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
[目录]
第一章概述 (5)
1.1当前人机对话模型分析 (5)
1.2 当前网络应用分析 (5)
1.3 AgentNet 概念 (6)
第二章语音合成及语音识别技术 (6)
2.1 语音技术概述 (6)
2.2 微软语音技术 (7)
第三章Agent 技术介绍 (8)
3.1 Microsoft Agent技术介绍 (8)
3.2 Microsoft Agent技术应用原理 (9)
第四章开发系统介绍 (11)
4．1 Microsoft Development Studio 6.0 (11)
3．2 Microsoft SQL SERVER 2000 (13)
第五章系统实现 (14)
5.1 需求分析 (14)
5.2 模块分析 (14)
5.2.1 [客户端模块] (14)
5.2.2 [服务器端模块] (17)
5.3 具体实现细节 (18)
5.3.1 [客户端界面层] (18)
5.3.2 [客户端核心层] (24)
5.3.3 [客户端功能层] (25)
5.3.4 [客户端网络层] (29)
5.3.5 [服务器端网络层] (31)
5.3.6 [服务器端核心层] (33)
5.3.7 [服务器端功能层] (33)
5.3.8 [服务器端数据层] (34)
第六章使用手册 (36)
[操作系统要求] (36)
[硬件要求] (36)
[服务器端安装] (36)
[客户端支撑软件的安装] (36)
第七章总结与展望 (37)
参考文献 (38)
第一章概述
1.1当前人机对话模型分析
[当前研究]
人机界面正成为计算机行业的研究重点。现在的研究成果主要集中在“让电脑听懂说话”方面，IBM首先推出了语音识别技术，微软、摩托罗拉等公司也都展开了大量研究。成熟的语音平台软件包有微软的Speech SDK 、IBM的ViaVoice，等等。
目前全球人机界面研究的重点，正从研究计算机如何运行转向研究人的行为，主要包括的领域有：语音上网、多模式对话管理、语音和视觉相结合、现有芯片结合改造等。在英特尔中国研究中心，电脑已可进行语音天气、股票查询，你只要说出股票名称，它就会告诉你现在的股价；而一位研究人员在写文章时，一边用手写板写，一边说：“填加四行表格”“删除两行”，而不必像过去那样自己动手画表、不停地按删除键。
“未来，人们在与电脑交流时，可能根本见不到电脑”，出任英特尔人机界面总框架师的颜永红博士说，无论你是坐在沙发上还是躺在床上，只要手头有一个类似话筒、手写板或者遥控器之类的小玩意，就可以和电脑无线连接指挥它工作。
本文以下章节讨论了微软语音软件的应用。
1.2 当前网络应用分析
Internet自60年代出现以来蓬勃发展，近年来以惊人的速度增长——连网主机量每年翻一番，万维网站点每半年翻一番.同时伴随多媒体技术的飞速发展，Internet上多媒体应用层出不穷，多媒体信息的数量与日俱增.Internet已逐步由单一的数据传送网向数据、语音、图像等多媒体信息的综合传输网演化.
