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语音识别控制系统设计设计语音识别控制系统需要综合考虑硬件和软件两方面。
硬件设计:* 麦克风和音频采集：* 选择高灵敏度、低噪声的麦克风。
* 使用适当的音频采集设备，考虑噪声抑制和环境适应性。
* 信号处理：* 设计信号处理模块，包括音频预处理和噪声过滤。
* 考虑采样率、量化位数等参数。
* 语音识别模块：* 集成语音识别芯片或模块，可以选择云端或本地处理。
* 考虑语音识别模型的更新和适应性。
* 控制单元：* 选择适当的控制单元，如微控制器或嵌入式系统。
* 考虑处理速度、内存和连接性能。
* 连接性：* 集成通信模块，以便与其他设备或云服务进行通信。
* 考虑蓝牙、Wi-Fi、以太网等连接方式。
软件设计:* 语音处理算法：* 开发语音信号处理算法，包括特征提取、模型训练等。
* 考虑使用深度学习等先进技术进行语音识别。
* 用户界面：* 开发用户友好的界面，支持语音指令交互。
* 集成文本显示或语音反馈，提高用户体验。
* 控制逻辑：* 编写控制逻辑，根据语音识别结果执行相应的操作。
* 考虑异常处理和用户提示。
* 安全性和隐私：* 实施安全措施，防范潜在攻击或滥用。
* 保护用户隐私，明确数据收集和存储政策。
* 云端服务集成：* 如果使用云端语音识别，确保良好的云服务集成。
* 处理云端与本地之间的数据传输和安全问题。
* 系统测试和优化：* 进行全面的系统测试，包括语音识别性能、系统稳定性等。
* 根据测试结果进行系统优化和性能调整。
* 固件/软件升级：* 实现固件或软件升级的机制，确保系统能够及时更新。
以上是设计语音识别控制系统的一般步骤和考虑因素，具体的实现将根据应用场景和需求而有所不同。
第26课语音识别【教材分析】本课是人工智能模块的最后一课。
本课是一个实践活动，应用计算思维，结合xDing软件AI模块来解决生活中的问题。
首先提出问题——如何实现语音控制。
xDing软件中AI选项中有“智能语音输入”模块。
通过该模块可以向开源机器人“小丁”发出语音指令。
然后解决问题——“小丁”怎样才能“听懂”语音指令？教材中指引学生用“如果”条件语句进行指令判断，然后根据语音指令写出不同执行方式。
最后总结验证——运行程序，并通过话筒发出指令，观察舵机运行状况。
根据舵机转动情况调整程序让“小丁”能“听懂”更多语音指令。
【学情分析】六年级学生经过本单元前3课的学习已经对人工智能的定义、发展、分类有了初步的了解。
对于xDing软件中AI模块中的控件的应用也有了使用经验。
【教学目标与要求】1.通过数字化学习方式了解现实生活中语音识别的意义。
2.通过硬件搭建和xDing软件编程制作语音控制的门，培养学生计算思维。
3.尝试利用编程和语音识别技术实现更细致的舵机控制，培养创新意识。
【教学重点与难点】重点：1.掌握使舵机摇臂模拟开关门的算法。
2.学会使用xDing软件实现语音控制舵机开关门的编程操作。
难点：体验用计算思维解决生活中的实际问题的方法，尝试利用语音识别技术进行控制舵机的编程。
【教学方法与手段】方法：通过提问激发学生的学习动机，教学过程中采用了任务驱动法进行教学，将自主探究和小组合作学习相结合，重点培养学生对应用xDing软件实现人工智能的兴趣，提高学生编程热情。
手段：多媒体教学课件、教师演示与学生操作相结合。
【课时安排】安排1课时。
【教学过程】一、导入1. 播放语音识别相关视频，让学生欣赏。
2. 讨论所看到的画面介绍了什么知识？3. 现实生活中语音识别有哪些实际应用？未来语音识别可能会帮助人们做什么？4. 小问号看了以后也想要设计一个“听话”的门。
小博士说xDing软件中的人工智能模块可以帮助他实现。
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。
语音识别技术的使用教程和技巧语音识别技术一直以来都是人工智能领域的热门研究方向之一。
它的应用十分广泛，能够帮助人们提高工作效率、改善生活质量。
本文将为大家介绍语音识别技术的基础知识、使用教程以及一些常用技巧，希望能够帮助大家更好地利用语音识别技术。
