搜档网
当前位置:搜档网 › OTP语音IC

OTP语音IC

OTP语音IC
OTP语音IC

OTP语音芯片

语音芯片定义:将语音信号通过采样转化为数字,存储在IC的ROM中,再通过电路将ROM中的数字还原成语音信号。

根据语音芯片的输出方式分为两大类,一种是PWM输出方式,一种是DAC 输出方式, PWM输出音量不可连续可调,不能接普通功放,目前市面上大多数语音芯片是PWM输出方式。另外一种是DAC经内部EQ放大,该语音芯片声音连续可调,可数字控制调节,可外接功放。

普通语音芯片放音功能实质上是一个DAC过程,而ADC过程资料是由电脑完成,其中包括对语音信号的采样、压缩、EQ等处理。

录音芯片包括ADC和DAC两个过程,都是由芯片本身完成的,包括语音数据的采集、分析、压缩、存储、播放等步骤。

ADC=Analog Digital Change 模数转换

DAC= Digital Analog Change 数模转换

音质的优劣取决于ADC和DAC位数的多少。例如:20秒到 340秒,最低从10秒到340秒.语音芯片直观的从名称上来看,就是与语音有关的芯片,语音就是存储的电子声音,凡是能发出声音的芯片,就是语音芯片,俗称声音芯片,英文准确些来说应该是Voice IC. 在语音芯片的大家庭中,根据声音的类型不同可分为(Speech IC)和(Music IC)两种.这儿应该算是语音芯片专业的区分方法.

OTP语音芯片

OTP(One Time Programable)是指一次性可编程语音芯片,语音只能烧写一次,适合应用在不需要修改语音、语音长度短的场合,从放音的长度上可以分为10秒、20秒、40秒、80秒、170秒、340秒。OTP语音芯片的特点是单芯片方案、价格便宜,适合中小型批量生产,即便是小数量生产也可以及时拿货。主要应用在中低端玩具、电子琴、电动车等产品上。例如:广州美芯生产的各类OTP 语音IC中最常用的就有MX5AS系列和MXH系列40s、80s的芯片。这几款芯片他们的外围电路相对简单,工作电压范围广,而且成本低,音质好,一般应用于小家电、报警器、考勤机、血压计等很多领域。

语音识别如何处理工作 语音识别功能三个处理阶段

语音识别如何处理工作语音识别功能三个处理阶段 当今的消费者对技术的要求日益提升,这一点在用于与设备进行互动的界面技术上体现得尤为明显。人们对包括手机、车载电子、家用网络和办公环境下的设备要求越来越高,要求它们能够融入更易操作的、更直观的用户界面,以更贴切反映人与人之间的互动关系。 在每一个新的产品周期中,设计人员都倍感压力,要设计出操作更加精确、用户界面更加直观的产品。近年来,继触屏技术逐渐普及到包括电话、平板电脑、显示器、销售点解决方案、ATM和查询机等设备之后,语音识别技术正在快速成为驱动产品创新与运用的下一代用户界面技术。语音识别,甚至是手势与影像识别,成为各种工作与个人设备的标准配备只是个时间问题。由于语音识别技术在某种程度上受制于嵌入式应用的发展,因此其至今仍然处于发展的初期。然而,语音识别交互界面技术将最终被广泛采用,这是技术发展的大势所趋。汽车工业已经在计划引入更多具备更强嵌入式语音识别功能的尖端模块。 语音识别技术之所以发展缓慢,部分是由于用户界面越直观,其所需的处理能力与内存就呈指数级别上升,这反过来促进了闪存技术的创新发展。正如大多数设计人员所熟知的那样,用户界面越直观,其所需的技术平台与设计就越复杂。用户界面技术将消耗更多的计算能力与闪存,才能在达到高性能的处理能力的同时,保持最佳用户体验。一种解决方案是采用专门的硬件,即具有下一代闪存能力、集成了逻辑与灵活软件算法的专用协处理器。这些协处理器能够作为独立的硬件加速器分担主应用处理器的负担,从而获得市场上最高水平的用户体验。 人机交互界面的演进 自从电脑鼠标问世以来,HMI(人机交互)技术取得了长足进步。用户界面的创新从历史上看可归功于新器件的成功运用,例如,从老款移动电话的实体按键变为智能手机的触屏。打造具有吸引力的用户界面极具挑战性,需要相当复杂的系统来创造功能性强、易于访问、逻辑清晰与令人愉悦的用户体验。这种复杂系统对高可靠性、高性能硬件提在处理能力和

