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

苏州大学苏州江苏

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。

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定了重要的基础。

80年代，连续语音识别成为语音识别的研究重点之一。Meyers和Rabiner研究出多级动态规划语音识别算法(Level Building，LB)这一连续语音识别算法。80年代另一个重要的发展是概率统计方法成为语音识别研究方法的主流，其显著特征是HMM模型在语音识别中的成功应用。1988年，美国卡内基－梅隆大学(CMU)用VQ/HMM方法实现了997词的非特定人连续语音识别系统SPHINX。在这一时期，人工神经网络在语音识别中也得到成功应用。

进入90年代后，随着多媒体时代的来临，迫切要求语音识别系统从实验走向实用，许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&T、NTT等著名公司都为语音识别系统实用化的开发研究投以巨资。最具代表性的是IBM的ViaVoice和Dragon公司的Dragon Dectate系统。这些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。

当前，美国在非特定人大词汇表连续语音隐马尔可夫模型识别方面起主导作用，而日本则在大词汇表连续语音神经网络识别、模拟人工智能进行语音后处理方面处于主导地位。

国在七十年代末就开始了语音技术的研究，但在很长一段时间内，都处于缓慢发展的阶段。直到八十年代后期，国内许多单位纷纷投入到这项研究工作中去，其中有中科院声学所，自动化所，清华大学，四川大学和西北工业大学等科研机构和高等院校，大多数研究者致力于语音识别的基础理论研究工作、模型及算法的研究和改进。但由于起步晚、基础薄弱，计算机水平不发达，导致在整个八十年代，我国在语音识别研究方面并没有形成自己的特色，更没有取得显著的成果和开发出大型性能优良的实验系统。但进入九十年代后，我国语音识别研究的步伐就逐渐紧追国际先进水平了，在“八五”、“九五”国家科技攻关计划、国家自然科学基金、国家863计划的支持下，我国在中文语音技术的基础研究方面也取得了一系列成果。在语音合成技术方面，中国科大讯飞公司已具有国际上最领先的核心技术；中科院声学所也在长期积累的基础上，研究开发出颇具特色的产品：在语音识别技术方面，中科院自动化所具有相当的技术优势：社科院语言所在汉语言学及实验语言科学方面同样具有深厚的积累。但是，这些成果并没有得到很好的应用，没有转化成产业；相反，中文语音技术在技术、人才、市场等方面正面临着来自国际竞争环境中越来越严峻的挑战和压力。

2.语音识别系统的结构

主要包括语音信号的采样和预处理部分、特征参数提取部分、语音识别核心部分以及语音识别后处理部分，图2-1给出了语音识别系统的基本结构。

图2-1 语音识别系统的基本结构图

语音识别的过程是一个模式识别匹配的过程。在这个过程中，首先要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式。而在识别过程中要根据语音识别的整体模型，将输入的语音信号的特征与已经存在的语音模式进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入的语音相匹配的模式。然后，根据此模式号的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。

3.语音识别系统的分类

根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword sp otting)和连续语音识别。其中，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；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；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。

根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。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。

另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。

4.语音识别系统的基本识别方法

一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。

4.1基于语音学和声学的方法

该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段还没有达到实用的阶段。

4.2模式匹配的方法

模式匹配方法的发展比较成熟，目前已达到实用阶段。在模式匹配方法中，需经过四个步骤：特征提取、模式训练、模式识别和判决。

4.2.1特征提取

特征提取方法主要采用以下三种：基于LPC的倒谱参数(LPCC)分析法，基于Mel系数的Mel频标倒谱系数(MPCC)分析法，基于现代处理技术的小波变换系数分析法。在这些方法中，MFCC方法比LPCC方法的识别效果稍好一些，而且MFCC符合人们的听觉特性，在有信道噪声和频谱失真的情况下具有较好的稳健性，其不足之处是MFCC方法中多次用到FFT，故算法的复杂程度远大于LPCC方法。因此，在安静的环境下，目前比较成熟和最常用的语音特征提取方法还是LPCC方法。在条件不好的环境下，则宜选用M FCC方法。而小波变换法则是一种新兴的理论工具，要获得较高的识别率还有许多问题有待研究，但与经典的方法相比，小波变换法有着计算量小、复杂程度低、识别效果好等许多优点，研究前景十分乐观，是研究发展的一个方向。

