ,i*T)3语音识别算法的实现3.1系统总体设计本系统主要采用m i c r o:b i t主控板和I O b i t2.0扩展板为主架构,与语音识别模块相连接,采用语音识别芯片L D3320,通过语音识别获取控制指令[11]㊂同时搭配M P3模块及腔体小喇叭,实现总体搭建,整体系统框图如图1所示㊂本系统通过添加词组,对用户的言语进行识别并比对,识别完成后,相应地播放对应的音频㊂本设计有较强的灵活性㊂图1系统框图F i g.1S y s t e mb l o c kd i a g r a m3.2系统硬件设计3.2.1 m i c r o:b i t主板m i c r o:b i t是基于微软公司的开源平台编程经验工具包,是一台微型计算机[12]㊂开发板集成三合一传感器芯片,同时兼具加速度计㊁磁力计和陀螺仪的功能,可以与手机A P P进行蓝牙通信;它还自带m i c r o U S B供电接口,也可外接电池盒供电,实物如图2所示㊂本系统选取m i c r o:b i t主板,控制其他模块的功能,它具有较为全面的功能和易于编程的特点[13]㊂图2实物图F i g.2P h y s i c a l d i a g r a m3.2.2I Ob i t2.0扩展板I Ob i t是一款支持m i c r o:b i t的I O口引出扩展板㊂它可以引出m i c r o:b i t上的所有输入/输出资源,同时自带蜂鸣器开关,通过跳线帽的自由切换,实现对P0引脚的连接与释放㊂此扩展板既支持3V 电压,也支持5V电压,可连接多种传感器㊂扩展板增加了较为丰富的传感器功能模块,满足设计的多种需求㊂3.2.3语音识别模块语音识别模块选取了适合的语音识别算法应用于芯片,它可以通过语音唤醒来制作智能系统的部分㊂通过两线式串行总线识别语句㊁获取结果,发送和接收数据,实现人类和机器的交互㊂当断电时,它可以保存其中的数据,模块可以添加高达50条的识别语句,每条语句的汉字不能超过10个㊂嵌入L D3320芯片的语音识别模块,可以完成识别语音和声音控制的功能[14]㊂针对非特定人的语音识别技术A S R[15]是以关键词语列表为基础的一种匹配识别算法㊂它的本质在于声音特征提取完毕后,寻找匹配度最高的语句㊂输入到语音芯片的声音要与关键词进行对比逐个打分㊂同时,它有以下3种识别模式㊂循环检测模式:系统会不断检测听到的语音并识别㊂口令检测模式:识别到口令时,蜂鸣器响一声,之后开始识别,每唤醒一次识别一次㊂按钮检测模式:外界语音传输到系统主控中心,语音识别芯片会开始计时,在固定的时间段内,外界发出对应的词汇语音㊂计时结束后,需要重新触发按键继续识别[16]㊂模块原理如图3所示㊂图3 模块原理图F i g .3 M o d u l es c h e m a t i cd i a gr a m 3.2.4 M P 3-T F -16P模块图4 M P 3模块方案图F i g .4 M o d u l es c h e m ed i a gr a m M P 3模块提供串口,直接采用微处理器对不同格式的音频解码㊂根据编码方式及编码过程,会从存储卡中自动寻找到对应格式的音频文件,此时,M P 3模块对调出的文件解码,播放对应的语音文件[17]㊂此模块在上层可以完成音乐播放的指令和音乐播放的形式选择,省去下层烦琐的操作,可靠性得以提升㊂它支持多种不同的采样率,让音乐选取更加多样㊂同时,它可以通过不同的方式控制音乐播放,有简单的输入输出㊁按键开关控制和串口控制模式等㊂文件系统中最多包含100个文件夹,每个文件夹有255首曲目㊂片上系统(s y s t e mo nc h i p ,S o C )方案,开发难度和成本较低,因而被选用,方案如图4所示㊂同时,选用了将内存㊁U S B 等接口和驱动电路整合在一起的集成电路M C U ,利用a D S P 进行解码,硬解码的方式使得整个系统更加稳定可靠㊂3.3 系统软件设计3.3.1语音识别模块主程序设计图5 语音识别流程图F i g .5 S p e e c h r e c o gn i t i o n f l o w c h a r t 语音模块要进行初始化设置,添加词语列表,同时设置变量作为识别结果㊂接通电源时,微控制器向语音识别芯片写入系列词语,然后控制芯片循环识别听到的声音信号[18]㊂本系统通过检测人们发出的声音,判断识别词语是否匹配,并播放对应文件夹的音频㊂语音识别流程如图5所示㊂3.3.2 M P 3-T F -16P 模块主程序设计M P 3-T F -16P 模块与语音识别模块配合使用,实现问答功能㊂M P 3-T F -16P 模块的部分代码如下:b a s ic .f o r e v e r (f u n c t i o n (){ v a l u e =A s