XXXX集团有限公司《自动语音查询系统》
解决方案
杭州xxx科技有限公司Hangzhou IMA Technology Co., Ltd.
目录
1电话语音查询系统简介 (1)
2系统应用范围 (1)
例：某高校分数查询系统 (1)
包含组建简介 (2)
3 XXXXX系统拓扑图 (3)
4系统的特点及优势 (4)
5系统主要功能 (6)
5.1 IVR可视化编辑 (6)
5.2自助语音服务 (7)
5.3系统监控 (8)
5.4短信功能(可选) (8)
6产品参数和报价 (9)
1电话语音查询系统简介
电话语音查询系统又叫“交互式语音应答系统”，英文称IVR（Interactive Voice Response），是呼叫中心的重要组成部分，用户用电话机或手机通过按键的方式达到与系统互动的功能。电话语音查询系统应用非常广泛，比如码头的船次和货物查询、学校的学分查询、工厂的考勤及工资查询、车站的车次查询、物流的快件查询以及银行的帐户余额查询等等。
2系统应用范围
自动语音查询系统应用于航班查询、外汇查询、证券委托、车站车次查询、码头船次货物查询、银行帐户查询、电话报税、社保查询、保险咨信、医疗信息查询、电费查询、房地产信息咨询、宾馆房价查询、物流快递查询、公安派出所暂住证电话查询、高考分数查询等等。
例：某高校分数查询系统
包含了网络查询，电话语音查询
图分数查询系统拓扑图
包含组建简介
1.公司简介
客户通过拨打企业指定的电话号码进入本系统，在电话语音提示引导下可以通过电话听到本企业的公司语音简介。
2.公司公告/通知
客户通过拨打企业指定的电话号码进入本系统，在电话语音提示引导下可以通过电话听到本企业的公司语音公告或语音通知信息。
3.产品查询/价格查询
客户通过拨打企业指定的电话号码进入本系统，在电话语音提示引导下输入产品号即可查询(听)到产品相关信息及价格信息。更可查询水费、电费、燃气费、电话费等。
4.进/出货查询
客户通过拨打企业指定的电话号码进入本系统，在电话语音提示引导下输入客户号及密码，系统安全验证通过后，根据语音提示输入进/出货单号，即可查询到进/出货单情况。
5.产品防伪查询
客户通过拨打企业指定的电话号码进入本系统，在电话语音提示引导下输入产品防伪序列号，系统会自动从企业产品数据库中查询到该序列号是否存在，出厂时间等产品防伪信息，对于已经被查询过的产品防伪序列号，系统会自动报读上次被查询过的时间。
6.自动催款功能
本系统可以完成自动催款功能，即通过系统自动呼出方式呼出到某一客户电话上，语音报读客户目前所欠的各种款项金额，并提示客户在接到此语音通后几个工作日内向企业交纳迟交款项。
7.亲情服务/客户关怀
本系统与自动语音通知系统配合起来可以完成亲情服务/客户关怀功能，即通过在系统里设置需要使用该服务的客户电话号码及语音祝福语/歌曲，系统会在设好的时间段内通过自动呼出方式呼出到某一客户电话上，并将该语音祝福语/歌曲播放给客户听，从而拉近与客户之间的关系。
8.查询定制功能
可为不同的企业定制一些电话查询应用内容。
9.根据不同的被叫号码走不同的语音导航流程
10.用户按键选择后，可以发短信给用户进行交互
3 XXX系统拓扑图硬件需求拓扑图
系统具体设计拓扑图
4系统的特点及优势
?支持多种接入方式：支持模拟线呼出、一号信令(SS1) 呼出、数字一号信令(ISDN) 呼出、七号信令(SS7) 呼出、PBX呼出、VOIP呼出等。
?支持多电话用户同时接入
?支持多种数据库：ORACLE、SYBASE、SQL SERVER、ACCESS、EXCEL、TXT等等，提供数据库连接和测试接口
?支持语音流程可视化定制，
?支持来电显示
?支持多种语言
?支持录放音、TTS(文本转语音)、动态文件播放
?支持语音信箱功能
?支持功能菜单选择，电话数字输入
?支持电话坐席，电脑坐席及专家坐席
?支持传真、外呼、电话转移、电话会议功能
?支持程序运算功能
?支持数据库SQL语句设置，数据库存储过程定制
?支持网络通信
?支持短信
?话务查询及统计，支持按多种条件查询及统计话务量，可打印，导出数据
?业务查询及统计，支持按多种条件查询及统计业务，可打印，导出数据
?自动应答用户通过语音提示和选择按键实现与CTIVR系统的交互，系统支持多种按键方式，实现用户按键选择的连拨/速拨功能以及用户输入ID号或密码的识别。在多级语音导航菜单中，支持使用快捷键一次直接进入任意深度的菜单。语音播放（可中断放音和不可中断放音）。
?数据库查询CTIVR系统可以通过标准的ODBC和ADO接口与各种大型数据库通信，快速实现存取数据。支持远程（WAN）或本地网络（LAN）上的数据库系统访问。可通过服务程序直接完成数据进行操作（增加、删除、修改、查询记录）
?提供录音编辑功能支持多语种语音播报。
?个人密码验证（可选）为了保护用户的个人隐私，CTIVR支持来自座席转移的个人密码验证，由坐席人员与用户组成会议方式，验证成功后，可再转回座席。
?语音识别及文本报读（可选）CTIVR支持先进的TTS技术和ASR技术，可以实现自动语音识别以及文语转换，可以智能地向用户播报任意组合的数据。
?事件功能能够在流程中自定义事件并捆绑与流程按键操作之中，支持各类事件编写及调用（如存储过程，函数，包，socketAPI）；每个流程启用时，流程的属性存放于系统中，根据用户交互式的应答，自动加载事件。常用的事件如：密码获取或修改l 资料查询获取l 业务操作调用等等
5系统主要功能
5.1 IVR可视化编辑
图：可视化流程设计工具
☆呼叫类：
可实现来话应答、挂机释放、电话呼出、取消呼出、发送后续被叫号码、分配坐席、取消分配坐席、模拟外线拍叉簧指令、电话转接、与对方通话、监听对方通话、强插对方通话、结束通话、设置变声（变女声、变男生、机器人声）、噪声抑制、音量增减、设置会话通道号、发送消息到电脑坐席、发送短消息、话务员登录、话务员退出、取ACD队列信息等功能。
☆录音放音类：
可实现DTMF按键收码、放音规则定义、ASR规则定义、改变放音音量、单文件放音、多文件放音、合成串放音（日期、时间、金额、数字、数值、字母、TTS合成文本等）、多语音合成放音、文本串转语音、文本文件转语音、发送DTMF、
会议室放音、提示”嘀”音、会议录音、发送信令、发送FSK、播放信号音等功能。
☆通道交换类：
可实现通道连接（单向、双向、彩话）、三方通话等功能。
☆电话会议类：
