语音识别基本知识单元模块方案设计
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
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，其强大的分类能力和输入—输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。其方法是模拟人脑思维机制的工程模型，它与HMM正好相反，其分类决策能力和对不确定信息的描述能力得到举世公认，但它对动态时间信号的描述能力尚不尽如人意，通常MLP分类器只能解决静态模式分类问题，并不涉及时间序列的处理。尽管学者们提出了许多含反馈的结构，但它们仍不足以刻画诸如语音信号这种时间序列的动态特性。由于ANN 不能很好地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而克服HMM和ANN各自的缺点。近年来结合神经网络和隐含马尔可夫模型的识别算法研究取得了显著进展，其识别率已经接近隐含马尔可夫模型的识别系统，进一步提高了语音识别的鲁棒性和准确率。
支持向量机（Support vector machine）是应用统计学理论的一种新的学习机模型，采用结构风险最小化原理（Structural Risk Minimization，SRM），有效克服了传统经验风险最小化方法的缺点。兼顾训练误差和泛化能力，在解决小样本、非线性及高维模式识别方面有许多优越的性能，已经被广泛地应用到模式识别领域。
3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。如果从说话者与识别系统的相关性考虑，可以将识别系统分为三类：（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。
如果从说话的方式考虑，也可以将识别系统分为三类：（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。
如果从识别系统的词汇量大小考虑，也可以将识别系统分为三类：（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，识别系统根据词汇量大小进行分类也不断进行变化。目前是中等词汇量的识别系统，将来可能就是小词汇量的语音识别系统。这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。
4语音识别概述
语音识别技术，Automatic Speech Recognition，简称ASR，是一种让机器听懂人类语言的技术。语言是人类进行信息交流的最主要、最长用、最直接的方式。语音识别技术是实现人机对话的一项重大突破，在国外近年来发展十分迅速，其应用也逐步得到推广。近几年逐渐普及的IVR（自动电话应答）处理了不少简单而又重复的咨询工作，节省了不少人力，但这种按键式的语音自动应答却让客户花费很多时间按指引来完成简单的查询，令用户倍感不便。语音识别无疑可以解决该方面的问题。语音识别系统的开发成功，充分发挥了计算机技术和网络技术的优势，采用先进的人机对话方式，摆脱电话按键的束缚，人们只要象平常一样对着电话简单的说出所需服务项目，即可轻松获取自动系统提供的所需信息。
5语音识别应用
Nuance公司是自然语音接口软件的佼佼者。使用自然语音接口软件，人们可以通过电话方便安全地获取信息、服务并进行交易。每天，千千万万的人通过拨打运行Nuance公司语音识别、语言理解和声纹鉴别软件的电话，进行出游预订、股票交易、与其它通讯媒体、企业和互联网系统进行交往等活动。NUANCE的应用：美国航空、Bell Atlantic、Charles Schwab、家庭购物网络、Lloyds TSB、Sears、UPS 。
NUANCE语音识别特点
（1）海量词汇、独立于讲话者的健壮识别功能
Nuance系统能可靠地对多种语言进行大词汇量的识别，并可提供识别结果的置信度。该系统对商业上使用的大量词汇提供最准确的语音识别技术。利用Nuance系统开发的应用程序，在市场上具有最高的准确率。生产中的应用程序经测试，准确性超过96%。
（2）基于主机的客户/服务机结构
Nuance系统基于开放式客户/服务机结构，特别为大型应用程序所需的健壮性和可伸缩性而设计。呼叫者的讲话由客户端收集，而识别和鉴别处理的负载被平均分配到网络上的多个分开的服务器上。
（3）N-Best处理
对于有些应用程序，可能需要识别引擎产生可能的识别结果集，而不是一个最好的结果。Nuance系统的N-best识别处理方法便有这个功能，它提供了可能的识别结果列表，并按可能性从高到低排列。
