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语音识别技术在智能汽车中的应用教程智能汽车正逐渐走进我们的日常生活，为我们提供更加便捷、安全的出行方式。
而语音识别技术作为智能汽车的关键技术之一，在交互体验和安全性方面发挥着重要作用。
本篇文章将详细介绍语音识别技术在智能汽车中的应用教程，帮助读者了解该技术并在实践中运用。
一、语音识别技术概述语音识别技术是指将人的语音信息转换为可操作的文本或命令的技术。
在智能汽车中，语音识别技术实现了人机交互的方式，乘客可以通过语音指令实现对汽车的控制、查询车辆信息等操作。
这项技术主要包括声学模型训练、语言模型训练和解码等步骤。
在声学模型训练中，需要通过大量的语音数据进行训练，使得系统可以更好地识别乘客的语音指令。
语音识别技术通常采用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来实现对语音数据的特征提取和模式识别。
语言模型训练是将文本转化为相应的命令或动作的关键一步。
通过建立语言模型，系统可以将乘客的语音指令转化为可操作的动作。
常用的语言模型算法包括隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）。
解码是语音指令在系统中被解析和执行的过程。
系统根据声学模型和语言模型对语音指令进行解码，并将其转化为相应的动作或命令。
在解码过程中，系统可能会使用一些语音和文本处理算法，如语音分割、语音合成等。
二、语音识别技术在智能汽车中的应用1. 车辆控制操作语音识别技术可以帮助驾驶员通过语音指令控制汽车，实现安全、便捷的操作。
例如，驾驶员可以通过语音指令调节汽车的音量、切换音乐、控制空调温度等。
这样一来，驾驶员无需分心操作仪表盘或触摸屏，更加专注于驾驶过程，提高了行车安全性。
2. 导航和路径规划语音识别技术可以实现驾驶员通过语音指令进行导航和路径规划。
驾驶员可以告诉智能汽车目的地，智能汽车系统会根据语音指令帮助驾驶员规划最佳行驶路径，提供实时的导航信息。
这样一来，驾驶员可以更加便捷地查询、设置导航目的地，无需分心看地图或操作导航系统。
语音识别技术在智能汽车中的应用探索智能汽车作为人工智能技术在汽车领域的应用之一，正日益成为汽车行业的新焦点。
而语音识别技术的突飞猛进使得人机交互更加便捷和自然。
因此，语音识别技术在智能汽车中的应用逐渐成为一个备受关注的领域。
本文将着眼于语音识别技术在智能汽车中的应用，并探讨其可能的发展和前景。
首先，语音驾驶助手是一项重要的语音识别技术应用。
它可以理解并响应司机的语音指令，实现人机交互和智能控制。
语音驾驶助手能够帮助司机发送短信、调节音乐、导航以及接打电话，从而提高驾驶安全性和便利性。
例如，当司机接到电话时，可以通过语音指令告诉语音驾驶助手接听电话或拒接电话，无需分神操作手机，大大减少交通事故的风险。
其次，智能家居与智能汽车的结合也是语音识别技术在智能汽车应用的重要方向之一。
智能家居设备与汽车系统通过语音识别技术实现互联互通，司机可以通过语音指令控制家居设备，比如通过语音指令调整家中空调温度、打开或关闭灯光等。
这种无缝连接使得用户可以轻松地掌控家庭环境，提高生活的便利度和舒适度。
此外，语音识别技术在智能汽车中还有助于提升交通安全。
智能汽车配备语音识别技术后，驾驶员可以通过语音指令获取道路信息和行驶建议，方便驾驶员做出正确的决策。
例如，司机可以通过语音询问附近的加油站或停车场，并获得实时的交通拥堵信息，从而避免时间浪费和道路危险。
此外，在应急情况下，语音识别技术也可以提供帮助。
当发生事故或紧急情况时，司机可以通过语音指令紧急联系疾病救援或报警系统，提高救援的速度和效率，减少潜在的伤害。