r .A s r _R e s u l t () s e r i a l .w r i t e N u m b e r (v a l u e ) i f (v a l u e ==1){d f p l a ye r .s e t T r a c k i n g (1,df p l a y e r .y e s O r N o t .t y p e 1) } b a s i c .p a u s e (2000)})3.4 系统性能测试语音识别算法有很多种,本文将算法传输到芯片实现语944 第5期 张浩华,等:基于语音识别的智能对话系统的研究与实现054沈阳师范大学学报(自然科学版)第40卷音识别获得了较大的完成度㊂本系统应用语音识别算法,结合m i c r o:b i t主板㊁扩展板,通过对语音识别模块和M P3-T F-16P模块进行设计编码,很好地实现了离线语音识别的功能㊂4结语本文分别从语音识别理论的简要概述㊁语音识别算法的对比以及其在硬件系统上的实现几个方面介绍了基于语音识别的智能对话系统,通过语音识别算法嵌入芯片,结合使用语音识别模块和M P3-T F-16P模块,实现了问答功能和人机交互,为算法在硬件的实现提供了一定参考㊂语音识别算法在智能音箱㊁智能家居等人工智能领域被广泛应用,对于不同的智能系统都有很好的借鉴作用㊂本次设计的智能对话系统,具有较强的实用性和推广性,可以在此基础上继续改进㊂参考文献:[1]胡钊龙,李栅栅.语音识别技术在智能语音机器人中的应用[J].电子技术与软件工程,2021(13):7273.[2]鱼昆,张绍阳,侯佳正,等.语音识别及端到端技术现状及展望[J].计算机系统应用,2021,30(3):1423.[3]K A U R G,S R I V A S T A V A M,K UMA R A.S p e e c h r e c o g n i t i o nu s i n g e n h a n c e d f e a t u r e sw i t hd e e p b e l i e f n e t w o r k f o r r e a l t i m e a p p l i c a t i o n[J].W i r e l e s sP e r sC o mm u n,2021,120(4):32253242.[4]于俊婷,刘伍颖,易绵竹,等.国内语音识别研究综述[J].计算机光盘软件与应用,2014,17(10):7678.[5]胡新月.语音识别技术在软件工程中的应用[J].电子技术与软件工程,2021(3):240241.[6]肖安帅,樊国华,崔泽坤,等.语音识别相关技术研究[J].信息与电脑(理论版),2020,32(16):138140.[7]I Q B A L M,R A Z AS A,A B I D M,e t a l.A r t i f i c i a l n e u r a l n e t w o r kb a s e de m o t i o nc l a s s i f i c a t i o na n dr e c o g n i t i o nf r o m s p e e c h[J].I n t JA d vC o m p u t S c iA p p l,2020,11(12):434444.[8]王敏妲.语音识别技术的研究与发展[J].微型机与应用,2009,28(23):12,6.[9]王素宁,朱俊杰,李志勇,等.基于D TW算法的电力调度语音识别研究和应用[J].电力与能源,2021,42(1): 3538+64.[10]朱祥.基于隐马尔可夫模型和聚类的英语语音识别混合算法[J].测量与控制,2020,28(5):175179.[11]张洪源,杨佩.基于语音控制的智能分类垃圾桶的设计[J].电脑知识与技术,2021,17(23):148149.[12]张帆.基于m i c r o:b i t主控板的智能小车的硬件设计与实现[J].电子制作,2019(19):3840.[13]米晶爽,张铁成,尹晓娇.基于m i c r o:b i t开发板的可编程动漫衍生形象机器人研究[J].工业设计,2020(4): 155156.[14]陈俊涛,许健才.面向服务机器人的简易人机语音交互系统设计[J].科学技术创新,2020(28):130131.[15]J A F R IA.C o n c a t e n a t i 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基于语音识别的智能问答系统设计近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于语音识别的智能问答系统也越来越受到人们的关注和重视。