（4）语法概率
Nuance系统允许对呼叫者所讲的特定词语或短语的在语法中的概率进行指定。当被讲的词语或短语的概率可根据实际使用进行估计时，非常有用。对语法增加概率可提高识别的准确率和速度。
（5）降低噪音
当进来的呼叫包含稳定的背景噪音时，Nuance系统通过一种机制，使识别服务器更准确地进行识别。识别服务器将进来的话语进行增强，以有效地将语气、嗡嗡声、哼叫声、嘘嘘声等噪声过滤。如果相当数量的电话均含有稳定的背景噪声，比如在汽车上免提打电话时，这个机制效果较理想。
6.基于识别的应用
语音短信本身业务、公司电话簿、个人电话簿、智能点歌、股票查询和交易、智能信息点播、列车时刻查询
公司电话簿特点
?系统支持电话接入方式
用户可通过电话修改个人密码，个人上班电话和非上班电话
?系统支持WEB接入方式
? 系统管理员可修改所有信息
? 各公司管理员可增加，删除，修改本公司的电话信息
7语音识别单元设计
目前，语音识别技术的发展十分迅速，按照识别对象的类型可以分为特定人和非特定人语音识别。特定人是指识别对象为专门的人，非特定人是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，从而达到较高的识别率。
本文采用的LD3320语音识别芯片是一颗基于非特定人语音识别技术的芯片。该芯片上集成了高精度的A/D 和D/A 接口，不再需要外接辅助的FLASH 和RAM，即可以实现语音识别、声控、人机对话功能，提供了真正的单芯片语音识别解决方案。并且，识别的关键词语列表是可以动态编辑的。其语音识别过程如图2所示。
语音识别单元采用ATmega168 作为MCU，负责控制LD3320完成所有和语音识别相关的工
作，并将识别结果通过串口上传至Arduino mega2560 控制器。对LD3320芯片的各种操作，都必须通过寄存器的操作来完成，寄存器读写操作有2种方式（标准并行方式和串行SPI方式）。在此采用并行方式，将LD3320的数据端口与MCU的I/O口相连。其硬件连接图如图3所示。
语音识别流程采用中断方式工作，其工作流程分为初始化、写入关键词、开始识别和响应中断等。MCU的程序采用ARDUINO IDE编写［5］，调试完成后通过串口进行烧录，控制LD3320完成语音识别，并将识别结果上传至Arduino mega2560控制器。其软件流程如图4所示。
8系统软件设计
示教与回放系统的软件设计包括测控计算机的软件设计和各从设备Arduino mega260控制器
的软件设计。
测控计算机是整个系统的控制核心，其软件采用C#进行编写，在示教与回放系统中主要是对操作数据的记录以便根据所记录的数据对操作过程进行精确回放，需要记录的数据包括：各从设备操作人员的操作口令，操作动作，口令及动作时间，各操作对应的操作现象。为简化记录数据，事先编制好各事件代码，记录过程只记录代码，大大提高程序效率。建立结构体如下：
在操作训练过程中测控计算机每隔50 ms 对下位机进行控制及轮询，并记录反馈数据，在数据记录时以50 ms 为一个单位。采用定时器对时间进行控制。在回放过程中首先比对当前时间和所记录的时间，当所记录的时间与当前时间吻合时测控计算机控制下位机执行该事件，完成事件回放。
Arduino mega2560控制器负责接收测控计算机的控制指令并执行指令，读取语音识别结果，对声强数据采集和处理，控制语音合成单元进行语音合成等。Arduinomega2560 控制器采用串口中断的方式进行命令接收。
只有正确接收到命令才会执行并回传结果，若测控计算机在限定时间内未收到回传结果则表明发生错误，测控计算机需重新发送。数据接收流程图如图8所示。
本文介绍了语音识别基本知识，同时利用智能语音芯片设计了某模拟训练器的示教与回放系统，该系统不需要现在流行的虚拟现实技术的支持，仅在MCU 的控制下就可以运行。该系统也可以在小型的便携式设备上实现，具有良好的应用前景。
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，