另外，语音识别技术还可以在智能汽车中实现更加智能和人性化的音乐、娱乐、信息娱乐系统。
当用户想听一首特定歌曲时，可以通过语音指令告诉智能汽车音乐系统，从而更加便捷地享受驾驶过程中的音乐。
此外，智能汽车还可以通过语音识别技术提供实时新闻、天气预报等信息，为驾驶员提供便利和乐趣。
然而，语音识别技术在智能汽车中的应用还存在一些挑战和限制。
智能语音助手技术在智能汽车中的应用随着科技的不断发展和智能化的进步，智能汽车已成为现代交通工具中的一个重要组成部分。
而其中，智能语音助手技术的应用，为驾车者提供了更加便捷和安全的驾驶体验。
本文将就智能语音助手技术在智能汽车中的应用进行论述。
一、智能语音助手的基本功能智能语音助手是一种通过对话式交互帮助用户完成各种任务的技术工具。
在智能汽车中，智能语音助手能够通过语音识别、语义理解和对话管理等功能，实现语音控制车辆的各种操作，识别驾驶者的指令并进行相关的车辆控制。
二、导航和路线规划功能智能语音助手在智能汽车中的一个重要应用就是导航和路线规划。
驾车者可以通过语音指令告诉智能语音助手目的地的名称或地址，智能语音助手会根据输入的信息自动规划最佳路线，并通过语音回复告知驾车者。
在行车过程中，智能语音助手也可以实时提醒驾车者转弯、变道和出口等路况信息，确保驾车者的安全、便捷的到达目的地。
三、语音识别及电话功能智能语音助手的语音识别功能为驾车者提供了免打扰的电话功能。
驾车者可以通过语音指令告诉智能语音助手拨打某个特定的联系人或者回拨最近的电话记录。
通过语音识别技术，智能语音助手能够识别驾车者的指令，并通过语音进行电话交互。
这样，驾车者就可以在行驶过程中，通过语音与他人实现电话通话，大大提高了行车的安全性和便捷性。
四、多媒体控制功能智能语音助手还可以辅助驾车者对车载多媒体系统进行控制。
驾车者可以通过语音指令告诉智能语音助手播放某首歌曲或者打开某个特定的音乐应用。
智能语音助手会根据驾车者的指令，通过语音进行反馈，并实现对车载多媒体系统的音乐播放控制。
这样，驾驶者就可以在驾车的同时，方便地操作车载多媒体系统，享受优质的音乐和娱乐体验。
五、应急救援和车辆状态监测功能智能语音助手还能够帮助驾车者实现应急救援和车辆状态监测功能。
在发生紧急情况时，驾车者可以通过语音指令告诉智能语音助手进行救援呼叫，并提供必要的位置和情况描述。
基于人工智能的语音识别技术在车载设备中的应用随着科技的不断进步，越来越多的创新技术开始渗透进我们的日常生活。
其中，人工智能是最受关注的技术之一。
在汽车制造业中，人工智能也开始发挥着越来越重要的作用。
特别是基于人工智能技术的语音识别，在车载设备中的应用，正在成为汽车行业的一项重大革新。
一、人工智能语音识别的概念人工智能语音识别属于自然语言处理的范畴，是将语音信息转化为文本信息的一种用于自然语言交互的技术。
通过人工智能技术学习和训练，在不断的实践过程中，能够逐渐提高识别准确率，从而实现更好的人机交互体验。
二、语音识别技术在车载设备中的应用语音识别技术在车载设备中的应用众多。
其中，最主要的应用就是语音控制功能。
随着语音识别技术的不断进步，人们已经可以通过车载语音识别系统，实现对车辆的许多操作。
例如，通过控制语音，可以调节空调、更改播放音乐、搜索路线，甚至可以直接拨打电话等功能。
而且，随着不断的技术进步，语音控制的功能也将越来越强大和智能化。
三、语音识别技术的优势和挑战语音识别技术在车载设备中的应用具有许多优势。
首先，它可以大大提高驾驶的安全性。
通过语音控制，驾驶员不需要将注意力从路上转移到控制屏幕上，这样就可以更专注于驾驶本身。
其次，语音识别技术也可以提高驾驶的便捷性。