4.2.2模式识别

模式识别常用技术有三种：动态时间规整（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）。

(1)动态时间规整（DTW）

语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素) 的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。在早期，进行端点检测的主要依据是能量、振幅和过零率。但效果往往不明显。上世纪6 0 年代日本学者Itakura 提出了动态时间规整算法。算法的思想就是把未知量均匀地伸长或缩短，直到与参考模式的长度一致。在这一过程中，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模型特征对正。在连续语音识别中仍然是主流方法。同时，在小词汇量、孤立字(词) 识别系统中，也已有许多改进的DTW 算法提出。

(2)隐马尔可夫模型（HMM）

隐马尔可夫模型是20世纪70年代引入语音识别理论的，它的出现使得自然语音识别系统取得了实质性的突破。目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM 模型的。HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程:一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态) 发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性，是较为理想的一种语音模型。

(3)矢量量化（VQ）

矢量量化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:将语音信号波形的k 个样点的每一帧，或有k 个参数的每一参数帧，构成k维空间中的一个矢量，然后对矢量进行量化。量化时，将k 维无限空间划分为M 个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。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。

4.3人工神经网络的方法

利用人工神经网络的方法是80 年代末期提出的一种新的语音识别方法。人工神经网络(ANN)本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强的分类能力和输入- 输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。但由于存在训练、识别时间太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。由于ANN 不能很好的描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN 与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别。

5.语音识别所面临的问题

(1) 就算法模型方面而言，需要有进一步的突破。目前使用的语言模型只是一种概率模型，还没有用到以语言学为基础的文法模型，而要使计算机确实理解人类的语言，就必须在这一点上取得进展。

(2) 就自适应方面而言，语音识别技术也有待进一步改进，做到不受特定人、口音或者方言的影响，这实际上也意味着对语言模型的进一步改进。

(3) 就强健性方面而言，语音识别技术需要能排除各种环境因素的影响。目前，对语音识别效果影响最大的就是环境杂音或嗓音，个人能有意识地摒弃环境嗓音并从中获取自己所需要的特定声音，如何让语音识别技术也能达成这一点是一个艰巨的任务。

(4) 多语言混合识别以及无限词汇识别方面:将来的语音和声学模型可能会做到将多种语言混合纳入，用户因此就可以不必在语种之间来回切换。此外，对于声学模型的进一步改进，以及以语义学为基础的语言模型的改进，也能帮助用户尽可能少或不受词汇的影响，从而可实行无限词汇识别。

(5) 多语种交流系统的应用:是将语音识别技术、机器翻译技术以及语音合成技术的完美结合，全世界说不同语言的人都可以实时地自由地交流，不存在语言障碍。可以想见，多语种自由交流系统将带给我们全新的生活空间。

(6) 语音情感识别:近年来随着人工智能的发展，情感智能跟计算机技术结合产生了情感计算这一研究课题，这将大大的促进计算机技术的发展。情感自动识别是通向情感计算的第一步。语音作为人类最重要的交流媒介，携带着丰富的情感信息。如何从语音中自动识别说话者的情感状态近年来受到各领域研究者的广泛关注。

6.结论

以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。

7.参考文献

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[2]杨尚国语音识别技术概述[J] 福建电脑2006/08

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计算机工程与应用2008/10 [10]李宏言盛利元基于矢量量化和查找表的改进DTW语音识别方法[J]