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视频基础知识详解 视频技术发展到现在已经有100多年的历史，虽然比照相技术历史时间短，但在过去很长一段时间之内都是最重要的媒体。 由于互联网在新世纪的崛起，使得传统的媒体技术有了更好的发展平台，应运而生了新的多媒体技术。而多媒体技术不仅涵盖了传统媒体的表达，又增加了交互互动功能，成为了目前最主要的信息工具。 在多媒体技术中，最先获得发展的是图片信息技术，由于信息来源更加广泛，生成速度高生产效率高，加上应用门槛较低，因此一度是互联网上最有吸引力的内容。 然而随着技术的不断进步，视频技术的制作加工门槛逐渐降低，信息资源的不断增长，同时由于视频信息内容更加丰富完整的先天优势，在近年来已经逐渐成为主流。 那么我们就对视频信息技术做一个详细的介绍。 模拟时代的视频技术 最早的视频技术来源于电影，电影技术则来源于照相技术。由于现代互联网视频信息技术原理则来源于电视技术，所以这里只做电视技术的介绍。 世界上第一台电视诞生于1925年，是由英国人约翰贝德发明。同时也是世界上第一套电视拍摄、信号发射和接收系统。而电视技术的原理大概可以理解为信号采集、信号传输、图像还原三个阶段。 摄像信号的采集，通过感光器件获取到光线的强度（早期的电视是黑白的，所以只取亮度信号）。然后每隔30～40毫秒，将所采集到光线的强度信息发送到接收端。而对于信号的还原，也是同步的每隔30～40毫秒，将信号扫描到荧光屏上进行展示。 那么对于信号的还原，由于荧光屏电视采用的是射线枪将射线打到荧光图层，来激发荧光显示，那么射线枪绘制整幅图像就需要一段时间。射线枪从屏幕顶端
开始一行一行的发出射线，一直到屏幕底端。然后继续从顶部开始一行一行的发射，来显示下一幅图像。但是射线枪扫描速度没有那么快，所以每次图像显示，要么只扫单数行，要么只扫双数行。然后两幅图像叠加，就是完整的一帧画面。所以电视在早期都是隔行扫描。 那么信号是怎么产生的呢？ 跟相机感光原理一样，感光器件是对光敏感的设备，对于进光的强弱可以产生不同的电压。然后再将这些信号转换成不同的电流发射到接收端。电视机的扫描枪以不同的电流强度发射到荧光屏上时，荧光粉接收到的射线越强，就会越亮，越弱就会越暗。这样就产生了黑白信号。 那么帧和场的概念是什么？ 前面说到，由于摄像采集信号属于连续拍摄图像，比如每隔40毫秒截取一张图像，也就是说每秒会产生25副图像。而每个图像就是一帧画面，所以每秒25副图像就可以描述为帧率为25FPS（frames per second）。而由于过去电视荧光屏扫描是隔行扫描，每两次扫描才产生一副图像，而每次扫描就叫做1场。也就是说每2场扫描生成1帧画面。所以帧率25FPS时，隔行扫描就是50场每秒。 模拟时代在全世界电视信号标准并不是统一的，电视场的标准有很多，叫做电视信号制式标准。黑白电视的时期制式标准非常多，有A、B、C、D、E、G、H、I、K、K1、L、M、N等，共计13种（我国采用的是D和K制）。到了彩色电视时代，制式简化成了三种：NTSC、PAL、SECAM，其中NTSC又分为NTSC4.43和NTSC3.58。我国彩色电视采用的是PAL制式中的D制调幅模式，所以也叫PAL-D 制式。有兴趣的可以百度百科“电视制式”来详细了解。 另外你可能会发现，场的频率其实是和交流电的频率一致的。比如我国的电网交流电的频率是50Hz，而电视制式PAL-D是50场每秒，也是50Hz。这之间是否有关联呢？可以告诉你的是，的确有关联，不过建议大家自己去研究。如果确实不懂的同学可以@我。 彩色信号又是怎么产生的呢？
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光纤模块基本知识 光纤模块基本知识 光纤模块只有短波（SX）、长波（LX）和超长波（ZX）之分，没有单模多模之分！只有光纤才分单模多模！ 短波光纤模块：发光口大，传输距离近 长波和超长波光纤模块：发光口小，传输距离远 多模光纤：纤芯直径大，传输距离近 单模光纤：纤芯直径小，传输距离远 短波模块-单模光纤-短波模块：不可行！因为短波模块的发光口大于单模光纤的纤芯直径，部分光信号无法进入光纤 长波模块-多模光纤-长波模块：一般可行，因为长波模块的发光口小于多模光纤的纤芯直径，所有光信号能够进入光纤。但传输距离受多模光纤限制，只有几百米，而且本人见过连通性不稳定甚至连不通的情况！ 长波模块-多模光纤-短波模块：不可行！两端波长必须相同！ 如果传输距离较远，必须选择长波模块-单模光纤-长波模块！ 光纤主要分为两类： 单模光纤(Single-mode Fiber)：一般光纤跳线用黄色表示，接头和保护套为
蓝色；传输距离较长。 多模光纤(Multi-mode Fiber)：一般光纤跳线用橙色表示，也有的用灰色表示，接头和保护套用米色或者黑色；传输距离较短。 光纤使用注意！ 光纤跳线两端的光模块的收发波长必须一致，也就是说光纤的两端必须是相同波长的光模块，简单的区分方法是光模块的颜色要一致。 一般的情况下，短波光模块使用多模光纤（橙色的光纤），长波光模块使用单模光纤（黄色光纤），以保证数据传输的准确性。 光纤在使用中不要过度弯曲和绕环，这样会增加光在传输过程的衰减。光纤跳线使用后一定要用保护套将光纤接头保护起来，灰尘和油污会损害光纤的耦合。 单模多模 1. 光纤是如何工作的？ 通讯用光纤由外覆塑料保护层的细如毛发的玻璃丝组成。玻璃丝实质上由两部分组成：核心直径为9到62.5μm，外覆直径为125μm的低折射率的玻璃材料。虽然按所用的材料及不同的尺寸而分还有一些其它种类的光纤，但这里提到的是最常见的那几种。光在光纤的芯层部分以“全内反射”方式进行传输，也就是指光线进入光纤的一端后，在芯层和包层界