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

语音识别输入系统

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

语音识别技术的发展与未来

语音识别技术的发展与未来 与机器进行语音交流,让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”,该技术让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。 在1952年的贝尔研究所,Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。 大规模的语音识别研究始于上世纪70年代以后,并在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后,语音识别研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。 同时,语音识别在研究思路上也发生了重大变化,由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型的技术思路。此外,业内有专家再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。 上世纪90年代以后,在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破。但是,在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。比如,DARPA是在上世界70年代由美国国防部远景研究计划局资助的一项计划,旨在支持语言理解系统的研究开发工作。进入上世纪90年代,DARPA计划仍在持续进行中,其研究重点已转向识别装置中的自然语言处理部分,识别任务设定为“航空旅行信息检索”。 我国的语音识别研究起始于1958年,由中国科学院声学所利用电子管电路识别10个元音。由于当时条件的限制,中国的语音识别研究工作一直处于缓慢发展的阶段。直至1973年,中国科学院声学所开始了计算机语音识别。 进入上世纪80年代以来,随着计算机应用技术在我国逐渐普及和应用以及数字信号技术的进一步发展,国内许多单位具备了研究语音技术的基本条件。与此同时,国际上语音识别技术在经过了多年的沉寂之后重又成为研究的热点。在这种形式下,国内许多单位纷纷投入到

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

语音识别技术文献综述

语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双 苏州大学 摘要 本文回顾了语音识别技术的发展历史,综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法,分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。 关键词:语音识别;特征;匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引言 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。语音识别是一门交叉学科,所涉及的领域有信号处理、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,甚至还涉及到人的体态语言(如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解)。其应用领域也非常广,例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统,在信息高度化的今天,语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史 语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年,AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统:Audry系统。

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院:化工与环境学院 学号:2120151177 姓名:杜妮

摘要:随着计算机技术的不断发展,人工智能程度也越来越高,作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献,分析最新声音识别的方法和应用。 关键字:模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展,语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令,并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括:特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术,语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展,人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造,以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤,以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献,分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势,并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例,从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号,特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息,减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础,只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数,才能对这些参数进行高效的语音通信,语音合成,和语音识别等处理,并且语音合成的好坏,语音识别率的高低,也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前,针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟,已经能够满足通常应用的要求,并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

matlab语音识别系统(源代码)最新版

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。

语音识别基本知识及单元模块方案设计

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

语音识别的发展及应用

语音识别的发展及应用 本文介绍了隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM),传统的人工神经网络语音识别方法以及改进的人工神经网络,针对最近研究热点深度学习在语音识别中的应用做了详细的描述,并对与人工神经网络在语音识别中的缺点进行阐述,就如何将HMM与深度神经网络联合起来运用到语音识别中进行详细的分析与介绍。 标签:隐马尔科夫模型人工神经网络深度学习 一、引言 伴随着计算机技术的不断进步以及人工智能学科的飞速发展。人们对大脑学习、思维机能的研究逐渐深入。人工神经网络作为借鉴人脑神经元互相连结构的信息处理网络,受到了广泛的关注。深度学习作为人工神经网络的一个分支,能够从海量的数据中挖掘到有效的信息,成为语音识别领域的一个研究热点。 二、隐马尔科夫模型 隐马尔可夫模型[3](HMM)是马尔可夫链的一种,它的状态不能直接观察到,但能通过观测向量序列观察到,每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态,每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以,隐马尔可夫模型是一个双重随机过程——具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。 隐马尔科夫模型(HMM)可以用五个元素来表示,包括两个状态集合和三个概率矩阵:1.隐含状态S;2.可转移状态O;3aaaa.初始状态概率矩阵π;4.隐含状态转移概率矩阵A;5.观测状态转移概率矩阵B。一般的,可以用λ=(A,B,π)三元组来简洁的表示一个隐马尔科夫模型。应用隐马尔科夫模型通常解决三类基本问题:1.评估问题;2.解码问题;3.学习问题。 隐马尔可夫模型是目前进行声学建模的主流技术。采用5状态的连续HMM 模型(见图1),其中1、5状态只起连接作用,没有观测概率,第2、3、4状态有高斯概率分布,假设特征参数是相互独立的,所以规定协方差矩阵为对角阵。 图1 五状态HMM模型结构 三、深度神经网络模型 1.神经网络的基本概念 神经网络即人工神经网络,是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法的数学模型。此网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大