当驾驶员需要打电话、更改音乐或搜索路线时，只需要简单地说出指令即可，而无需手动操作。
然而，语音识别技术的应用也面临一些挑战。
首先，语音识别技术依赖于语音识别引擎的识别准确率。
虽然现在的语音识别技术已经非常成熟，但在特定环境下，例如噪声较大的环境下，识别准确率也会受到影响。
而且，即使能够正确识别语音，也需要确保指令的口音、语速和发音都是符合规范的。
除此之外，车辆中的其他噪音也可能影响语音识别系统的正常使用。
四、结语总之，语音识别技术在车载设备中的应用具有巨大的潜力。
通过对语音识别技术的应用，可以更方便地实现人机交互，提高驾驶的安全性和便捷性。
语音识别技术在智能汽车中的应用案例随着科技的快速发展，智能汽车行业正逐渐成为人们关注的焦点。
而语音识别技术作为智能汽车中的重要组成部分，已经展现出了令人惊叹的应用潜力。
本文将介绍一些语音识别技术在智能汽车中的实际应用案例，并探讨其对用户体验和车辆安全性的积极影响。
一、语音导航系统语音导航系统是智能汽车中常见的应用之一。
基于语音识别技术，该系统能够准确识别用户的语音指令，并提供准确的导航路线。
用户只需通过说话就能轻松控制导航系统，无需专注于触摸屏或按键操作。
这不仅方便了驾驶者，还提高了驾驶安全性，减少了驾驶分心的可能性。
二、语音控制车辆功能语音控制车辆功能是另一个常见的语音识别技术应用案例。
驾驶者可以通过简单的语音指令控制车辆的多种功能，如调节音量、更改媒体播放、接听电话等。
由于无需使用手部操作控制，语音控制车辆功能提高了驾驶者的安全性，减少了驾驶中的分散注意力。
三、语音识别车内助手许多智能汽车配备了语音识别车内助手，例如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等。
这些助手能够与驾驶者进行对话，并提供各种实用信息和服务。
例如，驾驶者可以通过语音指令查询天气、播放音乐、发送消息等，而无需分心操作设备。
语音识别车内助手为驾驶者提供了更加便捷和个性化的车内体验，同时提高了驾驶安全性。
四、语音识别故障报警系统语音识别技术还可以应用于智能汽车的故障报警系统中。
该系统可以通过语音识别分析车辆发出的故障信息，并即时将诊断结果反馈给驾驶者。
驾驶者可以通过简单的语音指令与系统进行交互，了解车辆故障的具体情况和修复建议。
这种应用不仅提高了驾驶者的安全性，还加快了故障排除的速度，提升了车辆的使用效率。
总结起来，语音识别技术在智能汽车中的应用案例涵盖了导航系统、车辆功能控制、车内助手以及故障报警系统等多个方面。
这些应用不仅提高了驾驶者的使用便利性和舒适度，还增强了驾驶安全性和驾乘体验。
随着技术的进一步发展和创新，相信语音识别技术将在智能汽车领域发挥更加重要的作用。
语音识别技术在智能汽车中的应用案例智能汽车作为一种新型交通工具，正逐渐改变着人们的出行方式。
语音识别技术作为智能汽车中的一项核心技术，为其提供了更方便、安全的交互方式。
本文将通过几个具体的案例，介绍语音识别技术在智能汽车中的应用。
案例一：语音导航系统语音导航系统是智能汽车中广泛应用语音识别技术的一个典型案例。
通过语音识别技术，智能汽车可以将驾驶者的语音指令转化为相应的导航操作。
驾驶者只需简单地说出目的地，语音识别技术就能自动帮助设置导航路线，并通过语音合成技术将导航指令传达给驾驶者。
这样一来，驾驶者无需分心操作导航系统，更专注于驾驶，提高了驾驶的安全性。
案例二：语音控制智能功能智能汽车中的许多功能都可以通过语音识别来进行控制。
例如，驾驶者可以通过语音指令来调节音乐播放、调整温度、接听电话等。
这样一来，驾驶者不需要分别寻找相应的按钮或者触摸屏进行操作，只需用简单的语音指令即可完成。
语音控制功能的应用不仅提升了驾驶者的用车体验，还增加了驾驶的安全性，使驾驶者能够更加专注于驾驶任务。
