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《信号与系统》课程设计-语音识别

《信号与系统》课程设计-语音识别
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基于语音识别的家居智能监控系统

内蒙古科技大学 本科生毕业设计说明书(毕业论文) 题目:基于语音识别的家居智能监控系统 学生姓名: 学号: 专业:测控技术与仪器 班级: 指导教师:

基于语音识别的家居智能监控系统 摘要 智能家居系统大体而言可分为高层的信息娱乐网络和底层的数据采集与网络控制,在底层以微控制器为核心作为智能家居网络结点是目前智能家居的主要实现方式,语音识别技术在我国的研究成果也不是很高,但是用语音识别技术来与家居智能控制相结合是非常创新的。 本设计是采用AT89C52单片机为核心控制器的智能家居监控系统,系统通过无线nrf905作为信息传输媒介,将语音识别软件收到的具体指令发送至现场对单片机进行控制,从而控制家居的动作;同时现场单片机将数据通过无线发送至主控单片机,通过PC 界面实时监控家居各模块的运行状态。 该系统的功能模块分为:语音控制窗帘模块、温度检测模块、火焰检测模块和防盗报警模块。通过C#编程,在Microsoft Speech SDK的基础上实现对家具的智能监控,在PC机界面上直观的看到家居所有情况。 关键字:单片机;语音识别;nrf905;温度检测;防盗报警

Speech recognition-based smart home monitoring system Abstaract Generally speaking the smart home system can be divided into high-level information and entertainment network,the underlying data collection and network control in the bottom to the microcontroller as the core as a smart home network node,this is the main achievement of smart home way,the speech recognition technology inour research is not very high,but the voice recognition technology to the home intelligent combination of the control is very innovative. The design is using AT89S52 MCU core controller intelligent home monitoring system,the system through wireless nrf905 as information transmission medium,that specific instructions received by the voice recognition software is sent to the scene to control the MCU to control the actions of home;at the same time the scene SCM data through the wireless sent to the host microcontroller,real-time monitoring via a PC interface home run of the module state. The functional modules of the system is divided into,the voice control the curtains module temperature detection module,the flame detection module,and burglar alarm module. On the basis of the Microsoft Speech SDK,C # Programming,intelligent monitoring of the furniture intuitive interface of the PC,see the home in all cases. Keywords: SCM;speech recognition;nrf905;temperature detection;burglar alarm

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

(精品)信号与系统课后习题与解答第一章

1-1 分别判断图1-1所示各波形是连续时间信号还是离散时间信号,若是离散时间信号是否为数字信号? 图1-1 图1-2

解 信号分类如下: ??? ?? ? ????--???--))(散(例见图数字:幅值、时间均离))(连续(例见图抽样:时间离散,幅值离散))(连续(例见图量化:幅值离散,时间))(续(例见图模拟:幅值、时间均连连续信号d 21c 21b 21a 21图1-1所示信号分别为 (a )连续信号(模拟信号); (b )连续(量化)信号; (c )离散信号,数字信号; (d )离散信号; (e )离散信号,数字信号; (f )离散信号,数字信号。 1-2 分别判断下列各函数式属于何种信号?(重复1-1题所示问) (1))sin(t e at ω-; (2)nT e -; (3))cos(πn ; (4)为任意值)(00)sin(ωωn ; (5)2 21??? ??。 解 由1-1题的分析可知: (1)连续信号; (2)离散信号; (3)离散信号,数字信号; (4)离散信号; (5)离散信号。 1-3 分别求下列各周期信号的周期T : (1))30t (cos )10t (cos -; (2)j10t e ; (3)2)]8t (5sin [; (4)[]为整数)(n )T nT t (u )nT t (u )1(0 n n ∑∞ =-----。 解 判断一个包含有多个不同频率分量的复合信号是否为一个周期信号,需要考察各 分量信号的周期是否存在公倍数,若存在,则该复合信号的周期极为此公倍数;若不存在,则该复合信号为非周期信号。 (1)对于分量cos (10t )其周期5T 1π=;对于分量cos (30t ),其周期15 T 2π=。由于 5π

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。

语音识别字符分割算法_原创.