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甘肃科技纵横2008/4

[12]刘幺和语音识别与控制应用技术[M] 北京科学出版社2008

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微生物检测技术在食品检测中的应用研究进展 摘要：食品问题关系国计民生，食品的安全越来越受到人们关注。在食品工业迅速发展的今天，建立食品微生物快速检测方法，对食品质量进行检测、监控尤为重要。近几年各国的许多机构和学者都很重视食品微生物检测技术和方法的研究，本文对此进行了详细的介绍。 关键词：检测技术微生物食品安全 Progress of the research on the application of Microbial Detection Technology in food testing Abstract:Food is the people's livelihood. Food safety has received more and more attention. At present, the food industry is developing rapidly. Therefore, developing an rapid testing method of Microorganism in the food is especially important in detection and monitoring of food quality. In recente years, many institutes and researchers from different country attach great importance to the research of food microbiological testing techniques and methods. This article will give a detailed introduction to this below. Key words:the testing techniques Microorganism food safety 1前言 随着时代的不断发展，人们生活水平不断提高，食品安全问题也越来越受到人们的关注，近几年来，三聚氰氨、苏丹红、漂白剂等等一系列的食品安全问题使人们对食品产生了强烈的不信任感，因此，食品微生物检测技术的应用也越来越广泛，同时，食源性微生物的检测技术也趋向迅捷、准确、大通量的方向发展。以往的食品微生物检测技术已经无法应对现代的食品安全问题，检测速度缓慢、检测精度不精确，因此，应当采取新的食品微生物检测技术，现代的检测技术包括色谱法与荧光分析法、阻抗法、放射测量法、ELISA法和生物传感器法，结合我国实际情况，在建立标准的食源性微生物检测方法，推广标准化、检测技术的应用等方面还要很多工作要做[1]。 2 食品微生物检验的内容和特点 2.1 食品的污染程度指示菌的检验 （1）细菌总数：又称菌落数，是判断食物和应用水污染的主要指标。这是一种可以为卫生学检验评价提供依据的方法。 （2）大肠杆菌：这种细菌主要是来自人们本身的粪便，所以对大肠杆菌的数量来检验食物或饮

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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

语音信号识别及处理中英文翻译文献综述

语音识别 在计算机技术中，语音识别是指为了达到说话者发音而由计算机生成的功能，利用计算机识别人类语音的技术。（例如，抄录讲话的文本，数据项;经营电子和机械设备;电话的自动化处理），是通过所谓的自然语言处理的计算机语音技术的一个重要元素。通过计算机语音处理技术，来自语音发音系统的由人类创造的声音，包括肺，声带和舌头，通过接触，语音模式的变化在婴儿期、儿童学习认识有不同的模式，尽管由不同人的发音，例如，在音调，语气，强调，语调模式不同的发音相同的词或短语，大脑的认知能力，可以使人类实现这一非凡的能力。在撰写本文时（2008年），我们可以重现，语音识别技术不只表现在有限程度的电脑能力上，在其他许多方面也是有用的。 语音识别技术的挑战 古老的书写系统,要回溯到苏美尔人的六千年前。他们可以将模拟录音通过留声机进行语音播放，直到1877年。然而，由于与语音识别各种各样的问题，语音识别不得不等待着计算机的发展。 首先,演讲不是简单的口语文本——同样的道理,戴维斯很难捕捉到一个note-for-note曲作为乐谱。人类所理解的词、短语或句子离散与清晰的边界实际上是将信号连续的流,而不是听起来: I went to the store yesterday昨天我去商店。单词也可以混合,用Whadd ayawa吗?这代表着你想要做什么。第二,没有一对一的声音和字母之间的相关性。在英语,有略多于5个元音字母——a,e,i,o,u,有时y和w。有超过二十多个不同的元音, 虽然,精确统计可以取决于演讲者的口音而定。但相反的问题也会发生,在那里一个以上的信号能再现某一特定的声音。字母C可以有相同的字母K的声音，如蛋糕，或作为字母S，如柑橘。 此外,说同一语言的人使用不相同的声音,即语言不同,他们的声音语音或模式的组织，有不同的口音。例如“水”这个词,wadder可以显著watter，woader wattah等等。每个人都有独特的音量——男人说话的时候,一般开的最低音，妇女和儿童具有更高的音高(虽然每个人都有广泛的变异和重叠)。发音可以被邻近的声音、说话者的速度和说话者的健康状况所影响，当一个人感冒的时候，就要考虑发音的变化。

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。

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指纹识别系统(文献综述)

