语音识别芯片介绍
WT7010语音识别芯片
1.WT7010语音识别芯片概述
WT7010语音芯片内建8bit DSP核心,它能提供高分辨率ADC模拟采样和高质量的差分音频输入及麦克风输入,配备数学处理器以精确处理高压缩语音编解码或语音识别。该芯片有NAND接口和SPI总线用于外部存储器,提供2线串口用于连接其它设备或MCU。语音输入方面配备差分放大器用以麦克风输入以及AGC（自动增益控制）以便提供更好的SNR （信噪比）语音信号输入。芯片不单止嵌入前置放大也提供高品质的DAC和AB类扬声器放大器可以驱动输出高品质的声音。
2. WT7010功能特性
(1)内置8bitDSP核心,内部操作频率最高达48MHz（典型值：40MHz）；
(2)内置麦克风差分前置放大器,包括AGC功能,16级增益控制功能；
(3)最长可记录10秒语音；
(4)内置8欧姆/0.5瓦电路,可直接驱喇叭或蜂鸣器,拥有16级音量控制,PWM音频输出方式；
(5)低电压复位功能（LVR）；
(6)内建看门狗（WDT）；
(7)具有24 I/O；
(8)内建有NAND-Flash接口及SPI主从总线接口；
(9)数字部分工作电压：2.4V ~ 3.6V；模拟部分工作电压2.4V~4.5V；
(10)休眠电流<3.0uA
WT7010语音识别芯片为广州唯创新研发特定语音识别芯片,还有未尽的各项其他功能正在加紧研发中,有需求时可接受定制。
3. 应用举例
在语音ic应用范围上,特定语音识别可以做简短语音识别系统,体现个性化服务,如:
? 语音电子锁；
? 智能家居开关,如WT系列智能语音识别开关；
? 特定报警器、家庭防盗报警器；
? 高级玩具,如鹦鹉学舌、TOM汤姆猫
4. 应用电路示例
(1)特定人语音识别（学习型）
特定人语音识别（学习型）,是指预先对说话人进行语音输入,由语音识别芯片进行特征提取,然后进行存储。当语音输入时,语音芯片会将输入的声音特征和参考模块库内的特征进行匹配,匹配成功则输出成功值。
(a)示例电路
(b)操作说明
示例的设计使用WT7010语音识别芯片,外挂SPI-Flash作为数据存储,其中采集模型数量：3个（相当于可识别3个词）,模型对应的应答音有3个（相当于至多可3个语音输出）。
语音识别芯片可设计为2种模式：
Play模式(对话模式),平时使用此模式,适用于家里/办公室等比较安静环境,对距离看：20cm-1m保持40-50cm使用效果最佳
Try Me模式（演示模式）,适用于商场/展览馆等比较吵杂的环境,对话距离：1cm-10cm,保持1-3cm使用效果最佳。
开机语音播放：欢迎使用特定语音识别系统
采集键：长按“采集”键2秒；系统开始进行指令采集,每一条指令要说两遍采集完毕自动结束,可采集3个词组,如：
长按“采集”键,系统播放提示音“请在嘀一声后采集模型,请采集两遍模型1”
客户对着麦克风说：“你好”,系统提示“请再采集一次”,客户对着麦克风再说一次：“你好”
系统提示：“请采集两遍模型2”,
客户对着麦克风说：“启动汽车”,系统提示“请再采集一次”,客户对着麦克风再说一次：“启动汽车”
……
系统提示“采集完毕”,这时,系统自动进入识别状态。
当用户说“你好”,系统识别正确的话会回答“声音1”用户说“启动汽车”,系统识别正确的话会回答“声音2”复位键：系统重新启动
语音识别技术综述
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
语音识别系统实验报告材料
语音识别系统实验报告 专业班级：信息安全 学号： 姓名：
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 实现语音识别功能。 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，
语音识别芯片资料
https://www.sodocs.net/doc/1c1501179.html,/amwdnvfku/blog/item/4ada7807b6fb697d0308812c.html 语音识别芯片资料 产品介绍 应用于消费类电子产品上的交互式语音集成芯片（RSC-100/164T，RSC-300/364，RSC4XX）是一种高性能、低成本的8位MCU，所有这类芯片内部集成有ADC、DAC、ROM（除了RSC-100/300）、RAM和麦克风的预放大电路，并拥有以下多种功能：与说话者无关/有关的语音识别、语音确认（PASSWORD）、语音和音乐合成，录音和回放、快速数字拨号（只有RSC-300/364）、持续监听。产品线有两种通用目的的微处理器（RSC系列） 1. RSC-100/164T—低成本的版本（只支持4.0版本技术） 2. RSC-300/364（支持最新版本的6.0版本技术），它有更快的响应时间、先进和附加的技术（包括数字拨号，固定单词触发，同时产生数字记录和识别模板） 3. RSC-164/364产品的特性 a) 有64k内置ROM的8位微处理器； b) 集成有A/D和D/A转换器； c) DAC或PWM（Pulse Width Modulation）； d) 可实现DTMF 拨号； e) 音源的AGC功能； f) 16个通用I/O端口； g) 片上有输出放大器； h) 省电模式-最小的功耗（小于5UA）。 RSC-300/364产品特性 RSC-300/364是专门为消费类电子产品应用而设计的，拥有高度集成和高识别率的系统化芯片。