可实现创建会议、加入会议、加入会议密码、释放会议资源、退出会议等功能。
☆数据库操作类：
可实现访问多种类型的数据库（如SQLServer7.0、SQLServer2000、ORACLE、SYBASE、
MySQL、ACCESS、DBF、Excel）、查询数据操作、关闭数据库、根据字段序号取字段值操作、前一记录、后一记录、首记录、末记录、移动记录、插入记录操作、修改记录操作、删除改记录操作、开始计费、自动写话单、根据字段名称取字段值操作、执行存储过程操作、取存储过程输出参数值、根据余额取最大通话时长、外部数据通信查询指令（调用外部数据网关）、读数据表当前记录等功能。
☆赋值运算类：
可实现变量赋值、字符串表达式赋值、数组变量赋值、赋值表达式（常量、变量、间接地址变量）、取其他会话通道变量值、区分大小写的字符串比较、不区分大小写的字符串比较、将字符填充空格、根据分隔符分隔子字符串、将数组连成一字符串并用分隔符分开、启动定时器、检查日期时间的合法性、取日期或时间间隔、日期时间增量、是否在时间段内、指定年有多少天、指定月有多少天、指定年是否为闰年、算术整除函数、位与、位或、位非、位左移、位右移、取位值、产生随机数、算术运算表达式赋值函数、密码加密函数、MD5加密函数、字符串相加、取字符串长度、取子字符串、去掉字符串两头空格、去掉字符串左空格、去掉字符串右边空格、取左字符串、取右字符串、字符串相似比较、将字符串小写化、将字符串大写化、搜索子字符串位置、取当前日期时间函数、取年月日时分秒毫秒星期函数、算术加减乘除函数、算术取模函数、取绝对值、乘方、平方根、正弦值、反正弦值、余弦值、反余弦值、正切值、反正切值、取最大数函数、取最小数函数、浮点小数小数位数处理、整数有效判断、数值有效判断、变量加1函数、变量减1函数等功能。
☆业务逻辑类：
可以实现子窗口调用、响应事件指令、条件跳转指令、If条件转移指令、产生事件、建立/释放互斥指令、外部窗口调用等功能。
☆文件操作类：
可以实现检查文件路径、创建/删除文件路径、取文件个数、取文件名、改
文件名、拷贝文件、删除文件、打开/关闭文本文件、读/写文本文件等功能。
☆收发传真类：
可以实现发送传真、接收传真等功能。
5.2自助语音服务
当有用户进入用户服务热线后，系统首先引导用户按键并进入相关的服务区域，然后系统对用户电话按键进行识别，识别完成后，从相关的数据库中提取对应资料或者语音文件，将其播报给用户，从而完成服务。
系统可通过IVR菜单选择将一些咨询类问题转至自助语音服务，进行话务分流。
如用户拨打特服号后，由IVR导航(语音菜单使用普通话、文本转语音支持普通话)进行选择引导，客户可以听到语音信息播报以及语音提示，并根据提示进行相关按键选择（播报信息可自动语音合成或者人工录音）。
5.3系统监控
可对呼叫中心系统的运行状态进行监控，并且提示故障警告音。可对通道状态等进行监控。
图：通道状态监控
5.4短信功能(可选)
短信发送的发送用户群可以为一个，也可以为多个（可以在发送短信时批量导入TXT、Excel格式的号码文件）。
短信功能主要是在客户来电反映情况时以预设的短信模板发送到相关责任人的手机。
6产品参数和报价
注：
用户需自购Window Server 2003操作系统及SQL Server 2000数据库
IBM语音识别输入系统(ViaVioce) V9.1 简体中文光盘版| 用嘴巴控制电脑... sjyhsyj 2009-8-28 12:13:271# 软件大小：276.08MB 软件语言：多国语言 软件类别：国外软件 / 汉字输入 运行环境：Win9x/NT/2000/XP/ 软件介绍： 该系统可用于声控打字和语音导航。只要对着微机讲话，不用敲键盘即可打汉字，每分钟可输入150个汉字，是键盘输入的两倍，是普通手写输入的六倍。该系统识别率可达95%以上。并配备了高性能的麦克风，使用便利，特别适合于起草文稿、撰写文章、和准备教案，是文职人员、作家和教育工作者的良好助手。 IBM潜心研究26年，他领导了世界的语音识别技术，其语音识别产品在全球销售已达一百万套以上。使用语音输入方式，您的工作空间更加自由舒畅: *即使您不会打字，也可迅速准备好文稿； *只要集中精力思考问题，无须琢磨怎样拼音，怎样拆字； *当您疲劳时,闭上眼、伸伸腰，双手方在脑后，然后轻松地说：开始听写吧... ... 注：价值超数千元的IBM的中文语音录入工具，有耳麦的朋友可以试一试，也可以当作学习普通话的工具，没有理由不下载使用它。 IBM ViaVoice语音输入系统详解 作者: 艾寒出处: 天极网 目前汉字输入的方式主要有四种：键盘输入，手写输入，扫描输入和我们现在要谈到的语音输入。让我们先来了解一下这四种输入方式。 键盘输入：键盘输入基本上是基于各种输入法，主要又分为字形输入法和拼音输入法。实际上字形输入法是不符合人的写作思维习惯，因为人们在措辞时，头脑中首先反映出的是即将这个词语的语音，所以字形输入法更适合专业录入人员使用。拼音输入法也分两种，一种以词语为输入单位，另一种以语句为输入单位，而后者不符合写作的思维习惯，因为人们在写作时是以词为思考单位。键盘输入法在输入速度有要求的情况下对于键盘操作、指法要求比较高； 手写输入：手写输入是最容易上手的输入方法，但是同样由于手写输入的先天不足，很难达到较高的输入速度； 扫描输入：扫描输入对于硬件要求比较高，主要是适用于资料的整理； 语音输入：语音输入对输入人员的键盘操作能力、指法要求很低，几乎可以说你只要会说汉语，就可以进行语音输入。 语音输入尤其是汉字语音输入经历了很长时间的研究和应用，到目前已经达到了一个相
智能健康管理系统方案可行性研究报告 （综合版） 目录 一、智能健康管理系统方案介绍 二、智能健康管理系统方案优势与价值 三、智能健康管理系统设计原则 四、智能健康管理系统功能介绍 五、智能健康管理系统客户端APP开发 六、智能健康管理系统子系统组成 七、智能健康管理系统子系统功能 八、智能健康管理系统特点 九、智能健康管理系统服务流程 十、智能健康管理系统应用人群 十一、智能健康管理系统检测设备 十二、智能健康管理系统发展前景 前言 随着人们对健康管理意识的提高及老龄化社会的到来，医院仅仅为患者提供疾病治疗的服务已不能满足大众对健康的需求，这就要医院将智能健康管理系统融入到医疗卫生服务体系中，对居民人体健康状况进行长时间监护管理，并通过相关的健康信息进行疾病的预分析诊断，为居民提供更深层次的健康管理服务。健康管理服务包括健康人群、亚健康人群、疾病人群，以控制健康危险因素为核