1.3 AgentNet 概念
正当计算机应用，尤其是网络应用不断增加的时候,计算机用户被许多操作所迷惑。对此，我们提出AgentNet 的概念。AgentNet 它是一种新的人机界面的尝试。
通过它，用户可以用语音告诉AgentNet帮你工作。比如：你说一句”喂，老头，有没有邮件呀？”(老头，是AgentNet 的客户精灵的名字,你当然可以任意设置它的名字)，AgentNet 就会帮你收邮件。又比如你说：“有没有什么新闻呀？”，它就会为你通报你感兴趣的新闻，等等许多智能的功能。
要实现我们的目标，我们在智能代理（Agent）技术上，整合了语音合成和语音识别技术。同时实现了一套自己开发的网络协议，为以后增加新的智能服务提高了方便。
实现的困难在于：要把现成的许多较新的概念模型实现（如智能代理的实现等），并整合以往的各种成熟的技术（如网络模型的实现、语音技术的运用等等）。
后继章节将讨论其具体问题。
第二章语音合成及语音识别技术
2.1 语音技术概述
语音识别技术是信息领域的标志技术，这项被科学家称为“比登月还难”的研究，在计算机飞速发展的带动下，有了重大的突破。语音识别技术日臻成熟，目前正处于向产品化迈进的转折阶段。语音识别作为人机对话的手段，在计算机日益增长的今天，愈发显得出其在IT产业中的重要地位。
[人机对话梦想成真]
人机对话，让电脑听懂人的语言是二十世纪人类的理想之一。对于绝大多数人而言，电脑输入绝不是一件令人愉快的事情，人们心中希望计算机是个“能听会说”的工作伙伴，而不是今天这般又聋又哑毫无生气的复杂机器。直接对计算机发号施令，解放出我们的双手，在任何状态（不只限于坐在那里敲键盘）下与
计算机进行互动交谈式的操作是数字化生存时代的效率体现和人性化工作方式的完满结合。Microsoft公司的总裁比尔·盖茨认为：下一代的操作系统以及应用程度的用户界面将摒弃键盘和鼠标，代之以真正意义的人机对话。
从另一方面看，微电子技术发展到今天，摩尔定理仍惊人的准确，计算机和电子通信设备日益微型化。在小型化（minianturization）的趋势下，袖珍型的掌上电脑已有了“实验室产品”不久将出现在你我的手中，由此不难看到，计算机将会微缩成腕上的手表般大小。显而易见，如若仍采用键盘输入是不可能的，还有其它类似控制仪器或通讯设备的键盘，也将在微型化的潮流之中成为众矢之的遭到淘汰。由此，语音输入便成为唯一的最佳选择。人们将完全抛弃键盘，对着手表大小的腕上计算机或电话，轻声说出想要计算机完成的工作或是说出要拨打的电话号码。“一切尽在数言中。”
[有限的词汇无限的应用]
语言是人类交流的第一手段。而语言本身也正随着社会的发展而不断地更新变异，人们终其一生都在自觉或不自觉地进行着语言的学习和更新。无疑这种变化将成为计算机语音识别的重大难点。随心所欲地同计算机交谈是人类追求机器智能化的最高境界，这种“智能听写机”构成的系统是无限词汇（无限命令集）的语音识别，其技术难度远高于“有限命令集”，就目前的研究水平，研制一些有限词汇（有限命令集）的专听写用系统是尽快将语音技术扩大应用范围、推向市场的快捷途径。
2.2 微软语音技术
[Speech 概述]
微软Speech SDK 5.0是微软公司的语音开发软件包工具。
其工具、信息、引擎和样品帮助，与微软公司API 5.0结合起来成为一个软件包。 Speech SDK也包括微软公司的先进的语音识别引擎和微软公司的Concatenative的语音合成引擎（以前代号为的“wistler”）
SAPI 5.0由2个接口：应用程序设计接口（API）和设备驱动程序接口（DDI）构成。SAPI的5.0 API显著地减少了使用语音识别的应用和综合的代码。
SAPI的5.0 DDI和API 除掉了许多类似在语音合成和识别引擎的多线程，
在声音的装置管理和方便的应用的实现细节。
[API 事件]
Speech SDK 语音合成和语音识别与应用程序的接口，是通过接收API事件完成。
例如，正文的词,或通用的短语被识别的时候成生了API 事件。
[语音合成API]
应用程序使用接口-- ISpV oice,使API 完成基本语音合成。
应用程序通过具有CLSID_SpV oice 的COM CoCreateInstance方法得到ISpV oice接口得到COM 接口指针。
应用程序能通过ISpV oice：Speak 的方法合成语音，将把要合成的语音的文本通过参数传递给Speech SDK。