案例三：语音识别与车载助手的结合智能汽车中的语音识别技术还可以与车载助手结合，提供更加个性化的服务。
例如，通过语音识别技术，车载助手可以判断驾驶者的情绪并作出相应的回应。
当驾驶者疲劳或情绪不佳时，车载助手可以通过语音提醒和安抚话语来缓解驾驶者的压力，提供更好的驾驶体验。
另外，语音识别技术还可以实现与车内乘客的语音交互，为乘客提供个性化的服务，如播放乘客喜欢的音乐、调整座椅和空调等。
案例四：语音识别与人脸识别的结合语音识别技术与人脸识别技术也可以结合在智能汽车中使用。
例如，当语音识别系统无法辨认驾驶者的指令时，人脸识别系统可以根据驾驶者的面部特征来辅助识别。
这种结合可以提高识别的准确性和安全性，减少误判和盗窃行为的发生。
综上所述，语音识别技术在智能汽车中的应用案例十分广泛，不仅提升了驾驶的安全性和便利性，还为驾驶者提供了更加人性化、个性化的用车体验。
人工智能语音助手在汽车中的应用实现语音控制的新趋势近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的迅猛发展给我们的生活带来了许多便利和改变。
其中，人工智能语音助手成为了一个备受关注的话题。
在汽车行业中，借助人工智能技术实现语音控制已经成为一股新的趋势。
本文将探讨人工智能语音助手在汽车中的应用与实现，以及它所带来的改变。
一、人工智能语音助手在汽车中的应用随着智能手机的普及，语音助手如Siri、Google Assistant和Amazon Alexa等已经为我们提供了便捷的语音控制功能。
而在汽车行业中，人工智能语音助手也逐渐成为了一项重要的技术。
它主要应用在以下几个方面：1. 导航系统：人工智能语音助手可以通过识别和理解用户的语音指令，帮助司机进行导航。
司机只需简单地说出目的地，语音助手就能够自动规划最佳路线，并提供详细导航指引，避免了司机在行车过程中分心操作导航设备的情况。
2. 娱乐系统：语音助手可以通过连接互联网和车载娱乐系统，为乘客提供丰富的音乐、电台、新闻和播客等娱乐资源。
乘客只需使用语音命令，即可享受到个性化的娱乐体验，使长途驾驶更加轻松愉悦。
3. 车辆控制：通过语音助手，司机可以轻松控制车辆的各种功能，例如调整空调温度、改变座椅位置、开启前后窗户等。
这不仅提供了更加便捷的操作方式，还使司机能够更专注地驾驶，提高行车安全性。
二、实现语音控制的新趋势在过去，人工智能语音助手的指令识别准确率和反应速度常常成为其应用的瓶颈。
然而，随着人工智能技术的不断发展和改进，语音助手在汽车中的应用也呈现出新的趋势：1. 自然语言处理：通过使用自然语言处理技术，语音助手能够更好地理解和解释用户的语音指令。
它不再仅仅是对固定指令的识别，而是能够识别并理解更加自然、口语化的语言。
这使得用户与语音助手的交流更加自然便捷。
2. 上下文感知：语音助手可以通过上下文感知技术，更好地理解用户的意图。
语音识别在智能车载系统中的应用在当今科技飞速发展的时代，智能车载系统正逐渐成为汽车行业的重要组成部分，为驾驶者和乘客带来了更加便捷、安全和舒适的出行体验。
其中，语音识别技术的应用无疑是一项关键的创新，它改变了人们与车辆交互的方式，使驾驶过程更加专注和高效。
语音识别技术是什么呢？简单来说，它就是让计算机能够理解和处理人类的语音指令。
在智能车载系统中，这一技术使得驾驶者无需手动操作，只需通过说话就能完成诸如导航设置、电话拨打、音乐播放、车窗控制等各种功能。
想象一下这样的场景：当你驾车行驶在路上，突然想要更改目的地，以往可能需要靠边停车，然后在车载屏幕上进行繁琐的操作。
但有了语音识别，你只需说出“更改目的地为_____”，系统就能迅速理解并执行你的指令，大大减少了因分心操作而带来的安全隐患。