心，通过病因预防、临床前期预防、临床预防三级预防并举，实现良性环形运转循环，为居民提供更加系统的健康管理。 正文 一、智能健康管理系统方案介绍 健康管理是一个连续的、长期的、循环往复、始终贯穿的过程，依托互联网+实时健康监测智能穿戴设备+云数据为基础，利用智能健康检测设备、无线通讯、互联网+实体、云计算+人工智能等诸多领域的前沿技术，智能健康管理系统通过对健康大数据的科学运用，为国人提供精准智能健康管理和个体化健康方案，让每个人都享受到带来的健康生活。为老年人群体、亚健康人群、慢性病患者(高血压、心脏病等)。实现院外监测，对亚健康人群和社区居民健康状况进行集中有效的管理(评估、预测和控制)，实现个人对慢性病的早监测、早发现、早诊断和早治疗，实现对老年人和特殊人群的长期有效的病情监控和护理，同时智能健康管理平台为病人建立终身动态电子健康档案。通过物联网和云计算的应用促进健康保健水平的提升，促进资源的高度共享，完善健康保障体系，为医疗改革提供新型的网络化的支撑平台。 二、智能健康管理系统方案优势与价值 健康管理是一种对个人及人群的健康危险因素进行全面管理的过程，提供科学的健康指导、健康生活方式的干预，调动其自觉性和主动性，有效地利用有限的资源来达到最大的健康改善效果，保护和促进人类的健康，真正达到防治疾病的发生，提高生命质量、降低医疗费用的目的。
语音识别技术综述
语音识别技术综述 电子信息工程2010级1班郭珊珊 【摘要】随着计算机处理能力的迅速提高，语音识别技术得到了飞速发展，该技术的发展和应用改变了人们的生产和生活方式，正逐步成为计算机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。 【关键词】语音识别；语音识别原理；语音识别发展；产品 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人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命令或文本的高新技术。 1 语音识别的原理 语音识别系统本质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位元。未知语音经过话筒变换成电信号后加载识
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，并抽取所需特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。 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，通过查表可给出计算机的识别结果。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。 2.1从说话者与识别系统的相关性考虑 可以将识别系统分为3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。 2.2从说话的方式考虑 也可以将识别系统分为3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。 2.3从识别系统的词汇量大小考虑 也可以将识别系统分为3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
matlab语音识别系统(源代码)最新版
目录 一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 2.1语者识别的概念 (2) 2.2特征参数的提取 (3) 2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3) 2.4VQ的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 3.1函数关系 (4) 3.2代码说明 (5) 3.2.1函数mfcc (5) 3.2.2函数disteu (5) 3.2.3函数vqlbg (6) 3.2.4函数test (6) 3.2.5函数testDB (7) 3.2.6 函数train (8) 3.2.7函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12)
一、设计任务及要求 用MATLAB实现简单的语音识别功能； 具体设计要求如下： 用MATLAB实现简单的数字1~9的语音识别功能。 二、语音识别的简单介绍 基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。 语音识别系统结构框图如图1所示。 图1 语音识别系统结构框图 2.1语者识别的概念 语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔。在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性。
一种汉语语音输入系统及其方法，用以将任意文句的汉语语音直接转换成相应的中文文字，该系统及其方法包括声音处理过程及语言解码过程两大部分。其特征在于声音处理过程利用“段落统计模型” 计算输入汉语语音的各单音节及声调的机率，进而辨识之；语言解码过程针对声音处理过程送来的一连串音节利用“词类双连中文语言模型”找出对应的中文字。一种包含“智慧型学习技术”的汉语听写机，用本方法将语音输入转换成文字显示。 技术要求