5.设计方法 5.1概述 5.2硬件系统的设计 语音信号预处理 (1)预加重 预加重的目的是提升高频部分,使信号的频谱变得平坦,保持在低频到高频的整个频带中,能用同样的信噪比求频谱,以便于频谱分析或声道参数分析。在计算机里用具有6dB/频程升高频特性的预加重数字滤波器来实现,一般是一阶的FIR数字滤波器: 为预加重系数,值接近于l,在0.9和1之间,典型值为0.94。 预加重的DSPBuilder实现: 为了便于实现,将上式中的一阶FIR预加重滤波器用差分方程表示为: 其中,为原始语音信号序列,N为语音长度,上面的公式显示其在时域 上的特性。又因为0.94接近于15/16,所以将上面的式子变为 除以16可以用右移4位来实现,这样就将除法运算化简为移位运算,降低了计算复杂度。在后面的模块设计中,也乘以或者除以一些这样的数,这些数为2的幂次,都可以用移位来实现。 预加重的硬件实现框图如下: 预加重实现框图 DSP Builder中的图形建模为:

预加重滤波器的DSPBuilder结构图 (2)分帧 语音信号是一种典型的非平稳信号,其特性随时间变化,其在很短的时间内是平稳的,大概为1小20ms,其频谱特性和物理特征可近似的看做不变,这样就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理。 分帧的DSP Builder实现: 语音信号在10到20ms之间短时平稳(这样可以保证每帧内包含1一7个基音周期),也就是说选取的帧长必须介于10到20ms之间,此外,在MFCC特征提取时要进行FFT变换,FFT点数一般为2的幂次,所以本文中选择一帧长度为16ms,帧移为1/2帧长,这样一帧就包含了16KHz*16ms=256个点,既满足短时平稳,又满足FFT变换的要求。 由于采集的语音是静态的,语音长度已知,很容易计算出语音的帧数,但是在硬件上或实时系统中,语音长度是无法估计的,而且还要考虑存储空间的大小和处理速度,采用软件实现时的静态分帧方法是行不通的,可以利用硬件本身的特点进行实时的动态分帧。 为了使帧与帧之间平滑过渡,保持连续语音流的自相关性和过渡性,采用交叠分帧的算法。帧移取1/2帧长,即128个数据点当作一个数据块。FIFO1大小为一帧语音长度,分成两个数据块,预加重后的数据写入这个FIFO。为了实现帧移交叠,在FIFO1读数据时,同时再用FIFO2保存起来,当FIFO的一块数据读完以后,紧接着从FIF22读出这一块的副本。写入的一块数据,相当于被重复读出2次,所以FIFO1的读时钟频率设计为写时钟频率的2倍,而FIFOZ的读写时钟频率和FIFO1的读时钟频率相同。分帧以后的数据在图中按时间标号为1、2、2、3.··…,1、2为第一帧,2、3为第二帧,以此类推。