在导航方面，语音识别的应用使得输入目的地变得轻而易举。
不再需要繁琐地输入地址，只需说出具体的地点名称，系统就能为你规划最佳路线。
而且，在行驶过程中，你还可以通过语音指令获取实时路况信息、查询附近的加油站、餐厅等服务设施。
这不仅方便了驾驶者，也提高了出行的效率和便利性。
打电话也是常见的需求。
通过语音识别，你可以直接说出要拨打的联系人姓名或电话号码，系统会自动为你拨出电话。
在驾驶过程中，这一功能极大地减少了因手持手机通话而导致的注意力分散，保障了行车安全。
对于音乐爱好者来说，语音识别让选择想听的歌曲变得轻松愉快。
无论是说出歌曲名、歌手名还是音乐类型，系统都能迅速为你播放相应的音乐，营造出舒适的驾驶氛围。
车窗控制、空调调节等车内环境的设置也可以通过语音来完成。
比如，当你觉得车内温度过高时，只需说“降低空调温度到_____度”，或者“打开车窗”，系统就能立即响应你的需求。
然而，要实现语音识别在智能车载系统中的有效应用，并非一帆风顺，还面临着一些挑战。
首先是语音识别的准确性问题。
在嘈杂的车内环境中，各种声音交织在一起，如发动机的噪音、风噪、胎噪等，这可能会影响语音信号的采集和识别的准确性。
书山有路勤为径；学海无涯苦作舟
特定人语音识别技术在汽车控制上的应用
1 引言
从20世纪50年代开始对语音识别的研究开始，经过几十年的发展
已经达到一定的高度，有的已经从实验室走向市场，如一些玩具、某些部门密码语音输入等，随着DSP和专用集成电路技术的发展，快速傅立叶变换以及近来嵌入式操作系统的研究，使得特定人识别尤其是计算量小的特定人识别成为可能。
因此，对特定人语音识别技术在汽车控制上的应用的研究是很有前途的。
2 特定人语音识别的方法
目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主
义法(即人工神经网络实现)。
考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。
说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练
单元、识别单元和后处理单元组成，其系统构成如图1所示。
图1 系统构成
专注下一代成长，为了孩子。
随着科技的不断发展，智能汽车已经成为了汽车行业的未来发展方向。
语音识别技术作为智能汽车中的重要一环，正在逐渐成为了汽车智能化的基础。
本文将探讨语音识别技术在智能汽车中的应用，以及对汽车行业的影响。
一、语音识别技术在智能汽车中的应用语音识别技术是一种可以将人类语音信息转化为文字或者命令的技术。
在智能汽车中，语音识别技术可以应用于多个方面。
首先，驾驶员可以通过语音识别技术来控制汽车的各项系统，例如调节空调温度、切换音乐、导航等。
其次，语音识别技术还可以作为驾驶员与车辆交互的主要方式，通过语音指令来实现对车辆的控制和操作。
此外，语音识别技术还可以用于车载通讯系统，实现驾驶员与其他人的语音通话，以及语音识别技术还可以实现车辆对驾驶员语音指令的理解和反馈，提供更加智能化的交互体验。
二、语音识别技术在智能汽车中的优势语音识别技术在智能汽车中的应用有诸多优势。
首先，语音识别技术可以提高驾驶员的安全性，驾驶员可以在驾驶过程中通过语音指令来操作车辆，无需分散注意力去触摸仪表盘或者中控屏幕。
其次，语音识别技术可以提高驾驶员的便利性，驾驶员无需手动操作车辆系统，只需要通过语音指令即可完成操作，这对驾驶员来说是非常便利的。
此外，语音识别技术还可以提高车辆的人性化，驾驶员可以通过语音与车辆进行更加自然的交互，提高了驾驶员与车辆之间的互动体验。
三、语音识别技术在智能汽车中的挑战虽然语音识别技术在智能汽车中有诸多优势，但是也面临着一些挑战。