一、语音识别技术的基础知识1. 什么是语音识别技术？语音识别技术是指通过计算机对语音信号进行处理和分析，将其转化为文字或者其他形式的信息。
它利用机器学习、模式识别等技术，通过对人声信号进行特征提取和模式匹配，从而实现对语音内容的识别和理解。
2. 语音识别技术的应用领域语音识别技术在很多领域都有应用。
例如，语音助手（如Siri、小爱同学等）可以通过语音指令实现文字输入、打电话、寻找信息等功能；语音识别技术还可以应用于语音转写、语音翻译、语音控制等领域。
二、语音识别技术的使用教程1. 使用语音助手（1）打开语音助手：通常，语音助手可以通过唤醒词或者按键来启动，根据不同的设备和系统设置，具体操作方式可能会有所不同。
（2）进行语音指令：启动语音助手后，可以直接通过语音进行指令。
例如，可以说“打电话给XXX”来进行拨号；说“播放音乐”来播放音乐等。
2. 使用语音转写工具（1）选择语音转写工具：根据需要，选择一款适合的语音转写工具。
常见的语音转写工具有讯飞输入法、微软小冰等。
（2）录制语音：打开语音转写工具后，点击录音按钮进行录制。
注意，录制时要尽量保持清晰，避免噪音干扰。
（3）获取转写结果：录制完成后，语音转写工具会将录制的语音转化为文字，并显示在界面上。
可以复制、编辑、保存转写结果，以满足不同的需求。
3. 使用语音控制（1）选择支持语音控制的设备：语音控制通常需要设备具备麦克风和语音处理功能，如智能音箱、智能手机等。
（2）开启语音控制：根据设备系统的设置，开启语音控制功能。
常见的方式是通过短按或长按指定的按键，或者使用唤醒词激活功能。
（3）进行语音控制：启动语音控制后，可以通过语音进行设备控制。
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。
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智能语音助手系统设计与实现智能语音助手系统是一种利用语音识别技术实现交互的人工智能系统，能够通过语音与用户进行对话、理解用户意图，并提供相应的服务和回答。
本文将详细介绍基于语音识别技术的智能语音助手系统的设计与实现。
一、系统设计1. 系统架构智能语音助手系统的架构主要包含以下几个模块：- 语音输入模块：负责接收用户的语音输入，并将语音信号转换为数字信号。
- 语音识别模块：将语音信号转化为文本信息，通过语音识别技术识别用户的语音指令。
- 自然语言理解模块：对识别出的文本信息进行语义分析，理解用户的意图和需求。
- 服务执行模块：根据用户意图，执行相应的操作或提供相关的服务。
- 语音合成模块：将系统的回答或服务结果转换为语音输出，供用户听到。
2. 语音识别技术语音识别技术是智能语音助手系统的核心，用于将用户的语音指令转换为可理解的文本信息。
当前常用的语音识别技术包括基于概率的隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）。
在系统设计中，可以选择使用现有的开源语音识别引擎，如百度、讯飞等提供的语音识别API，也可以基于开源语音识别工具库，如Kaldi等，自行搭建语音识别模块。
3. 自然语言理解技术自然语言理解技术用于分析和理解用户的意图和需求，对识别出的文本信息进行语义分析和语法解析。
常用的自然语言理解技术包括基于规则的方法、统计语言模型和深度学习技术。
在系统设计中，可以采用开源的自然语言处理工具库，如NLTK、spaCy等，并结合规则库和语义模型，对用户的文本指令进行解析和意图理解。
4. 服务执行与语音合成服务执行模块负责根据用户意图和需求，执行相应的操作或提供相关的服务。
该模块可以与其他系统集成，实现各种功能，如查询天气、播放音乐、讲笑话等。
语音合成模块用于将系统的回答或服务结果转换为语音输出，供用户听到。
常见的语音合成技术包括基于规则的拼接合成和基于深度神经网络的端到端合成。
二、系统实现在系统实现过程中，可以采用以下步骤：1. 数据收集与处理：收集大量的语音数据，并进行数据预处理，包括去噪、特征提取等。
一、教学目标1. 了解语音识别的基本概念、原理和关键技术。
2. 掌握语音识别系统的基本组成和实现方法。
3. 学会使用常见的语音识别工具和开发平台。
4. 能够设计和实现简单的语音识别应用。