(完整word版)《信号与系统》教学大纲

《信号与系统》教学大纲 通信工程教研室 电子信息科学与技术教研室 课内学时:54学时 学分:3 课程性质:学科平台课程 开课学期:3 课程代码:181205 考核方式:闭卷 适用专业:通信工程,电子信息工程,电子信息科学与技术,电子科学与技术,物联网工程开课单位:通信工程专业教研室,电子信息科学与技术专业教研室 一、课程概述 《信号与系统》是电子信息类各专业的学科平台课程,该课程的基本任务在于学习信号与系统理论的基本概念和基本分析方法。主要包括信号的属性、描述、频谱、带宽等概念以及信号的基本运算方法;包括系统的属性、分类、幅频特性、相频特性等概念以及系统的时域分析、傅里叶分析和复频域分析的方法;包括频域分析在采样定理、调制解调、时分复用、频分复用等方面的应用等。使学生掌握从事信号及信息处理与系统分析工作所必备的基础理论知识,为后续课程的学习打下坚实的基础。 二、课程基本要求 1、要求对信号的属性、描述、分类、变换、取样、调制等内容有深刻的理解,重点掌握冲击信号、阶跃信号的定义、性质及和其它信号的运算规则;重点掌握信号的频谱、带宽等概念。 2、掌握信号的基本运算方法,重点掌握卷积运算、正交分解、傅里叶级数展开方法、傅里叶变换及逆变换的运算、拉普拉斯变换及逆变换的运算等。 3、对系统的属性、分类、描述等概念有深刻的理解,重点掌握线性非时变系统的性质,系统的电路、微分方程、框图、流图等描述方法;重点掌握系统的冲击响应、系统函数、幅频特性以及相频特性等概念。 4、对系统的各种分析方法有深刻的理解,重点掌握系统的频域分析方法;重点掌握频域分析方法在采样定理、调制解调、时分复用、频分复用、电路分析、滤波器设计、系统稳定性判定等实际方面的应用。 5、了解信号与系统方面的新技术、新方法及新进展,尤其是时频分析、窗口傅里叶变换以及小波变换的基本概念,适应这一领域日新月异发展的需要。 三、课程知识点与考核目标 1.信号与系统的基本概念 1)要点: (1)信号的定义及属性; (2)信号的描述方法; (3)信号的基本分类方法; (4)几种重要的典型信号的特性; (5)信号的基本运算、分解和变换方法; (6)系统的描述、性质、及分类 (7)线性非时变系统的概念及性质。 2)考核目标: 熟悉信号与系统的基本概念,熟悉信号与系统的基本描述及分类方法,掌握冲击信号及线性

基于语音识别的家居智能监控系统

基于语音识别的家居智能监控系统

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内蒙古科技大学 本科生毕业设计说明书(毕业论文) 题目:基于语音识别的家居智能 监控系统 学生姓名: 学号: 专业:测控技术与仪器 班级: 指导教师:

基于语音识别的家居智能监控系统 摘要 智能家居系统大体而言可分为高层的信息娱乐网络和底层的数据采集与网络控制,在底层以微控制器为核心作为智能家居网络结点是目前智能家居的主要实现方式,语音识别技术在我国的研究成果也不是很高,但是用语音识别技术来与家居智能控制相结合是非常创新的。 本设计是采用AT89C52单片机为核心控制器的智能家居监控系统,系统通过无线nrf905作为信息传输媒介,将语音识别软件收到的具体指令发送至现场对单片机进行控制,从而控制家居的动作;同时现场单片机将数据通过无线发送至主控单片机,通过PC 界面实时监控家居各模块的运行状态。 该系统的功能模块分为:语音控制窗帘模块、温度检测模块、火焰检测模块和防盗报警模块。通过C#编程,在Microsoft Speech SDK的基础上实现对家具的智能监控,在PC机界面上直观的看到家居所有情况。 关键字:单片机;语音识别;nrf905;温度检测;防盗报警 Speech recognition-based smart home monitoring system

Abstaract Generally speaking the smart home system can be divided into high-level information and entertainment network,the underlying data collection and network control in the bottom to the microcontroller as the core as a smart home network node,this is the main achievement of smart home way,the speech recognition technology inour research is not very high,but the voice recognition technology to the home intelligent combination of the control is very innovative. The design is using AT89S52 MCU core controller intelligent home monitoring system,the system through wireless nrf905 as information transmission medium,that specific instructions received by the voice recognition software is sent to the scene to control the MCU to control the actions of home;at the same time the scene SCM data through the wireless sent to the host microcontroller,real-time monitoring via a PC interface home run of the module state. The functional modules of the system is divided into,the voice control the curtains module temperature detection module,the flame detection module,and burglar alarm module. On the basis of the Microsoft Speech SDK,C # Programming,intelligent monitoring of the furniture intuitive interface of the PC,see the home in all cases. Keywords: SCM;speech recognition;nrf905;temperature detection;burglar alarm 目录 摘要 ......................................................................................................................................... I

语音识别综述

山西大学研究生学位课程论文(2014 ---- 2015 学年第 2 学期) 学院(中心、所):计算机与信息技术学院 专业名称:计算机应用技术 课程名称:自然语言处理技术 论文题目:语音识别综述 授课教师(职称): 研究生姓名: 年级: 学号: 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