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基于单片机的语音识别系统毕业设计 目录 摘要..................................... 错误!未定义书签。Abstract ................................. 错误!未定义书签。目录..................................................... I 前言.. (1) 1 方案介绍及设计简介 (2) 1.1小车的控制要求及设计方案 (2) 1.1.1小车的控制要求 (2) 1.1.2方案设计与论证 (2) 1.2SPCE061A 简介 (3) 1.2.1SPCE061A单片机概述 (5) 1.2.2SPCE061A的介绍 (7) 1.2.3SPCE061A的结构 (7) 1.3SPCE061A 单片机强大的语音功能 (7) 1.3.1语音识别的原理 (8) 1.3.2系统的结构框图 (9) 1.4语音控制小车设计要求 (10) 1.4.1功能要求 (10) 1.4.2语音控制小车的主要功能 (10) 1.4.3参数说明 (10) 1.4.4注意事项 (10) 2电路设计及程序设计 (11) 2.1电路设计基础知识 (11) 2.2电路方框图及说明 (13) 2.3各部分电路设计 (13) 2.3.1电机的选择 (14)
2.3.2继电器驱动电路的设计 (14) 2.3.3行驶状态控制电路设计 (15) 2.3.4麦克录音输入及AGC电路 (16) 2.3.5语音播报电路 (18) 3软件设计 (19) 3.1软件流程图及设计思路说明 (19) 3.1.1程序设计 (20) 3.2模块设计 (20) 3.2.1中断流程图部分 (20) 3.2.2语音识别部分 (22) 4连接和操作说明 (25) 4.1硬件模块连接图 (25) 4.1.1功能说明 (25) 4.1.2代码下载 (26) 4.1.3训练小车 (27) 4.1.4声控小车 (28) 4.1.5重新训练 (28) 总结 (30) 致谢 (31) 参考文献 (32) 附件1 系统程序说明 (33)
光模块基础知识大全分类及选用
光模块基础知识大全、分类及选用 、光模块基本知识 1、定义: 光模块：也就是光收发一体模块。 2、结构: 光收发一体模块由光电子器件、功能电路和光接口等组成，光电子器件包括发射和接收两部分。 发射部分是：输入一定码率的电信号经内部的驱动芯片处理后驱动半导体激光器（LD）或发光二极管（LED发射出相应速率的调制光信号，其内部带有光功率自动控制电路，使输出的光信号功率保持稳定。 接收部分是：一定码率的光信号输入模块后由光探测二极管转换为电信号。 经前置放大器后输出相应码率的电信号，输出的信号一般为P ECL电平。同时在 输入光功率小于一定值后会输出一个告警信号。 3、光模块的参数及意义 光模块有很多很重要的光电技术参数，但对于GBIC和SFP这两种热插拔光 模块而言，选用时最关注的就是下面三个参数: 1）中心波长 单位纳米（nm，目前主要有3种: 850nm（ MM多模，成本低但传输距离短，一般只能传输500M ； 1310nm （SM单模，传输过程中损耗大但色散小，一般用于40KM以内的传
1550nm （SM单模，传输过程中损耗小但色散大，一般用于40KM以上的长 距离传输，最远可以无中继直接传输120KM） 2）传输速率 每秒钟传输数据的比特数（bit ），单位bps。 目前常用的有4种：155Mbps、1.25Gbps、2.5Gbps、10Gbps等。传输速率一般向下兼容，因此155M光模块也称FE （百兆）光模块，1.25G光模块也称GE （千兆）光模块，这是目前光传输设备中应用最多的模块。此外，在光纤存储系统（SAN中它的传输速率有2Gbps 4Gbps和8Gbps 3）传输距离 km 。 光信号无需中继放大可以直接传输的距离，单位千米（也称公里, 光模块一般有以下几种规格：多模550m 单模15km 40km 80km和120km 等等。 除以上3种主要技术参数（波长，速率，距离）外，光模块还有如下几个基本概念，这些概念只需简单了解就行。 a、激光器类别 激光器是光模块中最核心的器件，将电流注入半导体材料中，通过谐振腔的 光子振荡和增益射出激光。目前最常用的激光器有FP和DFB激光器，它们的差 异是半导体材料和谐振腔结构不同，DFB激光器的价格比FP激光器贵很多。传输距离在40KM 以内的光模块一般使用FP激光器；传输距离》40KM的光模块一般使用DFB激光器。 b、损耗和色散 损耗是光在光纤中传输时，由于介质的吸收散射以及泄漏导致的光能量损失, 这部分能量随着传输距离的增加以一定的比率耗散。色散的产生主要是因为不同 波长的电磁波在同一介质中传播时速度不等，从而造成光信号的不同波长成分由于传输距离的累积而在不同的时间到达接收端，导致脉冲展宽，进而无法分辨信