这种系统可以从语音输入中提取用户问题，并结合知识库中的信息进行智能回答，为用户提供更加智能化、便捷化的问答服务。

下面本文将系统地探讨基于语音识别的智能问答系统设计的关键技术和具体实现方法。

一、语音识别技术的实现基于语音识别的智能问答系统，首先需要实现语音输入技术和语音识别技术。

其中，语音输入技术分为模拟输入和数字输入两种方式，模拟输入是利用模拟话筒将用户语音信号转换成电信号输入到计算机中，数字输入则是利用数字化输入设备将语音信号转换成数字信号输入到计算机中。

而语音识别技术则对输入的语音信号进行分析和处理，并将其转化为用户的语音信息。

目前，主流的语音识别技术主要分为三类：模板匹配法、统计模型法和神经网络法。

其中，模板匹配法是比较早期的技术，基本原理就是将事先录制好的模板语音与用户语音进行比较匹配，但由于运算量大而且对用户语音质量有较高要求，因此比较少被应用。

统计模型法则是基于HMM（隐马尔可夫模型）的技术，运用了一系列的统计学集合概率方法，所以比较稳定、准确，但需要大量的样本以及计算资源。

而神经网络法则是基于深度学习算法的技术，应用最广泛，准确度和性能都比较稳定，同时还能不断完善和优化。

二、知识库的建设和维护知识库是基于语音识别的智能问答系统的核心，也是系统回答问题的基础。

知识库的建设需要收集和整理大量的数据，并进行处理和分析。

一般来说，知识库可以分为三个层次：基本知识层、中间知识层和高阶知识层。

基本知识层是指最基础的数据集，包括一些基本的事实和规则，中间知识层则是基于基本知识层上的数据集的基础上，进行更深层次的分析和推理。

而高阶知识层则是再次基于中间知识层的基础上，融合多种非结构化的数据信息，进行更全面的分析和处理。

知识库的维护则需要实时收集或更新数据。

常用的数据来源包括网络爬虫、社交媒体、电子邮件、微信等。

基于智能语音识别技术的语音翻译系统设计一、概述随着国际贸易、旅游、文化交流等的不断推进，越来越多人需要进行跨语言交流。

传统的语言翻译工具通常需要人工参与，过程繁琐耗时，不利于信息快速传递，这时就需要一种能够自动语音识别并快速翻译的系统。

基于智能语音识别技术的语音翻译系统应运而生。

二、系统架构基于语音识别技术的语音翻译系统主要分为以下几个模块：1. 语音输入模块：接受用户的输入语音，将语音信号转换为数字信号。

2. 语音识别模块：将数字信号转换为文字信息。

3. 机器翻译模块：将识别出的文字信息进行翻译并生成目标语言的文本结果。

4. 文字合成模块：将翻译出的目标语言文本转换为语音信号。

5. 语音输出模块：输出经过合成的语音信号。

三、系统设计1. 语音输入模块语音输入模块是语音翻译系统的输入途径，主要用于接收用户的语音指令。

在语音输入模块中，将使用麦克风采集用户的语音信号，并将其转换为数字信号。

数字信号采样频率和量化位数对语音识别的准确度有很大的影响，通常采用16kHz以上的采样频率和16位量化位数。

2. 语音识别模块语音识别模块是语音翻译系统的核心模块，用于将用户输入的语音信号转换为可识别的文本信息。

常用的语音识别技术有隐马尔可夫模型、循环神经网络、卷积神经网络等，其中最常用的是隐马尔可夫模型。

在语音识别模块中，将会对所有能够被识别的语音进行建模，使得系统可以通过比对来判断用户输入的语音信号所属的文本种类。

3. 机器翻译模块机器翻译模块是语音翻译系统的翻译核心模块，用于将用户输入的文本信息翻译成目标语言的文本结果。

通常采用的机器翻译算法有基于规则的机器翻译、统计机器翻译和神经网络机器翻译等，目前最常用的是神经网络机器翻译。

在机器翻译模块中，需要调用前端处理程序对用户输入的文本信息进行预处理，例如分词等，以提高翻译的准确度。

4. 文字合成模块文字合成模块是将翻译出的目标语言文本转换为语音信号的核心模块。