语音识别综述 摘要随着大数据、云时代的到来,我们正朝着智能化和自动化的信息社会迈进,作为人机交互的关键技术,语音识别在五十多年来不仅在学术领域有了很大的发展,在实际生活中也得到了越来越多的应用。本文主要介绍了语音识别技术的发展历程,国内外研究现状,具体阐述语音识别的概念,基本原理、方法,以及目前使用的关键技术HMM、神经网络等,具体实际应用,以及当前面临的困境与未来的研究趋势。 关键词语音识别;隐马尔科夫模型;神经网络;中文信息处理 1.引言 语言是人类相互交流最常用、有效的和方便的通信方式,自从计算机诞生以来,让计算机能听懂人类的语言一直是我们的梦想,随着大数据、云时代的到来,信息社会正朝着智能化和自动化推进,我们越来越迫切希望能够摆脱键盘等硬件的束缚,取而代之的是更加易用的、自然的、人性化的语音输入。语音识别是以语音为研究对象,通过对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。 2.语音识别技术的发展历史及现状 2.1语音识别发展历史 语音识别的研究工作起源与上世纪50年代,当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。1959年,J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文元音及孤立字,开始了计算机语音识别的研究工作。 60年代,计算机应用推动了语音识别的发展。这时期的重要成果是提出了动态规划(DP)和线性预测分析技术(LP),其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题,对后来语音识别的发展产生了深远的影响。 70年代,LP技术得到了进一步的发展,动态时间归正技术(DTW)基本成熟,特别是矢量量化(VQ)和隐马尔科夫(HMM)理论的提出,并且实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。 80年代,实验室语音识别研究产生了巨大的突破,一方面各种连接词语音识别算法被开发,比如多级动态规划语音识别算法;另一方面语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术,研究从微观转向宏观,从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔科夫模型(HMM)就是其典型代表,能够很好的描述语音信号的时变性和平稳性,使大词汇量连

基于单片机的语音识别系统_毕业设计 推荐

基于单片机的语音识别系统

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 have been 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 hardware sub-system design 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 hardware such as the design 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

基于DTW算法的语音识别原理与实现

广州大学机械与电气工程学院 数字语音信号处理 基于DTW算法的语音识别原理与实现 院系: 机电学院电子与通信工程 姓名: 张翔 学号: 2111307030 指导老师: 王杰 完成日期: 2014-06-11

基于DTW算法的语音识别原理与实现 [摘要]以一个能识别数字0~9的语音识别系统的实现过程为例,阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论,最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果,结果显示该算法可以很好的显示特定人所报出的电话号码。 [关键字]语音识别;端点检测;MFCC系数;DTW算法 Principle and Realization of Speech Recognition Based on DTW Algorithm Abstract With an example of the realization of a 0~9 identifiable speech recognition system, the paper described the basic principles and key technologies of isolated word speech recognition based on DTW algorithm, including method of endpoint detection, calculation of characteristic parameters, and implementation of DTW algorithm. Programming method under Matlab and experimental results are given at the end of the paper.,and the results show that the algorithm can well display the phone number of the person reported. Keyword speech recognition; endpoint detection; MFCC parameter; DTW algorithm 一、引言 自计算机诞生以来,通过语音与计算机交互一直是人类的梦想,随着计算机软硬件和信息技术的飞速发展,人们对语音识别功能的需求也更加明显和迫切。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术,属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴。传统的键盘、鼠标等输入设备的存在大大妨碍了系统的小型化,而成熟的语音识别技术可以辅助甚至取代这些设备。在PDA、智能手机、智能家电、工业现场、智能机器人等方面语音识别技术都有着广阔的前景。 语音识别技术起源于20世纪50年代,以贝尔实验室的Audry系统为标志。先后取得了线性预测分析(LP)、动态时间归整(DTW)、矢量量化(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)等一系列关键技术的突破和以IBM的ViaVoice、Microsoft的V oiceExpress为代表的一批显著成果。国内的语音识别起步较晚,1987年开始执行国家863计划后语音识别技术才得到广泛关注。具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室,中科院声学所等。其中中科院自动化所研制的非特定人连续语音听写系统和汉语语音人机对话系统,其准确率和系统响应率均可达90%以上。 常见的语音识别方法有动态时间归整技术(DTW)、矢量量化技术(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)、基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型(DDBHMM)和人工神经元网络(ANN)。