语音识别输入软件

《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。

语音识别技术的现状与未来

语音识别技术的现状与未来 The Present and Future of Speech Recognition (CSLT-TRP-20160034) 王东(Dong Wang) 2017/01/08 CSLT, RIIT, Tsinghua Univ.

语音识别任务及其研究意义 语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)是指利用计算机实现从语音到文字自动转换的任务。在实际应用中,语音识别通常与自然语言理解、自然语言生成和语音合成等技术结合在一起,提供一个基于语音的自然流畅的人机交互方法。 早期的语音识别技术多基于信号处理和模式识别方法。随着技术的进步,机器学习方法越来越多地应用到语音识别研究中,特别是深度学习技术,它给语音识别研究带来了深刻变革。同时,语音识别通常需要集成语法和语义等高层知识来提高识别精度,因此和自然语言处理技术息息相关。另外,随着数据量的增加和机器计算能力的提高,语音识别越来越依赖数据资源和各种数据优化方法,这使得语音识别与大数据、高性能计算等新技术产生广泛结合。综上所述,语音识别是一门综合性应用技术,集成了包括信号处理、模式识别、机器学习、数值分析、自然语言处理、高性能计算等一系列基础学科的优秀成果,是一门跨领域、跨学科的应用型研究。 语音识别研究具有重要的科学价值和社会价值。语音信号是典型的局部稳态时间序列,研究这一信号的建模方法具有普遍意义。事实上,我们日常所见的大量信号都属于这种局部稳态信号,如视频、雷达信号、金融资产价格、经济数据等。这些信号的共同特点是在抽象的时间序列中包括大量不同层次的信息,因而可用相似的模型进行描述。历史上,语音信号的研究成果在若干领域起过重要的启发作用。例如,语音信号处理中的隐马尔可夫模型在金融分析、机械控制等领域都得到了广泛应用。近年来,深度神经网络在语音识别领域的巨大成功直接促进了各种深度学习模型在自然语言处理、图形图象处理、知识推理等众多应用领域的发展,取得了一个又一个令人惊叹的成果。 在实用价值方面,语音交互是未来人机交互的重要方式之一。随着移动电话、穿戴式设备、智能家电等可计算设备的普及,基于键盘、鼠标、触摸屏的传统交互方式变得越来越困难。为了解决这种困难,手势、脑波等一系统新的人机交互方式进入人们的视野。在这些五花八门的新兴交互方式中,语音交互具有自然、便捷、安全和稳定等特性,是最理想的交互方式。在语音交互技术中,语音识别是至关重要的一环:只有能“听懂”用户的输入,系统才能做出合理的反应。今天,语音识别技术已经广泛应用在移动设备、车载设备、机器人等场景,在搜索、操控、导航、休闲娱乐等众多领域发挥了越来越重要的作用。随着技术越来越成熟稳定,我们相信一个以语音作为主要交互方式的人机界面新时代将很快到来。 研究内容和关键科学问题 语音识别研究主要包括如下三方面内容:语音信号的表示,即特征抽取;语音信号和语言知识建模;基于模型的推理,即解码。语音信号的复杂性和多变性使得这三方面的研究都面临相当大的挑战。图1给出一个语音识别系统的典型架构。

语音识别控制灯

信息与电气工程学院 电子信息工程CDIO二级项目(2013/2014学年第二学期) 题目:语音识别控制灯 专业班级:电子信息 学生姓名: 学号: 指导教师:马永强老师 设计周数:15周 设计成绩: 2014年6月4日