指纹识别方法的综述 摘 要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。 0 引 言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。近年 来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到 的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分 广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。 1 指纹取像 图 1 是一个自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System) 的简单流程。 → → → ↓ ↑ ———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2 图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的噪 音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第一步, 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex 2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ]提出了基于脊线跟踪的方法能够指纹取像 图像预处理 特征提取 指纹识别 数据库管理

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

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。

语音识别文献综述

噪音环境下的语音识别 1．1引言 随着社会的不断进步和科技的飞速发展，计算机对人们的帮助越来越大，成为了人们不可缺少的好助手，但是一直以来人们都是通过键盘、鼠标等和它进行通信，这限制了人与计算机之间的交流，更限制了消费人群。为了能让多数人甚至是残疾人都能使用计算机，让计算机能听懂人的语言，理解人们的意图，人们开始了对语音识别的研究． 语音识别是语音学与数字信号处理技术相结合的一门交叉学科，它和认知学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科都有密切关系。 1，2语音识别的发展历史和研究现状 1．2．1国外语音识别的发展状况 国外的语音识别是从1952年贝尔实验室的Davis等人研制的特定说话人孤立数字识别系统开始的。 20世纪60年代，日本的很多研究者开发了相关的特殊硬件来进行语音识别RCA实验室的Martin等人为解决语音信号时间尺度不统一的问题，开发了一系列的时问归正方法，明显地改善了识别性能。与此同时，苏联的Vmtsyuk提出了采用动态规划方法解决两个语音的时闻对准问题，这是动态时间弯折算法DTW(dymmic time warping)的基础，也是其连续词识别算法的初级版．20世纪70年代，人工智能技术走入语音识别的研究中来．人们对语音识别的研究也取得了突破性进展．线性预测编码技术也被扩展应用到语音识别中，DTw也基本成熟。 20世纪80年代，语音识别研究的一个重要进展，就是识别算法从模式匹配技术转向基于统计模型的技术，更多地追求从整体统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔可夫模型(hidden Markov model，删)技术就是其中一个典型技术。删的研究使大词汇量连续语音识别系统的开发成为可能。 20世纪90年代，人工神经网络(artificial neural network，ANN)也被应用到语音识别的研究中，并使相应的研究工作在模型的细化、参数的提取和优化以及系统的自适应技术等方面取得了一些关键性的进展，此时，语音识别技术进一步成熟，并走向实用。许多发达国家，如美国、日本、韩国，已经IBM、Microsoft、Apple、AT&T、Nrr等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。 当今，基于HMM和ANN相结合的方法得到了广泛的重视。而一些模式识别、机器学习方面的新技术也被应用到语音识别过程中，如支持向量机(support vector machine，SVM)技术、进化算法(evolutionary computation)技术等。

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

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

农药残留对食品安全的影响以及农药残留检测技术的文献综述

农药残留对食品安全的影响以及农药残留 检测技术的文献综述 摘要：介绍了农药残留的现状及其对食品安全的影响，同时对农药残留检测技术进行系统的综述，并对今后农药残留检测及控制进行了展望。 关键词：农药残留食品安全检测技术 农药残留是指在农业生产中施用农药后一定时期内残留于生物体、农副产品及环境中微量的农药原体、有毒代谢物、降解物和杂质的总称。残留的数量叫农药残留量，以每千克样本中有多少毫克（或微克、纳克等）表示。农药残留是使用农药后的必然现象，是不可避免的。农副产品上的残留量超过限量，人畜长期食用后会引起慢性中毒或病变，直接或间接影响人们的身体健康。因此，控制降低农药残留，发展农药残留检测技术已成为当前亟待解决的问题。 1农药残留现状及种类 1.1 农药残留的现状 “民以食为天，食以安为先”，农产品的质量安全直接关系到人们的健康和安全。在农业生产中，由于农药、化肥等农业化学投入品的使用，导致农作物严重污染，人们食用农药残留超标的农产品，引起食物中毒的事件经常发生。2010年1 月25 日至2 月5 日，武汉市农业局在抽检中发现来自海南省英洲镇和崖城镇的5个豇豆样品水胺硫磷农药残留超标，消息一出，立即引起社会各方关注，豇豆产地收购价与销售批发价均出现大幅下滑。 农药残留已经成为我国农产品出口的最大障碍，常常被进口国当作借口阻挡在门外，不仅给农户造成经济损失，而且还导致农产品出口竞争力减弱或下降，引起国家之间的经济贸易纠纷。国际市场对出口农产品安全要求很高，从2000 年起，欧盟等国家对农药残留颁布了更严格的标准，从2006 年5 月29 日开始，在日本市场流通的生鲜食品就适用肯定列表制度，一棵白菜要检测20个项目，最多的一种农产品要检测50个项目，合格后才能通关[1]。 农药喷洒在作物上经过一定时间后，由于日晒、雨淋、风吹、高温挥发和植物代谢等的作用，药剂逐渐分解、减少，但不能全部消失，收获的农副产品上仍