首先，语音识别技术在嘈杂环境下的表现并不理想，例如在高速行驶时、车内音乐较大声时，语音识别技术可能无法准确识别驾驶员的指令。
其次，不同驾驶员的口音、语速、语调等也会对语音识别技术的准确性造成影响，因此如何提高语音识别技术的适应能力成为了一个值得研究的问题。
此外，语音识别技术的安全性也是一个需要考虑的问题，如果语音识别技术受到攻击或者误识别，可能会造成严重的安全隐患。
四、语音识别技术在智能汽车中的未来发展尽管语音识别技术在智能汽车中面临着一些挑战，但是随着科技的不断进步，相信这些问题都会逐渐得到解决。
特定人语音识别技术在汽车控制上的应用
1 引言
从20世纪50年代开始对语音识别的研究开始，经过几十年的发展已经达到一定的高度，有的已经从实验室走向市场，如一些玩具、某些部门密码语音输入等，随着DSP和专用集成电路技术的发展，快速傅立叶变换以及近来嵌入式操作系统的研究，使得特定人识别尤其是计算量小的特定人识别成为可能。
因此，对特定人语音识别技术在汽车控制上的应用的研究是很有前途的。
2 特定人语音识别的方法
目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。
考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。
说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，其系统构成如图1所示。
图1 系统构成
由上图也可以看出，每个司机在购买车后必须将自己的语音输入系统，也就是训练过程，当然最好是在安静、次数达到一定的数目。
从此在以后驾驶过程中就可以利用这个系统了。
所谓预处理是指对语音信号的特殊处理:预加重，分帧处理。
预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。
用具有6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器实现。
虽然语音信号是非平稳时变的，但是可以认为是局部短时平稳。
故语音信号分析常分段或分帧来处理。
2.1 语音特征矢量提取单元
说话人识别系统设计中的根本问题是如何从语音信号中提取表征人的基本特征。
即语音特征矢量的提取是整个说话人识别系统的基础，对说话人识别的错误拒绝率和错误接受率有着极其重要的影响。
同语音识别不同，说话人识别利用的是语音信号中的说话人信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性。
因此，单一的语音特征矢量很难提高识别率。
该系统在说话人的识别中采用倒谱系数加基因周期参
数,而在对控制命令的语音识别中仅采用倒谱系数。
其中，常用的倒谱系数有2 种，即LPC(线性预测系数)和倒谱参数(LPCC),一种是基于Mel刻度的MFLL(频率倒谱系数)参数(Mel频率谱系数)。
对于LPCC参数的提取, 可先采用Durbin递推算法、格型算法或者Schur递推算法来求LPC系数，然后求LPC参数。
设第l帧语音的LPC系数为αn,则LPCC的参数为1＜n≤p 其中p为LPCC系数的阶数，k为LPCC系数的递推次数。
进一步的研究发现，引入一阶和二阶差分倒谱可以提高识别率。
对于MPCC参数的提取，若根据Mel曲线将语音信号频谱分为K个频带，每个频带的能量为θ(Mk)，
则MFCC参数为1＜n≤p
通过对LPCC和MFCC参数对识别率影响的实验比较，笔者选取LPCC参数及其一阶和二阶差分倒谱稀疏作为特征参数。
基音周期估计的方法很多，主要有基于求短时自相关函数的算法、基于求短时平均幅度差函数(AMDF)的算法、基于同态信号处理和线性预测编码的算法。