二、教学对象本课程适用于计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业的本科生和研究生。
三、教学内容1. 语音信号处理基础- 语音信号的产生和特性- 语音信号的数字化- 语音信号的预处理2. 语音识别原理- 语音识别的基本流程- 声学模型、语言模型和声学-语言模型- 语音识别算法（如HMM、NN、深度学习等）3. 语音识别系统设计- 语音识别系统的基本组成- 声学模型训练- 语言模型训练- 声学-语言模型训练- 语音识别系统优化4. 常用语音识别工具和开发平台- Kaldi- CMU Sphinx-百度语音识别API5. 语音识别应用开发- 基于Android的语音识别应用开发- 基于iOS的语音识别应用开发四、教学方法1. 讲授法：系统讲解语音识别的基本概念、原理和关键技术。
2. 案例分析法：通过分析典型语音识别应用案例，加深学生对理论知识的理解。
3. 实践法：引导学生动手实践，设计并实现简单的语音识别应用。
4. 讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高思维能力和团队合作精神。
五、教学过程1. 第一阶段：语音信号处理基础（2周）- 语音信号的产生和特性- 语音信号的数字化- 语音信号的预处理2. 第二阶段：语音识别原理（2周）- 语音识别的基本流程- 声学模型、语言模型和声学-语言模型- 语音识别算法（如HMM、NN、深度学习等）3. 第三阶段：语音识别系统设计（3周）- 语音识别系统的基本组成- 声学模型训练- 语言模型训练- 声学-语言模型训练- 语音识别系统优化4. 第四阶段：常用语音识别工具和开发平台（2周）- Kaldi- CMU Sphinx- 百度语音识别API5. 第五阶段：语音识别应用开发（2周）- 基于Android的语音识别应用开发- 基于iOS的语音识别应用开发六、教学评价1. 课堂表现：参与课堂讨论，积极回答问题。
基于STM32的嵌入式语音识别模块设计嵌入式语音识别模块是目前人工智能技术的重要组成部分，其应用广泛，包括语音控制、语音导航、语音交互等。
本文基于STM32单片机设计了一款嵌入式语音识别模块，具有高效、稳定、易用等多种优点。
一、方案设计该嵌入式语音识别模块采用STM32F407单片机作为核心，结合语音识别算法和音频处理技术，实现语音识别功能。
具体方案如下：1.采样：采用音频电路将采样音频转化为数字信号，采用PCM编码方式，采样频率为16KHz。
2.预处理：预处理包括去噪、滤波等处理，以消除环境噪音和语音信号之间的干扰。
3.特征提取：利用Mel频率倒谱系数（MFCC）算法将信号的音频特征提取出来，提取后的特征值可以表达出音频的不同特点。
4.模型匹配：根据提取出的特征值与已预设的模型进行匹配，找出最相符的模型。
5.识别、输出：识别出的结果通过串口输出到上位机，上位机对结果进行相应的处理和反馈。
二、实现过程1.硬件设计：由于STM32F407单片机片内有ADC、DAC、TIM3定时器、USART等模块，因此只需要添加少量的外围电路即可满足设计要求。
2.软件设计：主要采用C语言进行编程，使用Keil和STM32CubeMX开发工具，分别进行程序设计和引脚配置。
在嵌入式语音识别模块的整个流程中，程序的实现涉及到多个算法的实现，包括信号的预处理、特征提取、模型匹配等。
三、性能与应用经过多次测试，该嵌入式语音识别模块的识别率达到了95%以上，且实现了较好的去噪和滤波效果，可以满足大多数语音识别应用场景。
此外，该模块的具有硬件条件简单、体积小、功耗低等优势，既可以实现控制指令识别，也可以作为语音交互系统的基础组件使用。
综上所述，本文提出的基于STM32的嵌入式语音识别模块基于成熟的语音识别算法，在设计上更加简便实用，在性能上也能满足大部分嵌入式语音识别应用场景的需求，具有广泛的应用前景。
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。
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着进展，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。