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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
电脑基础知识讲座(第一讲_电脑入门)
电脑基础知识讲座 前言 电脑知识犹如无边无涯的大海，是永远学不尽的。这里讲的只能起到电脑学习的引路作用。本讲座是为电脑入门者和刚入门的初学者编写的，但因为是系统的电脑教程，对于已经达到电脑中级水平的绝大多数人来说，只要你能耐心看下去，总会发现有你还不了解的内容。 讲座共分六讲： 第一讲：电脑入门； 第二讲：文字录入； 第三讲：Word 2003文字处理软件； 第四讲：Powerpoint2003幻灯片制作工具； 第五讲：Internet基础知识； 第六讲：Excel工作表。 本着实用易懂的原则，尽量少讲理论；操作上讲透，理论上简单叙述。包括办公自动化的绝大部分内容，同时还讲了一些书本上没有的知识，如文件的关联，解决本地连接受限制问题、网上下载电影等。 第一讲：电脑入门 平常所说的电脑是个人计算机的形象叫法，是一种微型计算机。从字面上就可看出，电脑可以用来替代甚至增加人脑的部分功能。至今为止，除电脑以外的所有机器都是用来帮助、取代人类体力劳动的工具，是对有形物体进行加工，或对不同的物理量进行转换，只有电脑是用来对各种信
息进行加息理，从而替代人类的部分脑力劳动。电脑的功能非常强大，可以说，只有人想不到的，没有电脑做不到的。这是因为人的大脑只有一个，而电脑是由无数个人的大脑共同研究出来的。 电脑的构成：电脑是由硬件和软件组成的。 硬件： 电脑中看得见摸得着的都称为硬件，主要分为中央处理器、存储器和输入、输出设备。 1、中央处理器CPU CPU即中央处理器，它是计算机的大脑，计算机的运算、控制都是由它来处理的。它的发展非常迅速，从最初的8088到奔腾486、586，现在已经发展到双核甚至四核，用迅驰技术装备的笔记本电脑，使用户脱离缆线的约束，真正做到在移动中进行工作、学习、休闲。全世界99％的CPU 都是英特尔和AMD公司的产品，中国最近才制造出“龙芯一号”。 2、存储器 存储器是电脑的记忆细胞，用来存放程序和数据。存储器分为内存和外存。 内存指CPU可以随时直接存取的存储器，一般容量很小，虽然容量小，但电脑的速度与它有很大关系。现在的空腹电脑的已经彀2G的容量。 外存包括磁盘、磁带等。磁盘有硬盘、移动硬盘、光盘、软盘、U盘等。 3、输入、输出设备
【完整版】基于Matlab的语音识别系统的设计本科毕业论文设计
摘要 语音识别主要是让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容，从而根据其信息执行人的各种意图。语音识别技术既是国际竞争的一项重要技术，也是每一个国家经济发展不可缺少的重要技术支撑。本文基于语音信号产生的数学模型，从时域、频域出发对语音信号进行分析，论述了语音识别的基本理论。在此基础上讨论了语音识别的五种算法：动态时间伸缩算法(Dynamic Time Warping，DTW)、基于规则的人工智能方法、人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)方法、隐马尔可夫(Hidden Markov Model，HMM)方法、HMM和ANN的混合模型。重点是从理论上研究隐马尔可夫(HMM)模型算法，对经典的HMM模型算法进行改进。 语音识别算法有多种实现方案，本文采取的方法是利用Matlab强大的数学运算能力，实现孤立语音信号的识别。Matlab 是一款功能强大的数学软件，它附带大量的信号处理工具箱为信号分析研究，特别是文中主要探讨的声波分析研究带来极大便利。本文应用隐马尔科夫模型(HMM) 为识别算法，采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数，建立了一个汉语数字语音识别系统，其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练、识别匹配算法；同时，提出利用Matlab图形用户界面开发环境设计语音识别系统界面，设计简单，使用方便，系统界面友好。