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

汽车检测站设计文献综述

学院 文献综述 题目汽车检测站设计 姓名徐金权 专业机械设计制造及自动化 学号 7 指导教师郭磊魁 日期2016年12月16日

汽车综合性能检测站设计 一、前言 汽车检测站是综合运用现代检测技术，对汽车实施不解体检测、诊断的。它具有现代的检测设备和检测方法，能在室检测出车辆的各种参数，并诊断出可能出现的故障，为全面、准确评价汽车的使用性能和技术状况提供依据。其重要意义在于，能提高维修效率，并对维修质量进行监管，从而保证行车安全。 汽车综合性能检测站的设计建造在汽车运输行业来说是一项投资比较大技术性较强的工作，如何建好、管好汽车综合性能汽车检测站，这是摆在广大汽车运输行业科技人员面前的一个重要问题。这就要求我们在检测站的设计规划阶段，应着眼于国成熟的设计方案，充分考虑到检测站将要面的新形势和出现的新变化，拿出合理且具有前瞻性的设计方案。

汽车检测站的发展历史 国外发展历程 早在50年代在一些工业发达国家就形成以故障诊断和性能调试为主的单项检测技术和生产单项检测设备。60年代初期进入我国的汽车检测试验设备有美国的发动机分析仪、英国的发动机点火系故障诊断仪和汽车道路试验速度分析仪等，这些都是国外早期发展的汽车检测设备。60年代后期，国外汽车检测诊断技术发展很快，并且大量应用电子、光学、理化与机械相结合的光机电、理化机电一体化检测技术。例如：非接触式车速仪、前照灯检测仪、车轮定位仪、排气分析仪等都是光机电、理化机电一体化的检测设备。 进入70年代以来，随着计算机技术的发展，出现了汽车检测诊断、数据采集处理自动化、检测结果直接打印等功能的汽车性能检测仪器和设备。在此基础上，为了加强汽车管理、各工业发达国家相继建立汽车检测站和检测线，使汽车检测制度化。 国发展历程 我国从20世纪50年代开始研究汽车检测技术，为满足汽车维修需要，当时交通部主持进行了发动机气缸漏气量检测仪，点火正时灯等检测仪器的研究与开发。 随着国民经济的发展，科学技术在各个领域都有了快速的发展，汽车检测与诊断技术也随之得到快速发展。在单台检测设备研制成功的基础上，交通部自1980年开始，有计划地在全国公路运输系统筹建汽车综合性能检测站，取得了很大成绩。公安部门在全国中等以上的城市中，也建成了许多安全性能检测站。到2004年底，全国公路运输部门建成并投入使用的汽车综合性能检测站约1400余个。同时公安部门建成了数百个汽车安全性能检测站，部队，石油，冶金，外贸等系统和部分大专院校也建成了一定数量的汽车检测站。因此，目前我国以基本形成全国性的汽车检测网络。不仅如此，全国各地的维修企业使用的检测诊断设备也日益增多。汽车检测站的蓬勃发展，对保证在用汽车技术状况良好，监督维修质量，保障行车安全起到了非常重要的作用。同时，也促进了汽车诊断检测技术的发展。

人工智能发展综述

人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮，许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容, 即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几

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

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，