用于智能家居语音识别系统设计

仪器科学与电气工程学院 本科毕业论文(设计)开题报告题目:用于智能家居的语音识别系统设计 学生姓名:学号: 专业:电气工程及其自动化 指导教师:讲师 2015年1月3日

1. 选题依据 1.1选题背景 语言作为人类信息交流中最重要的和最方便的方式,人与机器的交流能否像人与人一样自如,是人们研究的问题。控制论创始人维纳在1950年就曾指出:“通常,我们把语言仅仅看作人与人之间的通信手段,但是,要使人向机器,机器向人以及机器向机器讲话,那也是完全办得到的”。 随着现代科学技术的进一步发展和人民生活水平不断的提高,人们对家庭住宅需求的概念也发生了彻底的改变。人们正在从以往追求房屋空间的宽阔和装饰的亮丽、豪华,向着追求品味、安全、舒适、便捷和智能方向发展。现在的家庭不仅要满足人们生活、工作、娱乐和交流的需要,同时还可以提供充分的安全防护、物业管理等手段。智能家居是建筑艺术、生活理念与信息技术、电子技术等现代高科技手段完美结合的产物,它的出现满足了人们对住宅高性能、智能化的要求21世纪信息时代的到来,IT产业的发展和人们生活水平的提高,“智能家居”、“家庭自动化”、“网络家电”、“家庭网络”等技术的推动,智能家居的生活已经近在咫尺。 在智能家居中传统的家用电器的控制,无外乎两种控制方式:手动或遥控。随着家用电器的增多,开关和遥控越来越多,使用极不方便。这时,我们可以釆用语音识别的方式控制,例如,在观看电视频道时,我们可以很方便地直接说出“中央一套”来,所以语音识别及控制在智能家居中尤其重要。 1.2国内外研究现况 1、语音识别技术的发展 就技术而言,目前国内外对语音识别理论及各种实用算法的研究是一热点。人们普遍关心的问题是不断提高语音识别的识别率、识别更多的词汇量、扩大语音识别的应用等研究。语音识别技术发展到今天,PC 机的语音识别系统己经趋于成熟,而且还出现了一些具有实用价值和市场语音识别前景的语音识别芯片。近几年来,个人消费类电子产品的广泛使用,使大量的识别系统从实验室 PC 平台转移到嵌入式平台设备中,现在嵌入式对特定人语音识别系统的识别精度己经达到 98%以上。嵌入式语音识别系统和 PC 机的语音识别系统相比,虽然其运算速度和内存容量有一些限制,但是它也有各自的特点。嵌入式系统体积小、可靠性高、耗电低、投入小、便于移动等优点,是嵌入式语音识别系统和 PC 机的语音识别系统相比的最大优势。而且嵌入式语音识别系统多为实时系统,当用户讲话后,系统能够立即完成词条识别并作出反应。这些特点决定了嵌入式语音识别系统的应用十分广泛。可以预测在近几年内,嵌入式语音识别系统的应用将更加广泛。各种语音识别系统将出现在市场上。根据美国专家预测,具有语音识别功能的产品可达 50 亿美元。在短期内还不可能具

《语音识别入门教程》

语音识别入门(V1.0) 丁鹏、梁家恩、苏牧、孟猛、李鹏、王士进、王晓瑞、张世磊 中科院自动化所高创中心,北京,100080 【摘要】本文主要以剑桥工程学院(CUED)的语音识别系统为例,并结合我们实验室自身的研究与开发经验,讲述当前主流的大词汇量连续语音识别系统(LVCSR)的框架和相关技术,对实验室的同学进行一个普及和入门引导。 【关键词】语音识别,HTK,LVCSR,SRI 1. 引言 语音识别技术发展到今天,取得了巨大的进步,但也存在很多的问题。本文主要以CUED 的语言识别系统为例,说明LVCSR系统技术的最新进展和研究方向,对实验室的同学进行一个普及和入门引导。 1.1 国际语音识别技术研究机构 (1)Cambridge University Engineering Department (CUED) (2)IBM (3)BBN (4)LIMSI (5)SRI (6)RWTH Aachen (7)AT&T (8)ATR (9)Carnegie Mellon University (CMU) (10)Johns Hopkins University (CLSP) 1.2 国际语音识别技术期刊 (1)Speech Communication (2)Computer Speech and Language (CSL) (3)IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 1.3 国际语音识别技术会议 (1)ICASSP(International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing)每年一届,10月截稿,次年5月开会。 (2)ICSLP(International Conference on Spoken Language Processing) 偶数年举办,4月截稿,9月开会。