经过统计，识别效果明显达到了预期目标。 关键词：语音识别算法；HMM模型；Matlab；GUI ABSTRACT Speech Recognition is designed to allow machines to understand what people say,and accurately identify the contents of voice to execute the intent of people.Speech recognition technology is not only an important internationally competed technology,but also an indispensable foundational technology for the national economic development.Based on the mathematical model from the speech signal,this paper analyze audio signal from the time
电脑基础知识汇总大全
电脑知识大全菜鸟必备 开机注意 当我们使用电脑的时候，第一步进行的就是要对电脑进行开机，而电脑的开机一般分为3种，第一种是冷启动，它是最常用的开机程序，只需要按下复位键，就能够进行启动了。如果我们的电脑遇到了死机情况，我们可以按一下电脑主机的复位按钮，它一般位于主机电源的下方。如果我们遇到了断电的情况或者是系统崩溃，那么我们通常需要热启动。 屏幕保护 接着是电脑屏幕方面的知识，一般来说，一个普通的电脑屏幕可以使用5到6年左右，而为了尽可能的延长使用寿命，所以我们在平时不使用电脑的时候，就尽量关闭。而如果是开启屏幕保护程序来说，那是一种有害无益的做法。如果我们重装系统的话，那么就需要对电脑硬盘进行分区。一般来说，分区在3到5个区之间就最好了，这样有利于存放相关的文件，而且不会显得太乱。当我们在电脑中查找相关的资料的时候，要将一些同类的文件放在一个文件夹当中。而且无论我们是复制还是粘贴，一定要新建一个文件夹，同时要记清文件夹的名字。而在安装某软件的时候，要安装在原文件夹。 杀毒清理 当我们想要卸载软件的时候，也可以及时的删除干净，这样避免了浪费磁盘空间，同时也不会产生不必要的程序冲突。而电脑在运行过程当中，有可能引发中毒现象，所以很有必要为我们的电脑设置一款杀毒软件，一般来说，我们都是选择市面上常见的杀毒软件。例如360或者是金山毒霸之类的。当然我们也要及时查看，这些软件是否恶意更改电脑的设置，防止对我们的工作或者学习造成影响 菜鸟提升电脑知识必看篇 电脑是我们最普及的互联网工具，在互联网上混，了解一些最基础的电脑知识，是必须的，人的大脑用来思考问题。同样，电脑也有自己的“大脑”，用来处理我们需求的数据，今天电脑先生和大家一起了解电脑大脑，CPU基础知识。 市场CPU的主流品牌分类 英特尔-intel
光模块基础知识大全、分类及选用
光模块基础知识大全、分类及选用 一、光模块基本知识 1、定义： 光模块：也就是光收发一体模块。 2、结构： 光收发一体模块由光电子器件、功能电路和光接口等组成，光电子器件包括发射和接收两部分。 发射部分是：输入一定码率的电信号经内部的驱动芯片处理后驱动半导体激光器（LD）或发光二极管（LED）发射出相应速率的调制光信号，其内部带有光功率自动控制电路，使输出的光信号功率保持稳定。 接收部分是：一定码率的光信号输入模块后由光探测二极管转换为电信号。经前置放大器后输出相应码率的电信号，输出的信号一般为PECL电平。同时在输入光功率小于一定值后会输出一个告警信号。 3、光模块的参数及意义 光模块有很多很重要的光电技术参数，但对于GBIC和SFP这两种热插拔光模块而言，选用时最关注的就是下面三个参数： 1）中心波长 单位纳米（nm），目前主要有3种： 850nm（MM，多模，成本低但传输距离短，一般只能传输500M）； 1310nm (SM，单模，传输过程中损耗大但色散小，一般用于40KM以内的传输)；