RSC-300/364有额外的SDAM和硬件加速器去支持SENSORY的最新技术（5.0以上）。这种特别设计的8位微处理器在拥有灵活的编程时支持一系列语音技术：与说话者无关/有关的识别、语音和音乐的合成、语音确认、语音提示、持续监听、快速数字拨号、录音和回放。RSC-300/364允许在片上存储最多6个与说话者有关的短句。RSC-300与RSC-364的区别就是少一个64K的ROM，根据封装和版本的不同，RSC-300/364的价格在2.2～3.9美元之间。 RSC-4x产品特性 RSC-4x是Sensory INC.第4代的语音识别产品，它具有所有RSC-300/364的所有特性之外，还增加了不少功能。RSC－4x支持Sensory Speech? 7技术，改进的算法使识别准确率得到提高。新增的T2SI技术使得制作SI模版节省了时间和资金投入。在语音合成算法上也作了改进，“SX?”压缩技术使得语音的压缩率可以达到3K－8K bps（bits-per-second），是原来的1/10-1/4，大大减少了存储空间，节约了成本。RSC-4x有三种型号，RSC-4000不含程序存储空间，RSC-4128 内部含128K 程序存储空间，RSC-4256内部含256K程序存储空间，供用户灵活选用。 VOICE DAILER特性（ASSP） VOICE DAILER364是为了增加语音拨号而设计的，它可应用在非手持的车载电话、手持电话、PDA、答录机和其它个人电子设备。使用者只需说出名字便可拨出相关的电话；VOICE DAILER-364芯片可管理一整套电话目录，包括名字、电话号码和语音识别模板。 SENSORY技术 与说话者有关的语音识别(Speaker Dependent, SD) 在识别时，每个识别词语需要使用者训练两次来创建语音模板，一个模板需要占用128个字节的存储量。由于练习的原因，一般把需识别的词汇量限制在60个以内，但超过100个也是完全可以的。通过正常设计，SENSORY的SD技术能达到99%的准确率。 与说话者无关的语音识别(Speaker Independent, SI)
基于matlab的语音识别系统
机电信息工程学院专业综合课程设计 系：信息与通信工程 专业：通信工程 班级：081班 设计题目：基于matlab的语音识别系统 学生姓名： 指导教师： 完成日期：2011年12月27日
一．设计任务及要求 1.1设计任务 作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。以语音识别开发出的产品应用领域非常广泛，有声控电话交换、语音拨号系统、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、股票查询服务、计算机控制、工业控制、语音通信系统、军事监听、信息检索、应急服务、翻译系统等，几乎深入到社会的每个行业、每个方面，其应用和经济社会效益前景非常广泛。本次任务设计一个简单的语音识别系。 1.2设计要求 要求：使用matlab软件编写语音识别程序 二．算法方案选择 2.1设计方案 语音识别属于模式识别范畴，它与人的认知过程一样，其过程分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，语音识别系统对输入的语音信号进行学习。学习结束后，把学习内容组成语音模型库存储起来；在识别阶段，根据当前输入的待识别语音信号，在语音模型库中查找出相应的词义或语义。 语音识别系统与常规模式识别系统一样包括特征提取、模式匹配、模型库等3个基本单元，它的基本结构如图1所示。 图1 语音识别系统基本结构图 本次设计主要是基于HMM模型（隐马尔可夫模型）。这是在20世纪80年代引入语音识别领域的一种语音识别算法。该算法通过对大量语音数据进行数据统计，建立识别词条的统计模型，然后从待识别语音信号中提取特征，与这些模
型进行匹配，通过比较匹配分数以获得识别结果。通过大量的语音，就能够获得一个稳健的统计模型，能够适应实际语音中的各种突发情况。并且，HMM算法具有良好的识别性能和抗噪性能。 2.2方案框图 图2 HMM语音识别系统 2.3隐马尔可夫模型 HMM过程是一个双重随机过程：一重用于描述非平稳信号的短时平稳段的统计特征（信号的瞬态特征）；另一重随机过程描述了每个短时平稳段如何转变到下一个短时平稳段，即短时统计特征的动态特性（隐含在观察序列中）。人的言语过程本质上也是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变列。可见，HMM合理地模仿了这一过程，是一种较为理想的语音信号模型。其初始状态概率向量π，状态转移概率矩阵向量A，以及概率输出向量B一起构成了HMM的3个特征参量。HMM 模型通常表示成λ={π，A，B}。 2.4HMM模型的三个基本问题 HMM模型的核心问题就是解决以下三个基本问题： (1)识别问题：在给定的观测序列O和模型λ=（A,B,π）的条件下，如何有效地计算λ产生观测序列O的条件概率P(O︱λ)最大。常用的算法是前后向算法，它可以使其计算量降低到N2T次运算。 (2)最佳状态链的确定：如何选择一个最佳状态序列Q=q1q2…qT，来解释观察序列O。常用的算法是Viterbi算法。 (3)模型参数优化问题：如何调整模型参数λ=(A,B,π)，使P(O︱λ)最大：这是三个问题中最难的一个，因为没有解析法可用来求解最大似然模型，所以只能使用迭代法(如Baum-Welch)或使用最佳梯度法。 第一个问题是评估问题，即已知模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O，如何计算由该模型λ产生出该观测序列O的概率，问题1的求解能够选择出与给定的观测序列最匹配的HMM模型。 第二个问题力图揭露模型中隐藏着的部分，即找出“正确的”状态序列，这是一个典型的估计问题。