[语音识别API]
就像IspV oice 作为语音合成API 一样，ISpRecoContext是给语音识别的主要的接口对象指针。通过设置NotifySink 识别事件陷阱池，应用程序可以捕获语音识别完成事件。
第三章 Agent 技术介绍
3.1 Microsoft Agent技术介绍
Microsoft Agent最早出现在Office 95中，主要用于Office 的帮助，微软称之为“Office 助手”--是在一个小窗口内播放各种幽默的卡通动画，而且这些动画是随特定的操作不同而改变，这就给使用电脑的人增添了许多乐趣。不过这种方式在现在看来是很“简陋”的，不直观也不形象生动。
1997年微软推出Agent 1.5版，从界面上彻底脱离了窗口的限制，而变得非常形象生动,而且其核心采用了基于COM的ActiveX控件方式，这就意味着Agent 可以在Visual C++、Visual Basic、Html以及所有支持ActiveX的开发语言很方便的进行二次开发。同时其它领域的相关技术也很好的应用到Agent中来，如语音合成、语音识别等技术(这里需要特别提出的是有关中文语音合成和识别至尽尚未应用于Agent，不能不说是一种遗憾)。这样Agent就转变为新一代会说能听的智能界面，其深远意义显而易见。
伴随着新世纪的到来，微软发布的Office2000中彻底的应用了Agent的技术(应该说基于Agent 2.0,听说英文版的Office 2000可支持语音提示和语音命令识别)，而且微软的新一代操作系统Windows2000完全内置了Agent的组件系统，可见微软对Agent抱有极大的兴趣的。
总之Agent是一个非常有发展前途的技术，目前国外已有不少基于Agent的软件，如TalkMail等，国内也有部分英语学习软件使用了Agent的技术。但是由于Agent的语音模块只使用到了Speech Sdk 4.0 ，语音模块不支持中文，语音识别率低。所以，本设计没有使用Agent 自带的语音技术，而采用最新的语音Speech Sdk 5.0 的底层调用，支持简体中文，合成和识别。而对于Agent 界面模块使用到了动画技术，作为人机交流的界面。
3.2 Microsoft Agent技术应用原理
对Agent编程的方法主要有使用VB,VC等语言进行ActiveX调用，除此之外还有直接通过VC进行COM编程调用。在VB中调用Agent是最简单不过了，但由于VB程序本身存在诸多缺陷，很难在实际中应用。
而在VC中，由于Agent内部完全采用了UNICODE编码，同时还要处理各种繁杂的COM接口，存在一定的难度，但效率较高。
[原理介绍]
应用程序和Agent Server的连接是通过COM调用来实现的。
将一个Agent控制加载相应的动画和语音码我们称之为“角色”，一般使用COM调用创建一个Agent角色，
第四章开发系统介绍
4．1 Microsoft Development Studio 6.0
本软件的开发使用了微软的Microsoft Development Studio 6.0中的一员VC++ 6.0。现大概介绍一下VC++编程的特点。
Visual C++作为一个功能非常强大的可视化应用程序开发工具，是计算机界公认的最优秀的应用开发工具之一。Microsoft的基本类库MFC使得开发Windows应用程序比以往任何时候都要容易。
[理解VC工程]
Visual C++作为一种程序设计语言，它同时也是一个集成开发工具，提供了软件代码自动生成和可视化的资源编辑功能。
在VC中，应用程序是以Project的形式存在的，Project文件以.dsp扩展名，在Workspace文件中可以包含多个Project，由Workspace文件对它们进行统一的协调和管理。
[MFC编程特点]
近几年来，面向对象技术无论是在理论还是实践上都在飞速地发展。面向对象技术中最重要的就是“对象”的概念，它把现实世界中的气球、自行车等客观实体抽象成程序中的“对象”。这种“对象”具有一定的属性和方法，这里的属性指对象本身的各种特性参数。如气球的体积，自行车的长度等，而方法是指对象本身所能执行的功能，如气球能飞，自行车能滚动等。一个具体的对象可以有许多的属性和方法，面向对象技术的重要特点就是对象的封装性，对于外界而言，并不需要知道对象有哪些属性，也不需要知道对象本身的方法是如何实现的，而只需要调用对象所提供的方法来完成特定的功能。从这里我们可以看出，当把面向对象技术应用到程序设计中时，程序员只是在编写对象方法时才需要关心对象本身的细节问题，大部分的时间是放在对对象的方法的调用上，组织这些对象进行协同工作。