1、一种汉语语音输入方法，用以将任意文句的汉语语音直接转换成相对应的中文文字，该方法包括声音处理过程以及语言解码过程两大部分，其特征在于，该声音处理过程利用“段落统计模型”计算输入汉语语音的每一音节以及声调的机率，进而辨识之；该语言解码过程针对该声音处理过程送来的一连串音节，以“马可夫中文语言模型”找出所对应的中文字。 2、根据权利要求1的方法，其特征在于，其中该“马可夫中文语言模型”是以“词”为基础，但以“字”来计算机率的“马可夫中文语言模型”。 3、根据权利要求1的方法，其特征在于，其中该以“词”为基础，以“字”来计算机率的“马可夫中文语言模型”系将输入的音节串所对应的同音字一一分割为若干个词，但根据两两相连的词之间相连的词头字及词尾字相连出现的机率，并比较每一个词出现的频率及前后文关系判断该音节的字。 4、根据权利要求1的方法，其特征在于，其中该“段落统计模型”的训练方式包含下列步骤： （1）若某一单音节α的总长度为T个音框，则将该单音节分为N段，每一段含有T/N个音框; （2）使用者重覆念该单音节数次，长度虽不尽相同，但同样等分成N段; （3）将所有上述单音节的第一段音框的特征向量合在一起，训练成第一段的状态; （4）将所有上述单音节的第二段音框的特征向量混合在一起，训练成第二段的状态，依此类推，训练出N个状态; （5）上述每个状态以M个高斯机率混合来描述，以上述音框的特征向量训练各个高斯机率的参数;和 （6）上述M个状态即构成该音节α的“段落统计模型”。
智能健康管理系统设计与实现
目录 1 智能健康管理系统概述 (4) 1.1背景资料 (4) 1.2系统特点 (4) 1.3系统功能 (4) 1.4系统结构及业务流程图 (5) 1.5系统的运行环境 (6) 2 访问系统 (6) 2.1登录系统 (6) 3 首页 (6) 3.1 基本信息统计 (6) 3.2 慢病趋势图 (6) 3.3 人群分类占比 (7) 3.4 租户区域信息 (7) 3.5 疾病人数 (7) 3.6 签约人数 (7) 4 会员档案 (7) 4.1 用户画像 (7) 4.2 基本信息 (8) 4.3 评估报告 (8) 4.4 体检报告 (8) 4.5 健康监测 (8) 4.6 干预促进 (8) 4.7 服务签约 (9) 5 家医签约 (9) 5.1 新增签约 (9) 5.2 签约审核 (9) 5.3 签约记录 (9) 6 健康建档 (9) 6.1 建档 (9) 6.2 档案筛选 (10) 6.3 建档情况 (10) 6.4 分布统计 (10) 6.5 新增档案 (10) 6.6 个人健康管理 (11) 6.7 健康素养 (11) 7 健康评估 (11) 7.1 慢病风险 (12) 7.2 中医体质 (12) 7.3 心理健康 (13) 7.4 膳食营养 (17) 7.5 体力活动 (17) 7.7 一般风险 (17) 7.8 综合评估 (18)
8 健康指导 (18) 8.1 指导详情 (18) 8.2 指导筛选 (18) 8.3 指导人群分类 (18) 8.4 待指导 (19) 8.5 已指导 (19) 9 健康干预 (19) 9.1 干预详情 (19) 9.2 待干预 (19) 9.3 已干预 (20) 10 健康评价 (20) 11 统计分析 (20) 12 知识库 (21) 12.1 食材库 (21) 12.2 成品菜库 (21) 12.3 食谱库 (21) 12.4 膳食方案 (21) 12.5 运动项目 (22) 12.6 运动方案 (22) 12.7 运动处方 (22) 13. 字典管理 (22) 14 社康管理员 (22) 14.1 添加社康管理员 (22) 14.2 编辑社康管理员 (23) 15 管理机构 (23) 15.1 添加管理机构 (23) 15.2 编辑管理机构 (23) 15.3 查看 (23) 15.3.1 医生 (23) 15.3.2 医组 (24) 15.3.3 档案 (24) 15.3.4 签约 (24) 15.3.5 社区 (25) 16 用户管理 (25) 16.1 添加用户 (25) 16.2 查看用户人员 (25) 16.2.1 角色列表 (25) 16.3 编辑用户信息 (26) 17.服务包 (26) 18.服务项目 (26)
目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分： （1）语音特征提取： （2）声学模型与模式匹配（识别算法） （3）语义理解：计算机对识别结果进行语法、语义分析。 语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)， 语音识别的发展简史 1952年AT& T Bell实验室实现了一个单一发音人孤立发音的十个英文数字的语音识别系统，到现在的人机语音交互。语音识别研究从二十世纪50年代开始到现在历半个多世纪的蓬勃发展，在这期间获得了巨大的进展。 现代语音识别技术研究重点包括即兴口语的识别和理解，自然口语对话，以及多语种的语音同声翻译。 语音识别应用的特点 1.语音识别系统必须覆盖的功能包括： （1）语音识别系统要对用户有益（希望它是能检测到的）。例如提高生产率，容易使用，更好的人机界面，或更自然的信息交流模式。 （2）语音识别系统要对用户“友好”。这种“友好”的含义是：用户在和系统进行语音对话时感到舒适；系统的语音提示既有帮助，又很亲近。 （3）语音识别系统必须有足够的精度 （4）语音识别系统要有实时处理能力；例如系统对用户询问的响应时间要很短。 2. 语音识别错误的处理 有以下四种方式可以处理这个问题。 （1）错误弱化法。这种处理仅仅花费用户很少一点时间，对用户几乎没什么其它不利影响。 （2）错误自检纠正法 系统利用已知任务的限制自动地检测并纠正错误。 （3）确认或多层次判定
（4）拒绝/转向人工座席。系统对其中通常较易导致系统识别错误的极少部分语音指令拒绝做出识别决定，而是将其转给人工座席。 在很多情况下，语音识别技术可以充分发挥出RFID的潜能： 1.积压产品、脱销产品 2.被废弃、被召回或已过期产品 3.回收的商品 4.促销产品 RFID系统在利用原有语音导向投资的情况下可以大大增加收益 语音识别技术在邮件分拣中的应用 现代化分拣设备在邮政上的应用大大提高了邮件处理的效率。但是，并不是所有的邮件都能上分拣机处理，那些需要人工处理的邮件成了邮政企业实现自动化的瓶颈。邮政使用人工标码技术以及先进的计算机软件 系统来处理不能上机的邮件，仍需要大量的劳动力。 由MailCode公司开发并准备申请专利的Spell-ItTM软件技术通过提高系统数据库能力的方式对语音识别自动化设备进行了革命性的变革。这种技术提供了无限的数据库能力，并且保证分拣速度不会因数据库的增大而减小。由各大语音引擎公司开发的系统还支持世界上的各种主要语言，这样，语音技术就成为世界性的产品。 以英语语音识别系统为例，系统建立了36个可识别字符26个字母加上0～9的10个数字，同时还建立了一套关键词。Spell-It软件使用这些字符来识别成千上万的口语词汇和无数的词语组合。 