语音识别芯片介绍
WT7010语音识别芯片 1.WT7010语音识别芯片概述 WT7010语音芯片内建8bit DSP核心,它能提供高分辨率ADC模拟采样和高质量的差分音频输入及麦克风输入,配备数学处理器以精确处理高压缩语音编解码或语音识别。该芯片有NAND接口和SPI总线用于外部存储器,提供2线串口用于连接其它设备或MCU。语音输入方面配备差分放大器用以麦克风输入以及AGC（自动增益控制）以便提供更好的SNR （信噪比）语音信号输入。芯片不单止嵌入前置放大也提供高品质的DAC和AB类扬声器放大器可以驱动输出高品质的声音。 2. WT7010功能特性 (1)内置8bitDSP核心,内部操作频率最高达48MHz（典型值：40MHz）； (2)内置麦克风差分前置放大器,包括AGC功能,16级增益控制功能； (3)最长可记录10秒语音； (4)内置8欧姆/0.5瓦电路,可直接驱喇叭或蜂鸣器,拥有16级音量控制,PWM音频输出方式； (5)低电压复位功能（LVR）； (6)内建看门狗（WDT）； (7)具有24 I/O； (8)内建有NAND-Flash接口及SPI主从总线接口； (9)数字部分工作电压：2.4V ~ 3.6V；模拟部分工作电压2.4V~4.5V； (10)休眠电流<3.0uA WT7010语音识别芯片为广州唯创新研发特定语音识别芯片,还有未尽的各项其他功能正在加紧研发中,有需求时可接受定制。 3. 应用举例 在语音ic应用范围上,特定语音识别可以做简短语音识别系统,体现个性化服务,如: ? 语音电子锁； ? 智能家居开关,如WT系列智能语音识别开关； ? 特定报警器、家庭防盗报警器； ? 高级玩具,如鹦鹉学舌、TOM汤姆猫 4. 应用电路示例 (1)特定人语音识别（学习型） 特定人语音识别（学习型）,是指预先对说话人进行语音输入,由语音识别芯片进行特征提取,然后进行存储。当语音输入时,语音芯片会将输入的声音特征和参考模块库内的特征进行匹配,匹配成功则输出成功值。 (a)示例电路
基于matlab的语音识别技术
项目题目：基于Matlab的语音识别 一、引言 语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。 语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。 (1)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。 (2)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。 (3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。 二、语音识别系统框架设计 2.1语音识别系统的基本结构
语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。 三、语音识别设计步骤 3.1语音信号的特征及其端点检测 图2 数字‘7’开始部分波形 图2是数字”7”的波形进行局部放大后的情况，可以看到，在6800之前的部分信号幅度很低，明显属于静音。而在6800以后，信号幅度开始增强，并呈现明显的周期性。在波形的上半部分可以观察到有规律的尖峰，两个尖峰之间的距离就是所谓的基音周期，实际上也就是说话人的声带振动的周期。 这样可以很直观的用信号的幅度作为特征，区分静音和语音。只要设定一个
门限，当信号的幅度超过该门限的时候，就认为语音开始，当幅度降低到门限以下就认为语音结束。 3.2 语音识别系统 3.2.1语音识别系统的分类 语音识别按说话人的讲话方式可分为3类：（1）即孤立词识别（isolated word recognition)，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等。（3）连续语音识别，连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话。 从识别对象的类型来看，语音识别可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别，特定人是指针对一个用户的语音识别，非特定人则可用于不同的用户。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。 3.2.2语音识别系统的基本构成 语音识别系统的实现方案如图3所示。输入的模拟语音信号首先要进行处理，包括预滤波，采样和量化，加窗，端点检测，预加重等。语音信号经处理后，接下来很重要的一环就是特征参数提取。 图3 语音识别系统 在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模版库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模版，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模型作为识别结果。 