MFC的英文全称是Microsoft Fundation Classes，即微软的基本类库，MFC
的本质就是一个包含了许多微软公司已经定义好的对象的类库，我们知道，虽然我们要编写的程序在功能上是千差万别的，但从本质上来讲，都可以化归为用户界面的设计，对文件的操作，多媒体的使用，数据库的访问等等一些最主要的方面。这一点正是微软提供MFC类库最重要的原因，在这个类库中包含了一百多个程序开发过程中最常用到的对象。在进行程序设计的时候，如果类库中的某个对象能完成所需要的功能，这时我们只要简单地调用已有对象的方法就可以了。我们还可以利用面向对象技术中很重要的“继承”方法从类库中的已有对象派生出我们自己的对象，这时派生出来的对象除了具有类库中的对象的特性和功能之外，还可以由我们自己根据需要加上所需的特性和方法，产生一个更专门的，功能更为强大的对象。当然，你也可以在程序中创建全新的对象，并根据需要不断完善对象的功能。
正是由于MFC编程方法充分利用了面向对象技术的优点，它使得我们编程时极少需要关心对象方法的实现细节，同时类库中的各种对象的强大功能足以完成我们程序中的绝大部分所需功能，这使得应用程序中程序员所需要编写的代码大为减少，有力地保证了程序的良好的可调试性。
最后要指出的是MFC类库在提供的对象的各种属性和方法都是经过谨慎的编写和严格的测试，可靠性很高，这就保证了使用MFC类库不会影响程序的可靠性和正确性。
[程序结构剖析]
下面为一个表示程序中的主要类之间的关系的图表：
这个图表表示了使用MFC方式的应用程序的四个主要类之间的关系，从中可以看出，CMYAPP类主要的作用是用来处理消息的，它统一管理程序收到的所有的消息，然后把消息分配到相应的对象。CMAINFRAME是CMYVIEW的父类，也就是说视窗VIEW显示在主框窗MAINFRAME的客户区中。类CMYVIEW的作用是显示数据，而数据的来源是类CMYDOC，在MFC程序中，程序的数据是放在文档当中的，而显示数据则是利用视窗方式，文档与视窗分离带来的好处就是一个文档可以同时具有多个视窗，每个视窗只显示文档中的一部分数据，或者以特定的风格显示文档中的数据。文档与视窗分离的另一个好处就是在程序中可以处理多个文档，通过对不同的视窗的处理达到对不同的文档分别处理的目的。
使用过传统的WINDOWS编程方法的人都知道，在应用程序中有一个重要的函数WINMAIN（），这个函数是应用程序的基础，用户的操作所产生的消息正是经过这个函数的处理派送到对应的对象中进行处理。而在MFC方式的WINDOWS应用程序中，用来处理消息的是系统自动生成的MFC中的类CWINAPP的派生类CMYAPP。
3．2 Microsoft SQL SERVER 2000
使用SQL Server 2000的最新增强功能开发数据库解决方案。建立在SQL Server 7.0可扩展基础上的SQL Server 2000代表着下一代Microsoft .NET Enterprise Servers（企业服务器）数据库的发展趋势。SQL Server 2000是为创建可伸缩电子商务、在线商务和数据仓储解决方案而设计的真正意义上的关系型数据库管理与分析系统。
[SQL Server 2000的新特性]
安全的应用程序管理。更高的可伸缩性和可靠性。数据仓库解决方案的可伸缩性。最大的正常运行时间和可靠性。集成的和可扩展的分析服务。简单的管理和调整。增强和简化的事务处理－SQL（T－SQL）开发和调试。灵活的和可扩展的数据转换。
第五章系统实现
5.1 需求分析
本设计的目标是利用语音技术和动画技术作为与用户交流的主要人机界面。用户通过语音识别控制程序运行，程序通过语音合成通知现在运行状况。而作为被控制的对象是一个网络服务模型。
用户登陆上AgentNet服务器上以后，可以要求读新闻，与同时登陆到AgentNet的其他客户通讯等等。
在客户端用户可用语音控制去完成接收电子邮件等日常工作。
[总体软硬件结构示意图]
5.2 模块分析
5.2.1 [客户端模块]
目标：用户登陆AgentNet后，出现Agent 动画界面，所有的功能可通过语音控制，也可通过传统界面控制。功能包括：登陆、系统设置、人机聊天、读文本、邮件、看AgentNet新闻、通讯（可与同时登陆到AgentNet 的客户通讯）等。