信号与系统课程教案

《信号与系统》大纲 一、课程基本信息 课程名称:《信号与系统》 使用教材:《Signals & Systems》(2nd Edtion), Alan V. Oppenheim,电子工业出版社,2008年4月 教学拓展资源:参考书目有《信号与系统》(第二版)上、下册,郑君里等,高等教育出版社;《信号与线性系统分析》,吴大正,高等教育出版社;《信号与系统》,ALANV.OPPENHEIM(刘树棠译),西安交通大学出版社;《信号与线性系统》,管致中等,高等教育出版社。《信号与系统》校级主干课资源库。 二、课程教学目的 《信号与系统》是本科电子信息类专业一门重要的专业基础课程,是联系公共基础课与专业课的一个重要桥梁。授课对象面向电子信息类的电子科学与技术、通信工程、电子信息工程三个本科专业。该课程研究确定性信号经线性时不变系统传输与处理的基本概念与基本分析方法,具有很强的理论性和逻辑性,教学内容较抽象,数学运用得很多。同时,这门课程以通信和控制工程为主要应用背景,具有明显的物理意义和工程背景,具有数学分析物理化,物理现象数学化的特征。该课程与许多专业课,如通信原理、数字信号处理、高频电路、图象处理等课程有很强的联系,其理论已广泛应用到电子、通信、信号处理和自动控制等各个学科领域,并且直接与数字信号处理的基本理论和方法相衔接。 通过本门课程的学习,使学生掌握信号与系统的基础理论,掌握确定性信号经线性时不变系统传输与处理的基本概念和分析方法,包括信号分析的基本理论和方法、线性时不变系统的各种描述方法、线性时不变系统的时域和频域分析方法、有关系统的稳定性、频响、因果性等工程应用中的一些重要结论等。通过信号与系统的基本理论和分析方法,学生应能掌握如何建立信号与系统的数学模型,如何经适当的分析方法求解,并将分析结果与物理概念相结合,对所得的结果给出物理解释和赋予物理意义。该课程的学习将为后续课程的学习奠定基础,同时为今后能够独立地分析与解决信息领域内的实际问题打下坚实的理论基础。 三、学习方法指导 1

人工智能 语音识别 论文

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.BP 神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,对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RECOGNITIO 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.is not the overall description of human brain,the abstract,It but 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. can be opened up. Artificial neural network is a system which using a physically feasible system to imitate the structure and function of nerve cells in human brain,which has the ability of self—learning,contrasting,reasoning and summarizing .It have offered a new way in solving such complicated pattern classification problems as speech recognition.This paper mainly studies the application of the BP neural network in the research of speech recognition. BP neural network can get higher identification precision, but its training speed is very low, a new recognizing algorithm based on BP algorithm by combining with good effect method in ANN which named genetic algorithm (GA) was proposed and used to improve the BP neural network. Experiments results show that the training speed can be accelerated by the method and the recognition performance is also promoted.words: Key words speech recognition, neural network, genetic algorithm, genetic neural network, BP network 1.绪论1.1 1.1 课题背景1.1.1 语音识别概述随着计算机技术的发展,人与机器之间的交流也越来越广泛和深入,计算机己经渗透到人们生活的各个方面。在现代社会中,人们逐渐习惯借助计算机来完成各项事务。在这种情况下,如何让计算机智能化地与人进行通信,使人机交互更加自然方便成为现代计算机科学的重要研究课题之一。语音识别(Speech Recognition)主要是指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。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科,它是目前发展最为迅速的信息研究诸领域中的一个。语音识别的最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。随着计算机技术、模式识别和信号处理技

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