1550nm (SM，单模，传输过程中损耗小但色散大，一般用于40KM以上的长距离传输，最远可以无中继直接传输120KM)； 2）传输速率 每秒钟传输数据的比特数（bit），单位bps。 目前常用的有4种: 155Mbps、1.25Gbps、2.5Gbps、10Gbps等。传输速率 一般向下兼容，因此155M 光模块也称FE（百兆）光模块，1.25G光模块也称GE （千兆）光模块，这是目前光传输设备中应用最多的模块。此外，在光纤存储系统（SAN）中它的传输速率有2Gbps、4Gbps和8Gbps。 3）传输距离 光信号无需中继放大可以直接传输的距离，单位千米（也称公里，km）。 光模块一般有以下几种规格：多模550m，单模15km、40km、80km和120km 等等。 除以上3种主要技术参数（波长，速率，距离）外，光模块还有如下几个基本概念，这些概念只需简单了解就行。 a、激光器类别 激光器是光模块中最核心的器件，将电流注入半导体材料中，通过谐振腔的光子振荡和增益射出激光。目前最常用的激光器有FP和DFB激光器，它们的差异是半导体材料和谐振腔结构不同，DFB激光器的价格比FP激光器贵很多。传 输距离在40KM以内的光模块一般使用FP激光器；传输距离≥40KM的光模块一 般使用DFB激光器。 b、损耗和色散 损耗是光在光纤中传输时，由于介质的吸收散射以及泄漏导致的光能量损失，这部分能量随着传输距离的增加以一定的比率耗散。色散的产生主要是因为不同
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-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
(完整版)基于单片机的语音识别系统好毕业设计论文
基于单片机的语音识别系统
摘要 近几年来，智能化和自动化技术在玩具制造领域中越来越被关注。本文介绍一种智能化小车控制系统的设计——语音控制小车。语音控制小车是基于SPCE061A的代表性兴趣产品，它配合61板推出，综合应用了SPCE061A的众多资源，小车采用语音识别技术，可通过语音命令对其行驶状态进行控制。首先介绍了SPCE061A的主要性能及其引脚的功能；接着完成了电源电路、复位电路、键盘电路、音频输入电路，音频输出电路和无线控制电路等硬件功能模块的设计。软件设计模块能实现智能小车的前进、后退、转向、停止、避障、表演动作以及循线等功能。测试表明，在环境背景噪音不太大，控制者的发音清晰的前提下，语音控制小车的语音识别系统能对特定的语音指令做出智能反应，做出预想中的有限的动作 关键词：spec061a 语音识别驱动电路声控小车智能反应
Abstract In recent years, Intelligent and automation technology in the toy manufacture paid more and more attention.Introduce an intelligent vehicle control system design. SPCE061A program the system to single-chip, based on implementation of the car's voice control, This paper introduces the and implementation. The SPCE061A's main characters and pin function are introduced firstly. Completed the power circuit, reset circuit, keyboard circuitry, audio input circuits, audio output circuit and control circuit of wireless of function modules. Software design module can achieve smart car forward, backward, turn, stop, obstacle avoidance, performing actions, as well as on-line functions. Test showed that the background noise in the environment is not too great, control persons under the premise of clear pronunciation, voice control car speech recognition systems for specific voice commands to make intelligent reaction, limited to the desired action. Keywords: spec061a 、voice recogniton、Driving circuit、Voice control dolly、intelirent response
光模块光纤的常用知识.