[客户端模块图]
[客户端模块分析] 共分3层
界面层分析：
核心层分析
功能层
5.2.2 [服务器端模块]
目标：每个客户端必须先登陆到AgentNet服务器，才能继续使用，这里需要账号认证。每个服务器端的事件，都要被纪录，这里需要事件管理。服务器端提供一个新闻服务。当客户端要求看最新的新闻时，发新闻给客户端。这里要有新闻管理，用于添加、删除、修改新闻。
客户端发过来的网络讯息，以及服务器端发给客户端的讯息，都由网络层实现。
所有具体功能的实现在功能层。
核心层处理各层的调度。
每个管理模块的数据，都记录在SQL SERVER 上。这在数据层上实现。
由于本设计主要目标体现在整个结构的架设。到现在为止，实现的是基本的服务。但以后可以很方便的在其基本结构上增加新服务功能。
相对于客户端，服务器端模块结构不具体展开。详细信息可到具体实现小节察看。
5.3 具体实现细节
5.3.1 [客户端界面层]
[语音识别(SR)模块]
SR 中定义的成员变量有：
CComPtr
CComPtr
CComPtr
成员函数：
InitSR(); 初始化
ProcessRecoEvent(); 事件响应函数
ExecuteSRCommand(); 执行语音命令
ReleaseSR(); 释放接口
InitSR() 函数中初始化了COM 接口、SR engine 接口、recognize context 接口、grammar 接口，这些都是COM 接口指针。其中m_cpEngine 为主SR Engine 接口，程序使用它作为与其他模块的连接。m_cpRecoCtxt 为recongnize 事件上下文，通过它，当识别事件发生的时候，可以获得具体识别出来的文字或命令号。m_cpCmdGrammar 为命令接口。由于本设计的语音识别只涉及到有限命令词汇，所以在这里定义了命令接口。对于一些其它需要口述板的应用可以定义口述接口，以识别无限命令集既自然语言识别。当然定义有限命令可以大大提高识别率。
m_cpCmdGrammar 命令接口的初始化是通过载入一个名为srgrammar.cfg
语法规则文件而完成。这个文件由一个名为srgrammar.xml 的XML 文件通过专用的语法产生程序产生。在srgrammar.xml 内具体定义了需要识别的中文命令。如：
你好
在这里定义了一些用户自定义事件
#define WM_RECOEVENT WM_USER+100
并在MESSAGE_MAP 内定义处理函数
//语音识别事件消息处理
ON_MESSAGE(WM_RECOEVENT,ProcessRecoEvent)
当识别结束时，程序主线程接收到此WM_RECOEVENT 消息，运行处理函数ProcessRecoEvent（）。
此函数在确定是语音识别事件成生后，运行ExecuteSRCommand() 函数。
ExecuteSRCommand()分辨哪个命令被识别，并执行响应命令处理函数。
当初始化成功完成后，用户说‘你好’这个单词后：程序流程如下：
[语法规则与语法树]
语法规则是SAPI 5.0 的一个重要的元素。它限制了在语音识别处理中，可能的被识别的字或句子成分。
短语或句用每个语法规则成分来决定识别通路。
例如，核查在描述旅行计划的句子：“我想开车从北京到上海。”请注意这里有决定结果的信息元素存在。
就这个例子来说，有个人在计划从北京开车到上海。
这个非常简单的例子说明了一个可能非常复杂的问题。
不限制方法、方向和旅行目的地，产生的旅行计划将是任选的无限数。
作为结果产生的有效信息能通过加以限制的方法选择决定。
语音识别技术综述
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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
浅析语音识别技术的难点及对策
