语音识别系统

一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。 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。语音识别技术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。 功能特点 1、多为中、小词汇量的语音识别系统，即只能够识别10~100词条。只有近一两年来，才有连续数码或连续字母语音识别专用芯片实现。 2、一般仅限于特定人语音识别的实现，即需要让使用者对所识别的词条先进行学习或训练这一类识别功能对语种、方言和词条没有限制。有的芯片也能够实现非特定人语音识别，即预先将所要识别的语句码本训练好而装入芯片，用户使用时不需要再进行学习而直接应用。 3、由此芯片组成一个完整的语音识别系统。因此，除了语音识别功能以外，为了有一个好的人机界面和识别正确与否的验证，该系统还必须具备语音提示（语音合成）及语音回放（语音编解码记录）功能。 4、多为实时系统，即当用户说完待识别的词条后，系统立即完成识别功能并有所回应，这就对电路的运算速度有较高的要求。 5、除了要求有尽可能好的识别性能外，还要求体积尽可能小、可靠性高、耗电省、价钱低等特点。 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。语音识别技术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。 以上内容参考 百度百科-语音识别技术

语音识别系统根据对输入语音的限制，可分为特定人语音识别系统、非特定人语音系统和多人的识别系统三类；根据说话的方式可分为孤立词语音识别系统、连接词语音识别系统和连续语音识别系统；根据词汇量大小可分为小词汇量语音识别系统、中等词汇量语音识别系统和大词汇量语音识别系统。语音识别系统根据对输入语音的限制加以分类：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。

智能语音控制系统是什么原理 智能语音控制系统是什么原理，随着智能家电的普及，越来越多的产品不再需要手动了制，可以语音唤醒，很方便，如果你不知道智能语音控制系统是什么原理的话，请接着往下看吧。 智能语音控制系统是什么原理1 语音采集模块主要完成信号调理和信号采集等功能，它将原始语音信号转换成语音脉冲序列，因此该模块主要包括声/电转换、信号调理和采样等信号处理过程。 语音前级处理模块的主要功能是滤除干扰信号、提取语音特征矢量，并将提取的语音特征矢量量化成标准语音特征矢量，因此该模块主要包括语音预处理、特征提取、矢量量化等语音信号处理过程。 语音训练模块的主要功能是将多次采集、提取的语音特征标准矢量进行概率统计，提取说话人的最佳语音特征标准矢量，防止因说话人心情、环境等因数引起提取特征参数不准确而影响语音识别效果，因此该模块主要包括概率统计、参数评估等处理过程，用隐马尔可夫模型（HMM模型）实现。 语音识别模块的主要功能是将重新采集的标准语音特征矢量与语音模板库中的语音模型进行比较，判断当前语音命令功能，因此该模块主要包括矢量比较与参数评估两个过程。 语音提示模块的主要功能是根据语音识别的结果提示用户进行相关操作或说明当前完成的功能，因此该模块主要包括调用提示语音资源文件、D/A转换、信号放大等语音处理过程。 输出控制模块的主要功能是根据语音识别的结果输出相应的控制信号，实现电灯、电视、风扇等办公电器的语音控制功能，因此该模块主要包括信号驱动、输出控制器和被控对象。 语音模板库的主要功能是存储训练后的最佳标准语音特征矢量。 融生天下旗下的人工智能产品——小薇管家，就是一款语音识别和操控的智能芯片。一个“语音键”可完成电视大屏幕上的所有选台、追剧、看直播或回放、听歌、翻译、调音量、玩游戏、返回首页等操作。不仅可以帮助孩子学习，还可以帮助老人解闷。 不会使用一排排密密麻麻的遥控按钮，只要摁住“语音键”，说出你想看的频道，接下来尽情享受生活中的乐趣就可以。 智能语音控制系统是什么原理2 智能语音系统有什么用 当然有用，智能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。 近日，湖北省天门市检察院开始使用智能语音识别系统。据悉，在湖北省检察机关“智慧公诉”试点院中，天门市检察院是第一家启用该系统的基层院。 智能语音识别系统能将语音自动转换成文字，在文书制作、阅卷摘卷等方面效果突出。办案人员只需口述，智能语音识别系统即刻将口述内容自动转化为文字、生成文书。其对于普通话转写准确率高达99%，对不同口音也具有很强的适应性，能够提高办案效率。 智能语音系统在各大领域都有所涉及。 以下是智能语音系统的作用： 提高打字速度，通过语音对其进行输入再转为文字，从而提高打字速率。 远程操控 ，随着5G的出现，很多设备都配有智能语音系统，例如照明，电视机，或者是窗帘都可远程操控。 做笔记，做笔记很多情况下都是手写记录，但如果有智能语音系统，只需要说话就可记录笔记，大大提高了工作效率。 智能语音控制系统是什么原理3 智能语音机器人能为企业带来哪些好处呢？ 谷歌、苹果、阿里等纷纷涉足智能语音领域。据中国语音产业联盟数据显示：全球智能运营市场规模已达到105亿美元，2018年全球智能语音市场规模将超过140亿美元，智能语音产品必然成为备受关注的对象。 在谷歌IO大会上，谷歌充分展示了很多人工智能产品，例如会自动预测输入的邮箱Gmail、懂你想吃什么地图Google Map等，其中最吸引的人还是Google Assistant，拥有一个语音控制系统，可以帮助你打电话，对方在接到对话后，甚至不知道与自己通话的竟是一个机器人。 智能语音机器人不仅只有谷歌才有，互联网上出现了很多专注打造智能语音机器人的企业，特别是针对于电销从业人员，智能语音机器人把他们从一些复杂的工作中拯救出来，全力投入到有效客户的.个性化服务中。相较于人工电话，智能语音机器人有着极高的呼叫质量。 （一）给客户最佳形象 电销企业使用智能语音机器人后，机器人模拟的人声，永远都是以最佳的状态和最佳的话术去跟客户沟通，始终呈现给客户最佳的状态，客户面对温和的服务，对企业也会产生良好印象。 （二）高质量工作 可以根据企业要求，轻松实现客户的分类和过滤，数据化展示更显精准，有利于企业的管理和总结。 （三）更低的人力成本 电销企业人员流动大，需招聘大量的从业人员，因此就要付出相当高的人工成本、招聘成本、培训成本等，若工作人员出单率低，很容易让企业做了赔本买卖。对于智能语音机器人而言，企业不需要太多的销售人员，就能完成大量的工作内容，节省出不菲的成本。 （四）工作效率提升 加入人工机器人每天最多能打出100通电话，智能语音机器人则能够打出约1000通电话，效率高出人工销售几倍。此外，智能语音机器人自动记录客户数据，工作人员可随时查看精确了解客户意向，人力与人工机器人相结合，大大提升了工作效率。 科技巨头们都参与的行业，创业者们不要在犹豫啦！人工智能时代已然到来，抓住创业的最佳时机，让自己也能进入人工智能市场！