笔者仅介绍基于求短时自相关函数的算法。
设Sw(n)是一段加窗语音信号，它的非零区间为0＜n≤n-1。
Sw(n)的自相关函数称为语音信号的S(n)的
短时自相关函数，用Rw(l)表示，即Rw(l)=
可知短时自相关函数在Rw(0)处最大，且在基音周期的各个整数倍点上有很大的峰值，选择合适的窗函数(窗长为40ms的Hamming窗)与滤波器(带宽为60~900Hz的带通滤波器)后，只要找到自相关函数的第一最大峰值点的位置并计算它与零点的距离，便能估计出基音周期。
2.2 训练单元
训练单元的功能是把事先收集到的语音利用一定的算法为每一个待识别的说话人训练出与之相匹配的参数。
针对说话人识别在汽车应用中的不同的要求，训练单元也分为2部分:对说话人识别的训练和对待识别词的训练。
对于说话人识别部分的训练，针对说话人的特征进行训练，为每个合法用户建立一套或多套HMM模型，同时采用基于矢量量化(VQ)的方法，为每个合法用户建立VQ码本。
VQ码本的设计采用LBG算法，初始码本的设置采用分裂法初始码本。
第2 部分针对控制命令中用到的每个孤立的词条建立多个训练样本，或称为词条样本，估计出该词条的HMM参数(一套或多套)。
对一个HMM过程的完整的描述包括:2个模型参数N和M，3组概率度量A，B和π。
为了方便起见，通常采用如下方式表示一个完整的模型:λ=(N,M,π,A,B)，或者简写为:λ= (π,A,B)。
而对于每一个词条V的模型参数，V=1~V，可以用Baum-Welch重估算法。
2.3 识别单元
识别单元的功能是利用经训练已经获得的HMM模型参数和测得的说话人的基音周期在一定的判决条件下辨认出待识别的说话人并估计出待识别的控制命令词串。
针对HMM模型参数通常采用的判决条件是最大后验概率，用Viterbi算法实现。
2.4 后处理单元
充分利用每个说话人的声道参数和词条中各状态持续时间的概率分布来改进系统的识别率。
3 系统的实现
由于汽车的控制命令是有限的词条和数字串的组合，对这些语音命令的识别属于特定人小词汇量的连接词的识别以及与文本有关的说话人确认，不论是从目前的DSP运算速度还是存储空间来说，实时实现这些语音命令的识别都是完全可能的。
识别系统组成框图如图所示:在此系统中，对运算能力和存储单元要求非常高的语音识别部分完全由D
SP完成。
图2 识别系统的组成框图
框图中识别系统的功能是完成语音的输入、A/D转换及识别，系统中核心部分采用TMS320VC5410。
其原因是它的运算速度和存储空间都能满足要求，同时它的一些并行运算硬件结构也非常适合语音识别的各种算法，程序和已经脱机训练好的HMM参数表及相应的词典存放在程序存储器中
，数据存储器存放识别过程中的中间计算数据。
A/D芯片采用TLC320AD50C, 里面含有A/D、D/A以及低通滤波器和采样保持电路。
模拟语音信号的输入主要是通过传声器，保证语音门禁的安全性，转换后的数字语音数据以同步串行通信方式传送给DSP。
如图2。
4 结束语
语音控制汽车是未来的一种趋势。
目前，将语音技术应用于汽车的产品只有在一些玩具中用到，由此可想利用语音技术进行汽车控制这一领域蕴涵着相当大的潜在市场。
而且，说话人识别技术已经发展到可以应用到实际的阶段了，但目前对说话人识别的应用并不是很多。
笔者尝试提出一种比较容易实现的方案，将说话人识别技术应用到实际中。
但在实际应用中，说话人识别系统都面临一个共同的问题，即无法区分一个发音是现场发音还是录音回放。
针对该现象，笔者提出的说话人识别系统可以有效地防止这种情况发生。
具体实现说话人识别系统时，可采用随机或其它方法来生成提示文本。
如随机的数字串，以使假冒者无法事先录音，增加驾驶的安全性。