浅析语音识别技术的难点及对策 在人际交往中，言语是最自然并且最直接的方式之一。随着技术的进步，越来越多的人们也期望计算机能够具备与人进行言语沟通的能力，因此，语音识别这一技术也越来越受到关注。尤其，随着深度学习技术应用在语音识别技术中，使得语音识别的性能得到了显著提升，也使得语音识别技术的普及成为了现实。 语音识别技术 自动语音识别技术，简单来说其实就是利用计算机将语音信号自动转换为文本的一项技术。这项技术同时也是机器理解人类言语的第一个也是很重要的一个过程。 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。 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">60年代计算机的应用推动了语音识别技术的发展，提出两大重要研究成果：动态规划(Dynamic Planning，DP)和线性预测分析(Linear Predict，LP)，其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对语音识别技术的发展产生了深远影响。 70年代，语音识别领域取得突破性进展。线性预测编码技术(Linear Predict Coding，LPC)被Itakura成功应用于语音识别；Sakoe和Chiba将动态规划的思想应用到语音识别并提出动态时间规整算法，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题；同时提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在同一时期，统计方法开始被用来解决语音识别的关键问题，这为接下来的非特定人大词汇量连续语音识别技术走向成熟奠
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，
语音识别流程分析
语音识别流程分析
摘要：语言识别是将人类自然语言的声音信号，通过计算机自动转换为与之相对应的文字符号的一门新兴技术，属于模式识别的一个分支。语音识别的结果可以通过屏幕显示出文字符号，也可以存储在文本文件中。语音识别技术能够把语音信息直接转换成文字信息，对于中文信息处理来说，无疑是一个最理想、最自然的汉字输入方式。本文首先分析了语音识别的原理，在此基础上进行语音识别的流程分析，主要内容有：提取语音、端点检测、特征值提取、训练数据、语音识别。选用HMM隐马尔科夫模型，基于VC2005编译环境下的的多线程编程，实现算法的并行运算，提升了语音识别的效率。实验结果表明：所设计的程序满足语音识别系统的基本要求。 关键词：语音识别预处理Mel倒谱系数HMM隐马尔科夫模式OpenMP编程 前言 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。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。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。 广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别。说话人识别技术是以话
音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。 语音识别技术，也被称为自动语音Automatic Speech Recognition，(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[1]。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。 语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。 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。 一、语音识别的原理 语音识别的基本原理是一个模式匹配的过程：先建立一个标准的模式存放在计算机中，然后把输入的语言信息进行分析处理，采集相关的信息建立目标语音模式，再将目标语音模式与机内标准模式相匹配，找到最近的模式最为识别结果输出。语音识别本质上是一种模式
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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
人工智能论文 语音识别
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.