1、语音控制系统可以用语言完成传统的按键操作，可以让驾驶员眼睛向前看，手不离方向盘，从而保证更高的安全性。语音控制功能是否好用，取决于语音识别的程度。 2、智能语音控制系统是什么原理1语音采集模块主要完成信号调理和信号采集等功能，它将原始语音信号转换成语音脉冲序列，因此该模块主要包括声/电转换、信号调理和采样等信号处理过程。 3、语音识别：给机器装上耳朵，使其能够听懂人的语音指令。智能语音识别系统：能够对语音识别到的信息进行进一步的处理，一般来说是将语音识别、NLP自然语言理解、知识库三方面与应用向结合。使用户通过自然的语言来控制相应设备。 4、语音识别控制系统是一项便利性配置，若揽胜星脉有语音识别控制系统，揽胜星脉车主可以按下方向盘上的语音按键或直接呼出，可以实现呼叫电话、控制音量、调节空调、查询路线等功能。 5、一汽-大众揽巡搭载的IQ.科技互联系统是一大亮点，在消费者中得到了充分地认可。这个系统拥有着强大的语音识别控制功能，让车主可以通过自然语音与车机系统进行对话交流，系统会快速做出反应，获知客户的需求，并根据指令做出操作。 6、以下是相关介绍：定义：语音识别控制系统是一项便利性配置，若帕萨特有语音识别控制系统，帕萨特车主可以按下方向盘上的语音按键或直接呼出，可以实现呼叫电话、控制音量、调节空调、查询路线等功能。

语音识别的技术原理是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来。 之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率；最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示。 作为语音识别的前提与基础，语音信号的预处理过程至关重要。在最终进行模板匹配的时候，是将输入语音信号的特征参数同模板库中的特征参数进行对比，因此，只有在预处理阶段得到能够表征语音信号本质特征的特征参数，才能够将这些特征参数进行匹配进行识别率高的语音识别。

语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。

基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【摘要】
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?【提问】
您好，您的问题我已经看到了，正在整理答案，请稍等一会儿哦~【回答】
这么慢【提问】
亲，感谢您的耐心等待，已帮您查到的结果是“语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求: (1)提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性; (2)各阶参数之间有良好的独立性; (3)特征参数要计算方便,最好有高效的算法,以保证语音识别的实时实现。，希望能帮到您!如果您对我的服务满意，辛苦您用您宝贵的发财手给我点个赞【回答】
不好意思小哥哥妹子迷糊了刚才[流泪]【回答】
语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。

基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【回答】
‌研究人和计算机之间信息交换的人工智能领域外围技术是（ ）？ \x09

‏【提问】
‎以下（ ）不是目前人工智能技术发展研究的重点趋势。

‍【提问】
亲都睡觉了你还发啊【回答】
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术【回答】
最后一个你把答案给我发来【回答】