3. 2.3 语音识别系统的特征参数提取 特征提取是对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。语音信号是一种典型的时变信号，然而如果把观察时间缩短到十毫秒至几十毫秒，则可以得到一系列近似稳定的信号。人的发音器官可以用若干段前后连接的声管进行模拟，这就是所谓的声管模型。 全极点线性预测参数 (LPC: Liner Prediction Coeffieient)可以对声管模型进行很好的描述，LPC参数是模拟人的发声器官的，是一种基于语音合成的参数模型。 在语音识别中，很少用LPC系数，而是用LPC倒谱参数 (LPCC: Liner Prediction Cepstral Coefficient)。LPCC参数的优点是计算量小，对元音有较好的描述能力，其缺点在于对辅音的描述能力较差，抗噪声性能较差。
语音识别发展现状与展望
中国中文信息学会第七次全国会员代表大会 暨学会成立30周年学术会议 语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日
报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望
2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术，Google语音 翻译等； –iPhone4S 上的Siri软件； –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领 域； –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等
成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告：
成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术，包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用，而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用；
三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC，PLP，CMS，RASTA，VTLN；?HLDA, fMPE，neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等） ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示，把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word
语音识别技术概述
语音识别技术概述 摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。 关键词：语音识别；特征提取；模式匹配；模型训练 Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part. Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training 一、语音识别技术的理论基础 语音识别技术：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级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言（如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解），其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式
盘点语音识别芯片原厂、方案、平台
语音识别芯片所涉及的技术包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 语音识别分类 按照使用者的限制而言，语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。 特定人语音识别芯片是针对指定人的语音识别，其他人的话不识别，须先把使用者的语音参考样本存入当成比对的资料库，即特定人语音识别在使用前必须要进行语音训练，一般按照机器提示训练2遍语音词条即可使用。 非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术，不分年龄、性别，只要说相同语言就可以，应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。应用这种芯片的机器(智能娃娃、电子宠物、儿童电脑)就具有交互功能了。 非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。 