光模块/光纤的常用知识 以太网交换机常用的光模块有SFP，GBIC，XFP，XENPAK： SFP: Small Form-factor Pluggable transceiver ，小封装可插拔收发器 GBIC ：GigaBit Interface Converter，千兆以太网接口转换器 XFP: 10-Gigabit small Form-factor Pluggable transceiver 万兆以太网接口小封装可插拔收发器 XENPAK: 10 Gigabit EtherNet Transceiver PAcKage万兆以太网接口收发器集合封装 光纤连接器 光纤连接器由光纤和光纤两端的插头组成，插头由插针和外围的锁紧结构组成。根据不同的锁紧机制，光纤连接器可以分为FC型、SC型、LC型、ST型和MTRJ型。 FC连接器采用螺纹锁紧机构，是发明较早、使用最多的一种光纤活动连接器。 SC是一种矩形的接头，由NTT研制，不用螺纹连接，可直接插拔，与FC连接器相比具有操作空间小，使用方便。低端以太网产品非常常见。 LC是由LUCENT开发的一种Mini型的SC连接器，具有更小的体积，已广泛在系统中使用，是今后光纤活动连接器发展的一个方向。低端以太网产品非常常见。 ST连接器是由AT&T公司开发的，用卡口式锁紧机构，主要参数指标与FC和SC连接器相当，但在公司应用并不普遍，通常都用在多模器件连接，与其它厂家设备对接时使用较多。 MTRJ的插针是塑料的，通过钢针定位，随着插拔次数的增加，各配合面会发生磨损，长期稳定性不如陶瓷插针连接器。
光纤知识 光纤是传输光波的导体。光纤从光传输的模式来分可分为单模光纤和多模光纤。 在单模光纤中光传输只有一种基模模式，也就是说光线只沿光纤的内芯进行传输。由于完全避免了模式射散使得单模光纤的传输频带很宽因而适用与高速，长距离的光纤通迅。 在多模光纤中光传输有多个模式，由于色散或像差，这种光纤的传输性能较差，频带窄，传输速率较小，距离较短。 光纤的特性参数 光纤的结构预制的石英光纤棒拉制而成，通信用的多模光纤和单模光纤的外径都为125μm。 纤体分为两个区域：纤芯(Core)和包层(Cladding layer)。单模光纤纤芯直径为8~10μm，多模光纤纤芯径有两种标准规格，芯径分别为62.5μm（美国标准）和50μm（欧洲标准）。 我们在用户资料<安装手册>中经常看到对接口光纤规格有这样的描述：62.5μm/125μm多模光纤，其中62.5μm就是指光纤的芯径，125μm就是指光纤的外径。 单模光纤使用的光波长为1310nm或1550 nm。多模光纤使用的光波长多为850 nm。 从颜色上可以区分单模光纤和多模光纤。单模光纤外体为黄色，多模光纤外体为橘红色。 千兆光口自协商 千兆光口可以工作在强制和自协商两种模式。802.3规范中千兆光口只支持1000M速率，支持全双工（Full）和半双工（Half）两种双工模式。 自协商和强制最根本的区别就是两者再建立物理链路时发送的码流不同，自协商模式发送的是/C/码，也就是配置（Configuration）码流，而强制模式发送的是/I/码，也就是idle码流。 千兆光口自协商过程 一、两端都设置为自协商模式 双方互相发送/C/码流，如果连续接收到3个相同的/C/码且接收到的码流和本端工作方式相匹配，则返回给对方一个带有Ack应答的/C/码，对端接收到Ack信息后，认为两者可以互通， 设置端口为UP状态
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。