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
语音识别论文
语音信号的分析与处理 摘要：本文针对语音信号时域、频域参数进行了系统详尽的分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW算法的特定人孤立词语音信号的识别。 关键词：语音信号；短时傅里叶；MFCC；动态时间规整 引言 语音信号参数分析是语音信号处理的前提和基础。语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。只有通过语音信号的分析才能获得语音本质特性的参数，才能利用这些参数进行高效的语音通信，才能建立语音合成的语音库，也才可能建立用于语音识别的模板和知识库。此外，语音合成音质的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号参数分析的准确性和精度。因此，语音信号参数分析是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作[1]。 近年来，语音识别已经成为一个非常活跃的研究领域。在不远的将来，语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备，在个人计算机上进行文字录入和操作控制。而在手持式PDA、智能家电、工业现场控制等应用场合，语音识别技术则有更为广阔的发展前景[2]。 在特定人孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间规整)算法，该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法[3]。 MATLAB是一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它将数值分析、信号处理和图形显示有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面友好的操作环境。本文就是在MA TLAB基础上来进行语音信号参数的分析与语音信号的识别的。 一、语音信号的分析 1参数分析 语音信号是一种典型的非平稳信号。但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度来讲要缓慢得多，因此语音信号常常可被假定为短时平稳的，即在10一20ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可被近似地看作不变。这样，我们就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理，一般而言语音信号处理的方法都是基于这种短时平稳的假设的。根据语音信号所分析参数的不同，语音信号参数分析可以分为时域、频域、倒谱域分析等[4]。本文仅涉及时域及频域参数分析。 2时域分析 进行语音信号最为直观的分析方法就是时域分析。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析以及语音的分割、预处理和大分类等。时域分析方法的特点是：第一，表示语音信号比较直观，物理意义明确；第二，实现起来比较简单，运算量少；第三，可以得到语音的一些重要参数；第四，采用示波器等通用设备，使用简单[5]。 2.1短时能量分析 短时能量分析用途：第一，可以区分清音段和浊音段，因为浊音时的短时平均能量值比清音时大得多；第二，可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字的分界等。如对于高信
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
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(人机交互小论文)
计算机科学与信息工程学院《人机交互》课程 小论文 2014年6月
语音识别 1、语音识别的背景与意义 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。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。 随着现代科学的发展，人们在与机器的信息交流中，需要一种更加方便、自然的方式，而语言是人类最重要、最有效、最常用和最方便的通信形式。这就很容易让人想到能否用自然语言代替传统的人机交流方式(如键盘、鼠标等)。人机自然语音对话就意味着机器应具有听觉，能“听懂”人类的口头语言，这就是语音识别(Speech Recognition)的功能。语音识别是语音信号处理的重要研究方向之一，它是一门涉及面很广的交叉学科，与计算机、通信、语音语言学、数理统计、信号处理、神经生理学、神经心理学、模式识别、声学和人工智能等学科都有密切的联系。它还涉及到生理学、心理学以及人的体态语言。 2、语音识别系统 语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。图1是基于模式匹配原理的自动语音识别系统原理框图。 (1)预处理模块：对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的不重要的信息以及背景噪声，并进行语音信号的端点检测、语音分帧以及预加重等处理。 (2)特征提取模块：负责计算语音的声学参数，并进行特征的计算，以便提取出反映信号特征的关键特征参数用于后续处理。现在较常用的特征参数有线性预测（LPC)参数、线谱对（LSP)参数、LPCC、MFCC、ASCC、感觉加权的线性预测（PLP)参数、动态差分参数和高阶信号谱类特征等[1]。其中，Mel频率倒谱系数（MFCC)参数因其良好的抗噪性和鲁棒性而应用广泛。 (3)训练阶段：用户输入若干次训练语音，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，建立或修改训练语音的参考模式库。
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
语音识别开题报告
青岛大学 毕业论文(设计)开题报告 题目：孤立词语音识别的并行编程实现 学院：自动化工程学院电子工程系 专业：通信工程 姓名：李洪超 指导教师：庄晓东 2010年3月22日