对于大公司的邮件收发中心来说，使用MailCode公司的Spell-It软件技术，分拣员实际上只需发出几个字符的音来找到和数据库中相对应的词。例如：碰到了寄给Joseph Schneider的邮件，操作员只需发出“J”、“S”、“C”和“H”几个音就可以得到准确的分拣信息。 姓名和邮箱编码：Jennifer Schroeder, 软件工程部；Joseph Schneider, 技术操作部；Josh Schriver, 技术操作部，因为这三个姓名全都符合（J,S,C,H）的发音标准。邮件中心的操作员知道邮件实际上是寄给Joseph Schneider的，就可以把邮件投入Joseph Schneide的信箱了。 邮局要把邮件按投递路线分发，分拣员必须熟悉长长的投递段列表以及各种各样的国际邮件投递信息。Spell-It技术把地址、投递路线等信息都存入了系统，这样就大大方便了分拣工作。 例如，有一件寄往Stonehollow 路2036号的邮件。使用语音识别技术，分拣员仅仅需要发出“2”、“0”、“S”、“T”和“O”几个音，如表2所示，数据库就会给出所有可能和这几
内蒙古科技大学 本科生毕业设计说明书（毕业论文） 题目：基于语音识别的家居智能监控系统 学生姓名： 学号： 专业：测控技术与仪器 班级： 指导教师：
基于语音识别的家居智能监控系统 摘要 智能家居系统大体而言可分为高层的信息娱乐网络和底层的数据采集与网络控制，在底层以微控制器为核心作为智能家居网络结点是目前智能家居的主要实现方式，语音识别技术在我国的研究成果也不是很高，但是用语音识别技术来与家居智能控制相结合是非常创新的。 本设计是采用AT89C52单片机为核心控制器的智能家居监控系统，系统通过无线nrf905作为信息传输媒介，将语音识别软件收到的具体指令发送至现场对单片机进行控制，从而控制家居的动作；同时现场单片机将数据通过无线发送至主控单片机，通过PC 界面实时监控家居各模块的运行状态。 该系统的功能模块分为：语音控制窗帘模块、温度检测模块、火焰检测模块和防盗报警模块。通过C#编程，在Microsoft Speech SDK的基础上实现对家具的智能监控，在PC机界面上直观的看到家居所有情况。 关键字：单片机；语音识别；nrf905；温度检测；防盗报警
Speech recognition-based smart home monitoring system Abstaract Generally speaking the smart home system can be divided into high-level information and entertainment network，the underlying data collection and network control in the bottom to the microcontroller as the core as a smart home network node，this is the main achievement of smart home way，the speech recognition technology inour research is not very high，but the voice recognition technology to the home intelligent combination of the control is very innovative. The design is using AT89S52 MCU core controller intelligent home monitoring system，the system through wireless nrf905 as information transmission medium，that specific instructions received by the voice recognition software is sent to the scene to control the MCU to control the actions of home；at the same time the scene SCM data through the wireless sent to the host microcontroller，real-time monitoring via a PC interface home run of the module state. The functional modules of the system is divided into，the voice control the curtains module temperature detection module，the flame detection module，and burglar alarm module. On the basis of the Microsoft Speech SDK，C # Programming，intelligent monitoring of the furniture intuitive interface of the PC，see the home in all cases. Keywords: SCM；speech recognition；nrf905；temperature detection；burglar alarm
语音识别系统调研报告 姓名：罗小嘉学号：2801305018 1、摘要:本文简要的介绍了语音识别系统的原理，发展和在各个方面的应用前景。 2、关键词：语音识别；应用 3、引言：语音识别主要是指用机器在各种情况下,根据信息执行人的各种意图,有效地了解、识别语音和其它声音。它是近十几年来发展起来的具有理论价值和实用价值的新兴学科:从计算机大学科角度看,可视为智能计算机的智能接口;从信息处理学科来看,可视为信息识别的一个重要分支;从自动控制学科来看,又可视为模式识别的一个重要组成部分. 早在18 世纪,人们就对语音学进行了科学研究,但由于各种条件的限制,语音识别仅在计算机技术迅速发展之后,才成为一个非常活跃的研究领域. 60 年代末期,面对语音识别的种种困难,人们开始研究特定人、孤立词、小词汇量的识别,从而使语音识别的问题能够在当时的条件下得以开展;70年代后期,特定人、孤立词、小词汇量的语音识别取得较为满意的效果,语音识别的研究则沿着特定人向非特定人、孤立词向连续词、小词汇量向大词汇量方向扩展研究领域和目标;80 年代中期以来,计算机技术、信息技术及模式识别等技术的迅猛发展,极大地促进了语音识别技术的发展. 4、正文：语音识别系统要求能够实现实时语音识别。该语音识别系统的关键技术主要是语言实时识别技术、语音端点检测与声韵分割。如图： 对于语音端点检测与声韵分割的问题，从背景噪声中找出语音的开始和终止,这在语音处理中是很基本的问题,因为准确的端点检测,不仅可以提高识别精度,还可以避免计算噪声,减少计算量. 大多数语音处理系统采用过零率和能量两参数作端点检测. 但过零率受噪声影响较大,采用多门限过零率作语音起点检测,将能量信息直接反应在门限中,同时将分析窗长取小,使起点检测比较准确,效果较好. 语音识别技术的应用可以分为两个发展方向：一个方向是大词汇