语音识别基本原理 嵌入式语音识别系统都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理，包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，接下来是特征提取，用以从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数。特征提取之后的数据一般分为两个步骤，第一步是系统"学习"或"训练"阶段，这一阶段的任务是构建参考模式库，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。第二是"识别"或"测试"阶段，按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。 语音识别四大平台 1、科大讯飞 科大讯飞股份有限公司成立于1999年，是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品开发，语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年，科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市，股票代码：002230。 11月23日科大讯飞轮值总裁胡郁在发布会上引述了罗永浩在9 月锤子发布会上的演示数据，表示科大讯飞的语音输入识别成功率也达到了97%，即使是离线识别准确率也达到了95%。 2、云知声 云知声成立于2012年6月。之前1年，Siri的发布再度唤醒了大家对语音识别的关注。经过四年多的积累，云知声的合作伙伴数量超过2万家，覆盖用户超过1.8亿，其中语音云平台覆盖城市超过470个，覆盖设备超过9000万台。 3、百度 百度则在11月22日宣布向开发者开放了情感合成、远场方案、唤醒二期和长语音方案等四项语音识别技术。百度语音开放平台自2013 年10 月上线以来每日在线语音识别请求已经达到了1.4 亿次，开发者数量超过14 万。在如此庞大的数据支撑下，百度语音在“安静条件下”的识别准确率达到了97%。4、搜狗 搜狗语音团队在11 月21 日推出了自己的语音实时翻译技术。搜狗的这项技术主要包括两个方面，分别是语音识别和机器翻译。根据该团队的介绍，搜狗语音识别的准确率达到了97%，支持最快400 字每秒的听写。 语音识别芯片原厂及芯片方案 1、ICRoute 总部：上海 简介：ICRoute专注于开拓语音识别的芯片市场,致力于研发出高性能的语音识别，语音处理芯片。为各种平台的电子产品提供VUI（Voice User Interface）语音人机交互界面。目前提供的语音识别芯片，可以在
语音识别实验2
关于语音识别的研究 网络工程专业网络C071班贾鸿姗 076040 摘要：语音识别技术的广泛应用 1前言： 语音识别技术也被称为自动语音识别 (ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T 贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes 已经将语法概率加入语音识别中。 1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。 语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。 尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。 2 正文 2.1应用领域 2.1.1.电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上，现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯片的价格降低，普通电话上也将具备语音拨号的功能。 2.1.2.汽车的语音控制 由于在汽车的行驶过程中，驾驶员的手必须放在方向盘上，因此在汽车上拨打电话，需要使用具有语音拨号功能的免提电话通信方式。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可以由语音来方便的控制。 工业控制及医疗领域。当操作人员的眼或手已经被占用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令，机器用语音做出应答。 2.1.3数字助理 个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）的语音交互界面。PDA的体积很小，人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在PDA上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识别的方法输入和查询信息。但是，这种方法仍然让用户感到很不方便。现在业界一致认为，PDA的最佳人机交互界面是以语音作为传输介质的交互方法，并且已有少量应用。随着语音识别技术的提高，可以预见，在不久的将来，语音将成为PDA主要的人机交互界面。 智能玩具 通过语音识别技术，我们可以与智能娃娃对话，可以用语音对玩具发出命令，让其完成一些简单的任务，甚至可以制造具有语音锁功能的电子看门狗。智能玩具有很大的市场潜力，而其关键在
语音识别-科普性介绍