目录 1 项目设计目的及任务 (2) 2 项目设计思路 (2) 2.1 LD3320芯片 (2) 2.1.1 LD3320芯片的功能 (2) 2.1.2 寄存器介绍 (2) 2.1.3 寄存器的操作 (3) 2.1.4 驱动程序 (4) 2.1.5 播放声音 (7) 3 设计电路 (11) 3.1 仿真电路 (11) 3.2 电路工作原理分析 (11) 3.2.1 程序流程 (11) 3.2.2 原理说明 (12) 4 项目设计心得 (12) 5 参考文献 (13)

1 项目设计目的及任务 要求完成一个语音识别控制灯系统的设计,基于LD3320芯片的语音识别系统。最基本的要求做到语音说出一些简单的命令,系统会识别并且做出相应地动作或运作,以此来控制灯的亮和灭。要求设计出原理图,并且利用proteus软件进行了仿真试验。 2 项目设计思路 2.1 LD3320芯片 2.1.1 LD3320芯片的功能 语音识别是对基于生理学和行为特征的说话者嗓音和语言学模式的运用。它与语言识别不同在于这项技术不对说出的词语本身进行辨识。而是通过分析语音的唯一特性,例如发音的频率,来识别出说话的人。 语音识别技术使得人们可以通过说话的嗓音来控制能否出入限制性的区域。举例来说,通过电话拨入银行、数据库服务、购物或语音邮件,以及进入保密的装置。语音识别与其他生物识别技术相比,不仅具有不会遗失和忘记、不需记忆、使用方便等特点,而且还具有用户接受程度高,声音输入设备造价低廉等优点。由于涉及不到用户的隐私问题,所以可以方便的推广应用。 LD3320芯片是一款“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。本芯片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。并且,识别的关键词语列表是可以任意动态编辑的。该芯片不需要外接任何的辅助芯片,直接集成在现有的产品中,即可实现语音识别,声控,人机对话功能。 LD3320完成非特定人语音识别,每次识别最多可以设置50项候选识别语句,每个识别句可以是单字,词组或短句,长度为不超过10个汉字或者79个字节的拼音串。另一方面,识别句内容可以动态编辑修改,因此可由一个系统支持多种场景。 芯片采用48脚QFN塑料封装,工作供电为3.3V。核心是语音识别运算器,配合输入和输出,AD/DA转换等模块,完成语音识别的功能。LD3320芯片还支持并行和串口接口,串行方式可以简化与其他模块的连接。 2.1.2 寄存器介绍 寄存器大部分都是有读和写的功能,有的是接受数据的,有的是设置开关和状态的。寄

孤立词语音识别程序

孤立词语音识别程序

信息处理仿真实验语音处理部分 一、实验目的 按所学相关语音处理的知识,自己设计一个孤立词语音识别程序,分析所设计系统的特性。熟悉不同模块间如何进行有效的组合,以及模 块内的设计,重点掌握特征参数的提取和模式识别方法,并对不同的特 征参数提取方法和模式匹配方法有大概的了解,知道其不同的优缺点。 二、实验内容 1、熟悉预处理、特征参数提取、模式匹配三个模块的原理,并设计 这三个模块的matlab子程序。 2、设计主程序,将上述3个模块合理组合构成一个系统,训练模板并 测试。 三、实验原理及设计步骤 1、孤立词语音识别系统:先用端点检测将语音中有用的语音部分提取出来(即 将头部和尾部的静音部分除掉),然后提取语音信号的Mel尺度倒谱参数(MFCC),进行动态归整(DTW算法)后与模板库里面的标准语音作比较,具体流程如下: 图3.1孤立词语音识别系统 2、各模块解析 ⑴预处理:包括反混叠失真滤波器、预加重器、端点检测和噪声滤波器。这里 将预加重器和噪声滤波器放在下一个模块里,所以预处理主要进行端点检测以捕捉到数据中的语音信息。 端点检测采用双门限法来检测端点。同时,利用过零率检测清音,用短时能量检测浊音,两者配合。整个语音信号的端点检测可以分为四段:静音、过渡段、语音段、结束。程序中使用一个变量status来表示当前 所处的状态。 在静音段,如果能量或过零率超越了低门限,就应该开始标记起始点,进入过渡段。 在过渡段中,由于参数的数值比较小,不能确信是否处于真正的语音段,因此只要