智慧健康管理系统建设方案报告 现代人要应付快节奏的学习、工作和生活，要面临越来越多的竞争和挑战，人们的生理和心理随时都有可能发生老化和病变;加上环境污染，慢性病发病率连年上升，亚健康人群与日俱增，心理问题更是屡见不鲜，这些都严重地威胁到了人类的健康。因此健康管理随之应运而生。 智慧健康管理系统建设原则 在充分利用现有设施和资源的条件下，力求高起点的设计，既满足近期需求，又适应长远发展需要，以实现信息互通、资源共享、服务协同的建设目标。 1、顶层设计与统筹协调原则 建设按照总体部署和要求，结合实际情况进行信息资源统筹规划，遵循统一的建设规范、标准，明确信息化建设目标和任务，综合不同机制和措施，因地制宜、分类指导、分步推进，促进工作协调发展。 2、先进性与实用性原则 系统技术水平在保证其成熟性的前提下，充分考虑到其先进性。宜采用业界先进系统架构理念和技术，为方案升级和迁移打下扎实基础。平台各系统供应商应有能力进行该项产品的持续性开发，可以保证该项技术不断地更新并可顺利升级以维持系统的先进性。
在满足区域健康信息化系统整体性能的前提下，要充分利用已有的设备、软件和数据资源，采用最优化的方案，在硬件投资方面不追求超前，在软件投入方面必须满足需要，追求最佳性价比。 3、开放性与扩充性原则 项目建设是一个系统工程，除了与各类医疗健康机构内的有关信息系统互联互通外，有很多基础数据还需要从政府的其它信息系统如公安、社保、计生、民政、教育等信息系统中获取，与这些系统均需要保持双向的信息交互能力，因此系统设计必须保持开发性、具有良好的互连、互操作能力，必须遵循最新的国际标准、国家标准和行业标准，必须遵循开放的原则。 在平台实际使用过程中，用户的需求是会不断变化的，因此平台应当具有良好的可扩充性，便于用户根据自己的需要进行二次开发来满足用户不断变化的实际需要，使应用可以根据业务的发展和变化而平滑扩展。 4、可靠性和安全性原则 平台在设计时将充分考虑到系统的安全防护与冗余措施，提供较强的管理机制和控制手段，提供系统备份、数据恢复、事故监控和网络安全保密等技术措施。 应可实现7x24小时连续不间断安全运行，性能可靠，易于维护，防病毒的能力强。与外网连接采用防火墙+代理服务器方式，防止外部病毒入侵和外界恶意攻击。 5、规范化和标准性原则
信息学院 《人工智能及其应用》课程论文题目：基于神经网络的语音信号识别 作者黄超班级自动08-1BF班 系别信息学院专业自动化 完成时间 2011.6.12
基于神经网络的语音信号识别 摘要 语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来，人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点．对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。针对传统BP算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对BP网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP网络 THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURAL NETWORK ABSTRACT Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind．Since the computer was invented，many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language．Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics，phonetics，linguistics，computer science，information processing and artificial intelligence，which can be used widely．The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time．The neural network is a new developing science，which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science．It is not the overall description of human brain，but the abstract，simulation and simplifying of the physical neural networks of human beings. The purpose of the research in this area is exploring the human brain mechanisms in information processing，storing and searching．If people can understand these mechanisms，a new way for the research of artificial intelligence，information processing and etc.