随机过程理论在语音识别中的应用 第一章语音识别总述 1.1语音识别技术简介 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技术。在当下流行的即时通讯软件（如：微信、QQ等）里，语音识别技术得到了非常广泛的应用。当对方发来一段语音信息而自己不方便收听时便可以使用语音转化功能将语音信息转化成文字信息。此外，在许多输入法（如：讯飞输入法）中也可以使用语音输入功能。用户只需要对着麦克风说话，输入法便可以将语音转换为文字填入输入框，在方便用户的同时也提高了文字输入效率。 语音识别涉及的领域包括:数字信号处理、声学、语音学、计算机科学、心理学、人工智能等，是一门涵盖多个学科领域的交叉科学技术。 语音识别的技术原理是模式识别，其一般过程可以总结为：预处理、特征提取、基于语音模型库下的模式匹配、基于语言模型库下的语言处理、完成识别。 图1.0.1 语音识别过程 第二章预处理 声音的实质是波。在现如中得到广泛应用的音频文件格式（如：mp3等）都经过了压缩无法直接识别。语音识别所使用的音频文件格式必须是未经压缩处理的wav格式文件。下图是一个波形示例。
图2.0.2 语音波形示例 有了声波源文件输入便可以按照图2.1.1所示的各个步骤进行识别。 2.1静音切除 如图2.1.2所示，在得到的声波信号输入中需要实际处理的信号并不一定占满整个时域，会有静音和噪声的存在。因此，必须先对得到的输入信号进行一定的预处理，消去静音的部分并且滤除噪声的干扰才能对实际需要处理的有效语音进行识别。 噪声处理部分本文已在上文进行过讨论，这里不再赘述。去除静音需要用到V AD算法，本文对其做简单介绍。 2.1.1 V AD算法 V AD算法全称为V oice Activity Detection，又称语音边界检测。其可实现的功能有对语音信号进行打断、去除语音信号中的静音部分从而获取有效语音，还可以去除一部分噪声对后续语音识别过程造成的干扰。V AD主要是对输入语音信号的一些时域或频域特征判断其是否属于静音部分。本文只对这些参数做简要介绍，具体算法不属于本文重点因而不在此做细致讨论。 2.1.2时域参数 时域参数是通过对输入信号在时域上的特征参量进行区分。在信噪比较高的环境下使用时域参数进行区分效果显著。 1.相关性分析 通过对足够短的时间范围内的语音信号进行相关性检测可以初步判定该时间范围内的信号是否属于静音部分。在实际应用中，静音的部分实际上会混有各种各样的噪声，因此并非绝对意义上静音。噪声在各个时间范围内的相关性比较低，而人说话的语音相关性则比较强。因此，在高信噪比的条件下区分成功率很
语音识别技术原理及应用
语音AgentNet 的整体实现张宇伟
摘要： 本文论述了一个人机对话应用的实现(我命名它为AgentNet)。其应用实例为一种新的整合了语音技术的智能代理网络服务。 服务器端开发使用了微软SQL SERVER 7.0技术,客户端使用了微软Agent ，微软Specch SDK5语音合成，和语音识别技术。网络连接使用了SOCKET 技术,并论述了高层网络协议的实现。 [关键词] 人机对话，MS-AGENT,语音合成，语音识别，网络编程 [Abstract] This paper discuss a new actualization of man-machine conversation application, which is based on a modal of network service. And I name this service with the name of AgentNet. The development of this service used Microsoft SQL SERVER 7.0. And the client used the technology of Microsoft Agent, TTS (Text To Speech),SR(Speech Recognition).Also the client and the server connect with SOCKET. On the SOCKET, the paper discuss the development of High-Level net protocol. [Key Words] Man-Machine Conversation, MS-AGENT, TTS , SR ,Net Work Programming
语音识别技术概述(一)
语音识别技术概述(一) 作者：刘钰马艳丽董蓓蓓 摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。 关键词：语音识别；特征提取；模式匹配；模型训练 Abstract:Thistextbrieflyintroducesthetheoreticalbasisofthespeech-identificationtechnology,itsmo deofclassification,theadoptedkeytechniqueandthedifficultiesandchallengesithavetoface.Then,the developingprospectionandapplicationofthespeech-identificationtechnologyarediscussedinthelast part. Keywords:Speechidentification;CharacterPick-up;Modematching;Modeltraining 一、语音识别技术的理论基础 语音识别技术：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级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言（如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解），其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。 （一）语音识别单元的选取 选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。 单词（句）单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。 音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而英语是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。 音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母（包括零声母有22个）和韵母（共有28个）构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。 （二）特征参数提取技术 语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢？特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息（对特定人语音识别来讲，则相反）。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。 线性预测（LP）分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。 Mel参数和基于感知线性预测（PLP）分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
集成电路运算放大器的定义
第四章集成运算放大电路 第一节学习要求 第二节集成运算放大器中的恒流源 第三节差分式放大电路 第四节集成电路运算放大器 第五节集成电路运算放大器的主要参数 第六节场效应管简介 第一节学习要求 1. 掌握基本镜象电流源、比例电流源、微电流源电路结构及基本特性。 2. 掌握差模信号、共模信号的定义与特点。 3. 掌握基本型和恒流源型差分放大器的电路结构、特点，会熟练计算电路的静态工作点，熟悉四种电路的连接方式及输入输出电压信号之间的相位关系。 4. 熟练分析差分放大器对差模小信号输入时的放大特性，共模抑制比。会计算A VD、R id、 R ic、 R od、 R oc、K CMR。 5．熟悉运放的主要技术指标及集成运算放大电路的一般电路结构。 学习重点：
掌握集成运放的基本电路的分析方法 学习难点： 集成运放内部电路的分析 集成电路简介 集成电路是在一小块 P型硅晶片衬底上，制成多个晶体管 ( 或FET)、电阻、电容，组合成具有特定功能的电路。 集成电路在结构上的特点： 1. 采用直接耦合方式。 2. 为克服直接耦合方式带来的温漂现象,采用了温度补偿的手段 ----输入级是差放电路。 3. 大量采用BJT或FET构成恒流源 ,代替大阻值R ,或用于设置静态电流。 4. 采用复合管接法以改进单管性能。 集成电路分为数字和模拟两大部分。 返回 第二节集成运算放大器中的恒流源 一、基本镜象电流源
电路如图6.1所示。T1,T2参数完全相同,即 β1=β2,I CEO1=I CEO2 ，从电路中可知V BE1=V BE2，I E1=I E2，I C1=I C2 当β>>2时, 式中I R=I REF称为基准电流，由上式可以看出，当R确定后，I R就确定，I C2也随之而定，我们把I C2看作是I R的镜像，所以称图6.1为镜像恒流源。 改进电路一：
基于AVR单片机的语音识别系统设计
基于AVR单片机的语音识别系统设计 0 引言传统的人机交互依靠复杂的键盘或按钮来实现，随着科技的发展，一些新型的人机交互方式也随之诞生，带给人们全新的体验。基于语音识别的人机交互方式是目前热门的技术之一。但是语音识别功能算法复杂、计算量大，一般在计算机上实现，即使是嵌入式方面，多数方案也需要运算能力强的 ARM 或DSP，并且外扩RAM、FLASH 等资源，增加了硬件成本，这些特点 无疑限制了语音识别技术的应用，尤其是嵌入式领域。本系统采用的主控MCU 为Atmel 公司的ATMEGA128，语音识别功能则采用ICRoute 公司的单芯片LD3320。LD3320 内部集成优化过的语音识别算法，无需外部 FLASH，RAM 资源，可以很好地完成非特定人的语音识别任务。 1 整体方案设计1．1 语音识别原理在计算机系统中，语音信号本身的不确定性、动态性和连续性是语音识别的难点。主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论，原理如图1 所示。 语音识别通常需要两个阶段完成。第一阶段是训练，主要是提取语音特征，用户往往需要进行几次语音训练，经过预处理和特征提取后获得相应特征参数。第二阶段是识别，识别过程就是将输入的语音特征参数和模型库中的参数进行相似性比较，最后输出匹配度最高的特征参数完成识别过程。 2 硬件电路设计硬件框架如图2 所示，电路主要由主控制器电路和语音识别电路组成。ATMEGA128 控制LD3320 语音识别电路，输出结果由ATMEGA128 处理，然后通过总线来控制不同的设备。 2．1 控制器电路控制器选用Atmel 公司生产的ATMEGA128 芯片，采用先