两个参数的数值都回落到低门限以下,就将当前状态恢复到静音状态。 而如果在过渡段中两个参数中任意一个超过了高门限,就可以确信 进入语音段了。 一些突发性的噪声可以引发短时能量或过零率的数值很高,但是往往不 能维持足够长的时间,这些可以通过设定最短时间门限来判别。当 前状态处于语音段时,如果两个参数的数值降低到低门限以下,而 且总的计时长度小于最短时间门限,则认为这是一段噪音,继续扫 描以后的语音数据。否则就标记好结束端点,并返回 ⑵特征参数提取:常用的语音识别参数有线性预测参数(LPC),线性预测倒谱 参数(LPCC)和Mel 尺度倒谱参数(MFCC)等。这里提取语音信号的Mel 尺度倒谱参数(MFCC),步骤如下: 预 加 重汉明窗傅立叶变 换取模三角滤波函数组取对数离散余弦变换语音 信号MFCC 归一化导谱提升计算差分系数并合 并特征参数 图3.2特征参数提取 分析: ①预加重 ()()-0.97(1)y n x n x n =- ②加汉明窗 ()()()w x n y n w n =? ③ FFT 1 2/0()()N j nk N w w n X k x n e π--==∑ 这里直接采用现成的FFT 快速算法。 ④对频谱进行三角滤波 程序采用归一化mel 滤波器组系数 ⑤计算每个滤波器的输出能量 120()ln ()()0N w m k S m X k H k m M -=??=≤< ??? ∑ ⑥离散余弦变换(DCT)得到MFCC ()1()()cos (0.5)/1,2,...,M m C n S m n m M n p π==-=∑ 通常协方差矩阵一般取对角阵,三角滤波器组的对数能量输出之间

语音识别调研

语音识别调研报告 一、语音识别简介 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. 它是一门交叉学科。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。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。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 二、语音识别发展史 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.。具体发展历史: ①1952年贝尔研究所Davis等人研究成功了世界上第一个能识别10个英文数字发音的 实验系统。 ②1960年英国的Denes等人研究成功了第一个计算机语音识别系统。 ③大规模的语音识别[3] 研究是在进入了70年代以后,在小词汇量、孤立词的识别方面 取得了实质性的进展。 ④进入80年代以后,研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。在研究 思路上也发生了重大变化,即由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型(HMM)的技术思路。此外,再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。

语音识别技术的发展与未来

语音识别技术的发展与未来-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

语音识别技术的发展与未来 与机器进行语音交流,让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”,该技术让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。 在1952年的贝尔研究所,Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。 大规模的语音识别研究始于上世纪70年代以后,并在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后,语音识别研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。 同时,语音识别在研究思路上也发生了重大变化,由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型的技术思路。此外,业内有专家再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。 上世纪90年代以后,在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破。但是,在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。比如,DARPA是在上世界70年代由美国国防部远景研究计划局资助的一项计划,旨在支持语言理解系统的研究开发工作。进入上世纪90年代,DARPA计划仍在持续进行中,其研究重点已转向识别装置中的自然语言处理部分,识别任务设定为“航空旅行信息检索”。 我国的语音识别研究起始于1958年,由中国科学院声学所利用电子管电路识别10个元音。由于当时条件的限制,中国的语音识别研究工作一直处于缓慢发展的阶段。直至1973年,中国科学院声学所开始了计算机语音识别。 进入上世纪80年代以来,随着计算机应用技术在我国逐渐普及和应用以及数字信号技术的进一步发展,国内许多单位具备了研究语音技术的基本条件。与此同时,国际上语音识别技术在经过了多年的沉寂之后重又成为研究的热点。在这种形式下,国内许多单位纷纷投入到这项研究工作中去。 1986年,语音识别作为智能计算机系统研究的一个重要组成部分而被专门列为研究课题。在“863”计划的支持下,中国开始组织语音识别技术的研究,并决定了每隔两年召开一次语音识别的专题会议。自此,我国语音识别技术进入了一个新的发展阶段。 自2009年以来,借助机器学习领域深度学习研究的发展以及大数据语料的积累,语音识别技术得到突飞猛进的发展。

语音识别技术

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 表2 和20 sto对应的数据库信息

相关主题