基于语音识别的家居智能监控系统
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内蒙古科技大学 本科生毕业设计说明书（毕业论文） 题目：基于语音识别的家居智能 监控系统 学生姓名： 学号： 专业：测控技术与仪器 班级： 指导教师：
基于语音识别的家居智能监控系统 摘要 智能家居系统大体而言可分为高层的信息娱乐网络和底层的数据采集与网络控制，在底层以微控制器为核心作为智能家居网络结点是目前智能家居的主要实现方式，语音识别技术在我国的研究成果也不是很高，但是用语音识别技术来与家居智能控制相结合是非常创新的。 本设计是采用AT89C52单片机为核心控制器的智能家居监控系统，系统通过无线nrf905作为信息传输媒介，将语音识别软件收到的具体指令发送至现场对单片机进行控制，从而控制家居的动作；同时现场单片机将数据通过无线发送至主控单片机，通过PC 界面实时监控家居各模块的运行状态。 该系统的功能模块分为：语音控制窗帘模块、温度检测模块、火焰检测模块和防盗报警模块。通过C#编程，在Microsoft Speech SDK的基础上实现对家具的智能监控，在PC机界面上直观的看到家居所有情况。 关键字：单片机；语音识别；nrf905；温度检测；防盗报警 Speech recognition-based smart home monitoring system
Abstaract Generally speaking the smart home system can be divided into high-level information and entertainment network，the underlying data collection and network control in the bottom to the microcontroller as the core as a smart home network node，this is the main achievement of smart home way，the speech recognition technology inour research is not very high，but the voice recognition technology to the home intelligent combination of the control is very innovative. The design is using AT89S52 MCU core controller intelligent home monitoring system，the system through wireless nrf905 as information transmission medium，that specific instructions received by the voice recognition software is sent to the scene to control the MCU to control the actions of home；at the same time the scene SCM data through the wireless sent to the host microcontroller，real-time monitoring via a PC interface home run of the module state. The functional modules of the system is divided into，the voice control the curtains module temperature detection module，the flame detection module，and burglar alarm module. On the basis of the Microsoft Speech SDK，C # Programming，intelligent monitoring of the furniture intuitive interface of the PC，see the home in all cases. Keywords: SCM；speech recognition；nrf905；temperature detection；burglar alarm 目录 摘要 ......................................................................................................................................... I
《语音识别输入软件》(Dragon NaturallySpeaking 10 SP1、10.1)[光盘镜像] Dragon NaturallySpeaking 10 Dragon Naturally Speaking 10 Preferred gives small business and advanced PC users the power to create documents, reports and emails three times faster than most people type —with up to 99% accuracy. Surf the Web by voice or dictate and edit in Microsoft Word and Excel, Corel WordPerfect, and most other Windows-based applications. Create voice commands to quickly insert blocks of texts or images —such as your name, title, and signature. Dictate into a handheld device when you're away from your PC, or use a Bluetooth microphone for the same great dictation results without the wires. A high-quality headset is included. 请大家看清自己的操作系统选择合适自己的对应版本！该版本软件不支持中文语音输入《语音识别输入软件》软件售价：249.99美元 专业工作人员每天都在为完成创建文档、编写邮件、完成表格以及流线型工作任务而忙碌着，现在，拥有了Dragon NaturallySpeaking Professional 9，您只需开口说话就可以完成以上任务！Dragon Naturally Speaking 速度为动手输入字符速度的三倍，而且准确率高达99%。