LD3320介绍
工作原理： 语音识别芯片的工作流程是：对经过过MIC输入的声音实施频谱分析——语音特征的提取——匹配关键词语列表中的关键词语——从此关键字列表中得分最高的关键词语作为最终语音识别的结果输出。 语音识别芯片得到的结果的两种情况： 1）在预定的时间内（比如5秒钟的语音数据），芯片对外部送入的语音数据进行运算分析，给出识别结果。 这种情况下可以设想为芯片设定了一个5秒的录音定时，芯片在录音定时结束后会中断识别语音的通道，并且根据已送入芯片的语音数据通过算法得出一个识别结果。 2）语音识别芯片运用端点检测VAD（voice activity detection）技术检查设备外部送入的语音数据流，检测出外部停止说话，运算分析开始说话到结束说话
的语音数据，得到识别结果。 VAD的工作原理：在背景的基础上检测到有发音，那就视为声音的开始；若在一段时间内（比如600毫秒）持续检测到背景声音，那就认为声音的结束。 LD3320芯片介绍 LD332X芯片是一款由是有ICRoute公司设计生产的“语音识别”专用芯片。该芯片集成了语音识别处理器和一些外部电路，包括AD、DA转换器、麦克风接口、声音输出接口等。不需要外接任何的辅助芯片如Flash、RAM等，直接集成在现有的产品中即可以实现语音识别/声控/人机对话功能。真正提供了单芯片的语音识别解决方案。在LD332X内部，固化有高效的非特定人语音识别搜索引擎模块和完整的非特定人语音识别特征库，以及专为语音识别而作的硬件优化和加速设计。 主要的特色功能有：非特定人语音识别技术、可动态编辑的识别关键词语列表、单芯片解决方案、高精度A/D和D/A通道、高准确度和实用的语音识别效果、可自由编辑50条关键词语。 芯片的外观： 内部逻辑结构如图：
基于深度学习的语音识别——文献阅读笔记
语音识别 1 《基于深度学习的语音识别应用研究》 语音识别主要作用就是把一段语音信号转换成相对应的文本信息,系统主要由声学特征提取、语言模型、声学模型和解码器等组成。训练识别的过程是从原始波形语音数据中提取的声学特征经过训练得到声学模型,与发声词典、语言模型组成网络,对新来的语音提取特征,经过声学模型表示,通过维特比解码得出识别结果。 特征 系统主要由声学特征提取、语言模型、声学模型和解码器等组成。 音识别中的特征包括:线性预测参数(LinearPredictionCoefficients,LPC)、倒谱系数(Cepstral Coefficients, CEP)、梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)和感知线性预测系数(Perceptual Linear Prediction, PLP)等。 声学模型 声学基元选择 词(Word)、音节(Syllable)、声韵母(Initial/Final) 以及音素(Phone) HMM声学建模 隐马尔科夫模型 声学模型训练准则 最大似然准则 语言模型 统计语言模型,通过概率来表示词序列在语言环境中出现的可能性,并不是基于语法规则的简单判断。 解码器 通过在一个由语言模型、发声词典、声学模型构成的网络空间中 搜索得分较高的状态序列,其中这里的网络空间有动态网络和静态网络,得分主要由声学模型得分和语言模型得分共同决定。 语音识别的深度学习 CNN 将语音看做二维特征输入时，第一维是时域维度，第二维是频域维度，这两维的物理意义完全不同!.
输入层、卷积核、特征图(feature map)都是一维的。 用Kaldi中特征提取工具以帧长25ms、巾贞移10ms,提取原始数据生成39维MFCC特征(12维滤波器输出值加上1维对数能量,以及其一阶差分和二阶差分)。分布满足a, =0及德尔塔=1,这么做可以直接避免训练样本分布的重新估计。 总结 通过深度神经网络提取语音特征的方法、深度神经网络提取声韵母属性的方法和深度学习搭建声学模型的方法的语音识别系统与MFCC特征下GMM-HMM 搭建的系统就词识别率的结果比较可以看出,深度学习网络替换GMM模型做状态输出的系统识别错误率最低,深度神经网络提取声韵母属性的方法的效果次之,深度神经网络提取语音特征效果比深度神经网络提取声韵母属性效果差,但是比MFCC的系统好。 2 卷积神经网络在语音识别中的应用 将语音看做二维特征输入时，第一维是时域维度，第二维是频域维度。 DNN上实验证明，多帧串联的长时特征对模型性能的提高很重要。当前帧的前后几帧串联起来构成长时特征。 频域维度上，一般采用梅尔域的滤波带系数( filterbank) 作为参数( 如图% 中选择+ 个滤波频带) 在送入B++ 训练前，将多帧串联构成长时 特征!所有特征都进行了逐句的均值方差规整! 英文标准连续语音识别库TIMIT 主流的语音识别系统基本上都是以隐马尔科夫模型为基础所建立的 倒谱均值方差归一化、声道长度归一化以及RASTA滤波 用深度学习方法提取语音高层特征通常可以采用MFCC、PLP以及filter-bank 等参数作为输入。