一、文献综述 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。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。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。 广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别[1]。说话人识别技术是以话音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。 1.1 语音识别技术现状 1.1.1 语音识别获得应用 伴随着语音识别技术的不断发展，诞生了全球首套多语种交谈式语音识别系统E-talk。这是全球惟一拥有中英混合语言的识别系统，能听能讲普通话、广东话和英语，还可以高度适应不同的口音，因而可以广泛适用于不同文化背景的使用者，尤其是中国地区语言差别较大的广大用户。由于E-talk可以大大提高工作效率，降低运营成本，并为用户提供更便捷的增值服务，我们相信它必将成为电信、证券、金融、旅游等重视客户服务的行业争相引用的电子商务应用系统，并成为电子商务发展的新趋势，为整个信息产业带来无限商机。 目前，飞利浦推出的语音识别自然会话平台SpeechPearl和SpeechMania已成功地应用于国内呼叫中心，SpeechPearl中的每个识别引擎可提供高达20万字的超大容量词库，尤其在具有大词汇量、识别准确性和灵活性等要求的各种电信增值服务中有着广泛的应用。 1.1.2 语音合成信息服务被用户接受 语音合成技术把可视的文本信息转化为可听的声音信息，其应用的经济效益和社会效益前景良好。尤其对汉语语音合成技术的应用而言，全球有十几亿人使用中文，其市场需求、应用前景和经济效益等可见一斑。
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
数字信号处理作业之语音识别小论文
绪论 语言是人类交流信息的基本手段，在人们日益扩大的交流中占据着重要地位。在如今高度发达的信息社会中用数字化的方法进行语音的传送、储存识别、合成、增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理的研究也日益显示出它的要性，并取得了重大进展。大体上说，语音信号处理技术可以分为以下四个面:即语音编码，语音合成、说话人识别和语音识别等。语音压缩编码是压语音信号便于传输通信和保密;语音合成系统是模仿和代替人口的发音功能语音识别系统则是模仿或代替人耳的听觉功能，说话人识别系统属于生物识技术的一种，是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，说话人识别利用的是语音信中的说话人信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调一说话人的个性;而音识别的目的是识别出语音信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强共性。随着现代数字通讯、多媒体系统、信息高速公路等技术的应用和发展己经越来越深入地影响并改变着我们每个人地生活和工作方式，这同时也对音信号处理的研究工作提出了更高的要求，它在各方面的进展也令人瞩目。 1．语音识别概述 语音识别是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。语音识别的作用是将语音转换成等价的书面信息，也就是让计算机听懂人说话。作为一门交叉学科，语音识别又是以语音为研究对象，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，涉及到计算机、信号处理、生理学、语言学、神经心理学、人工智能等诸多领域，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 1.1国外研究历史及现状 语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。1952年AT&T贝尔实验室的Audry系统，是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。20世纪60年代末、70年代初出现了语音识别方面的几种基本思想，其中的重要成果是提出了
浅谈语音识别技术的应用和发展
浅谈语音识别技术的应用和发展 摘要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,其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。语音作为一个交叉学科,具有深远的研究价值,近50年的研究发展,语音识别技术已经有了极大的发展。本文介绍了语音识别技术的基本原理和应用,并且对语音识别技术的发展趋势进行了展望。 关键词语音识别;应用;发展 0 引言 语音是人类互相之间进行交流时使用最多、最自然、最基本、最重要的信息载体。在高度信息化的今天,语音处理的一系列技术及其应用已经成为信息社会不可缺少的组成部分。语音的产生是一个复杂的过程,包括心理和生理等方面的一系列因素。当人们需要通过语音表达某种信息时,首先是这种信息以某种抽象的形式表现在说话人的大脑里,然后转换为一组神经信号,这些神经信号作用于发声器官,从而产生携带信息的语音信号。 1 语音识别的研究历史及现状 在国外语音识别的研究工作可以追溯到上世纪50年代。1952年AT&T贝尔实验室的Audry系统是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。 上世纪60年代末70年代初出现了语音识别方面几种基本思想,其中重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术,有效的解决了语音信号特征提取和不等长语音匹配问题,同时,还提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。 上世纪80年代语音识别研究进一步走向深入,其显著特征是隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)在语音识别中的成功应用。上世纪90年代,在计算机技术、电信应用等领域飞速发展的带动下,迫切的要求语音识别系统从实验室走向实际应用。具代表性的是IBM的Via V oice和Dragon公司的Dragon Dictate 系统,这些语音识别系统具有说话人自适应能力,新用户不需要对全部词汇进行训练便可在使用中不断提高识别率[1]。