对着您的电脑讲话，您说的话会立即在office文件、IE浏览器、Corel WordPerfect软件、Lotus Notes 系统或其他基于Windows操作系统的应用程序上显示。您还可以创建语音命令，同时进行多种计算机任务，由此而知，您将节约多少时间！Dragon Naturally Speaking Professional 9经Section 508检验完全合格，并为身有残疾的使用者创造了完全脱离手工操作使用个人计算机的机会。Dragon Naturally Speaking Professional 9 同时也含有多种可供选择的网络部署的工具，如支持Citrix瘦客户机必需设施的配置。 您想象不到的准确率 Dragon Naturally Speaking Professional 9实现了前所未有的准确率，甚至比打字都要准确。Dragon Naturally Speaking 从来没有出现过拼写错误，而且，事实上，使用次数越多，Dragon NaturallySpeaking 就越灵活，其准确率越高。 快于打字的速度！ 大多数人说话的速度为每分钟120个字，而打字的速度每分钟少于40个字，Dragon Naturally Speaking 的速度将近手工输入字符速度的三倍！ 使用简易 您马上就可以通过声音来进行信笺、邮件的完成以及进行网上冲浪，不再需要从输入可读字符来开始这一切了。随软件我们附赠事业能够指南和Nuance认可的完全隔离噪音的麦克风。
浅论自动语音识别结构与原理 发表时间：2018-12-05T13:30:59.817Z 来源：《科技新时代》2018年10期作者：黄淑彤[导读] 自动语音识别(Automatic Speech Recognition）简称ASR是目前属于AI领域的一项十分重要的技术，伴随着人工智能的高速发展，智能化生活走向主流，ASR技术已经走进了人们的生活中的方方面面。学校：当阳市第一高级中学，学校地址：湖北省宜昌市，学校邮编：444100 摘要;自动语音识别(Automatic Speech Recognition）简 称ASR是目前属于AI领域的一项十分重要的技术，伴随着人工智能的高速发展，智能化生活走向主流，ASR技术已经走进了人们的生活中的方方面面。先简要介绍了语音识别的发展、语音信号的接收，再重点阐述了ASR运行过程中相关的原理及方法和与ASR技术的基本算法使用语音信号的处理涉及的三大算法即朴素模式算法，KMP算法，及HMM算法。 关键词; 自动语音识别;人工智能;语音识别涉及的三大算法 1.语音识别系统的发展历程 语音即声音，自动语音识别(ASR) 简言之就是：听到人类发出的语音指令后，计算机通过将声音中包含的信息转化为的一系列计算机可理解的参数，之后再进行处理，做出人类所需要的反应的一种智能技术[1]。为了在与计算机交互时同与人类说话一样容易，科学家做出了巨大努力。其中历史性的两大里程碑事件一是戴维斯实验室研发的英文十英文字符语音参数实验系统，二是毕业于卡内基梅隆大学的李开复开拓出了容纳更广的词汇量的语音识别系统sphinx，还为此前种种难题，如不间断语音非特定人语音、声线不平、语音信息模糊等问题提供了解决方案，从此成为如今大多数进入语音识别领域的工作者的必备知识[1]。 追根朔源语音识别是从贝尔发明电话时期初露锋芒的，伴随着1876年电话的发明，语音识别的一系列有关声音的参数如声带振动的频率，振幅，声速等相关影响因素都被予以高度关注及探索，从此为语音研究铺下了良好的基础[1]。紧随其后的是诞生于1946年的计算机，它开创了电子信息新时代，随着计算机发展愈加完善，该技术成为语音识别进步的巨大动力[1]。语音识别的原理是离不开模型的，譬如声学模型，语言模型，概率模型等都是语音识别时的工具，这就如同一串拼音对应多个词组一样，我们要在一段语音中找到概率最大的音频，则需要一些算法来得到转化后的可懂序列[3]。这个过程涉及到一些数据信息的获取和处理，具体技术即下文介绍的语音信号接收操作及三大算法。 2.语音信号接收 作为技术突破的第一步，语音信号的接收是最先发展和突破的，在历史上探索历程也是最漫长的，整个操作过程有重要的两步，即静音切除和分帧操作。 2.1 静音切除 静音切除是与语音有关的必要部分比如声码器，声码器在军事领域运用最为广泛，其工作原理是通过声音震动带来的频率变化转化为数字信号，其中只保留必要的关键词，剪切掉的多余部分作为推测信号会在释放时被重新填补，再通过力传感器产生同按键生压一样的效果，解放双手就能做到发出准确的指令[2][5]。但如果一段音频的时间过长，那么收集其声音参数形成的数据就会很大，这时切除无用信号就显得尤为重要，静音切除用到的基本技术是VAD(virtural address descripter)，它的工作原理是在虚拟的语音环境中识别出指令者声音信息流的停顿空白期，这一段并不含信息源，完全可省略，同开头结尾部分文件头一起还原语音时，与有用信息一起通过语音分组待还原[3][5]。 2.2分帧操作 分帧操作首先是为了分辨频率信号的分布情况，其次是对语音信号进行隔离，一段一段的语音分成组累叠储存比一整段数据携带更为方便，也能够使运作效率提高。而分帧操作时使用的必须是一段平稳清晰的声音帧，为了分清各个频率情况的分布，这里要用到“傅里叶变换”，结合窗函数，收集一系列经过函数加工后得到的声音参数比如声速、声波频率、振幅、声波的波峰波谷等音频信号，利用移动窗函数给各帧函数确定下坐标参数。这里的傅里叶变换是指将满足一定条件的某个函数表示成三角函数，正弦余弦函数等一系列普通可懂函数，之后在同一些积分线性函数相组合结合。从而提高分辨率，两边的幅度下降之后，确定下了秒数之后就可以开始变换了[3]。 3.语音识别的核心三大算法 模式匹配即匹配字符串(一串字符序列)，在主串（比对串）中对子串（待匹配串）进行定位，其实串在计算机是凭借各字符在字符表中的前后位置顺序进行比较的，常用字符也是指对应字符在对应字符集中的序号，正如语音识别中模式匹配需要找到对应格式，字串也要找到指定位置，再填补，增删之后才可使用[6]。模式匹配是使串的长度和对应位置相对应，从而达到使语音匹配正确的目的。 3.1 朴素模式算法(BF算法) 朴素模式算法即依次全部历遍完串直到全部匹配成功,如下表按照上下箭头进行匹配，如果匹配不成功，则接着下一个进行匹配直到待匹配串完全一一对应才算完全成功。其实在BF算法中称P为模式字符串，而T为目标字符串，字符的对应成功就代表着P在T中完全一一对应了[6]。譬如给出T串:A B H O M E W O R K E P P串：H O M E W O R K,在匹配时可以明显发现前面的元素字串无法一一对应时箭头显现红色，后面无对应的箭头显示白色，在这样的情况下，根据朴素模式算法知道，接下来要向后移动模式串P，而T串不动再进行一次匹配，如下图，第二个图对应第二次匹配的过程依然没完成百分之百的对应，接着重复前面的操作得到的第三个图就是对应成功了，且成功对应的串都是用绿色箭头表示的，接着可以直接输出串的位置，序号等参数，从而定下匹配的串，这样朴素模式算法就算完成了。