藏语语音识别研究综述

文章介绍了语音识别的技术、应用领域和藏语语音识别技术的现状,以及语音识别的基本原理及识别的过程分析,探讨了藏语语音识别技术中的难点问题,并展望藏文语音识别技术的发展方向和前景。     

语音识别技术的进展

随着语音识别技术的深入研究和发展,语音识别技术已基本成熟并逐渐应用于人们生活中的各个领域。本文描述了语音识别技术的进展、问题及展望。     

语音关键词识别系统声学模型构建综述

语音关键词识别技术作为语音识别的重要分支在20世纪90年代逐渐被重视起来,时至今日,语音关键词识别技术已经被应用到车内语音命令识别、机器人交互及特殊语音筛选等众多领域。本文给出了语音关键词识别技术的整体模型及性能评价指标,综述了语音关键词识别系统声学模型构建技术的现状,详细总结了语音关键词识别系统声学模型构建技术,并重点总结了深度学习在声学模型构建上的应用。最后对语音关键词识别技术的发展前景进行了讨论,认为深度学习隐马尔科夫混合模型作为连续语音识别中最成熟的模型构建技术将在关键词识别中有更多应用,循环神经网络有可能凭借其序列训练能力成为更有效的模型构建技术,而大计算量、云平台及便携可穿戴将会成为语音关键词识别技术发展的主流方向。     

语音识别技术的发展现状及应用前景

本文阐述了语音识别技术的发展现状和趋势，简述了语音识别的基本原理，指出了语音识别技术的难点和对策，展望了语音识别的应用前景以及发展方向。     

模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

基于大数据和深度学习的语音识别研究

大数据时代为深度学习在语音识别中的应用提供了良好的平台.本文介绍了用于语音识别的深度学习模型及用于语音识别的深度学习的学习过程.语音识别技术中特征提取、模式匹配和模型训练都离不开大量训练数据的积累和匹配,而数据的可靠和有效依赖于算法的可行性.在大数据基础上,深度学习用于语音识别大大提高了识别率.     

基于单片机平台下语音识别技术的应用方式

语音识别技术被广泛应用到各个领域，而利用单片机来实现语音识别成为一种经济快捷的应用方案。该文从介绍语音识别的基本原理出发，论述了利用单片机实现语音识别技术的硬件基础及软件基础，并且通过一个典型的应用实例来说明其应用方法及技巧。     

藏语数字语音识别仿真实验及测试方法分析

藏语数字语音识别是藏语语音识别中的基础环节。文章以藏语数字语音信号产生的数学模型为研究对象,从频域、时域、倒谱域出发,对藏语数字语音识别进行了分析,重点论述了藏语数字语音识别的原理、仿真实验及测试方法。以藏语数字语音库为数据资源,对藏语数字语音建立了训练模型并从中提取语音特征,通过模板匹配算法,获取录音数据中待识别语音的模板。实验证明已建立语音库的识别率达100%,随机录音的识别率则达90%。     

语音识别中的BP神经网络改进

语音信号是受说话人、环境等因素影响的复杂函数,人工神经网络（ANN）模型进行语音识别具有自适应、自组织及联想等特征,适合用于语音识别。主要研究了传统BP神经网络在实际语音识别中的改进方案。利用改进后的方案实现语音识别、网络结构简化、运算速度加快、训练时间缩短。     

MRCPv2在电信智能语音识别业务中的应用

随着自然语音识别技术的成熟,智能语音识别业务将会在传统电信行业迎来大发展,MRCPv2标准协议使得语音识别能力的集成变得更加方便快捷.该文详细介绍了MRCPv2协议的系统架构和控制流程,总结了MRCPv2协议的使用规范,并且通过MRCPv2在语音识别中状态机变迁、关键方法、事件以及重要消息头的讲解,对一次典型语音识别业务中MRCPv2协议的应用进行了详细的阐述.     

基于Python的深度学习语音识别

随着信息化时代的快速到来以及计算机技术的不断完善发展,语音识别在众多领域都得到了应用,同时语音识别有着广阔的发展前景。当下,在对语音识别的研究方面,研究人员大多以线性系统理论为基础,采用隐马尔可夫模型(HMM)、动态时间规整(DTW)、矢量量化(VQ)等技术。随着研究的深入,发现以线性系统理论为基础的方法和语音的非线性过程特性不能很好的融合,采用非线性理论研究成为了语音识别的重要突破口。人工神经网络(ANN)等非线性理论成为了研究语音识别的热点。采用Python语言进行深度学习与语音识别相结合的方法进行研究,希望能够使语音识别在速度、准确度等方面得到较好的效果。介绍了Python在深度学习语音识别中的使用。通过实验结果可以看出,DNN-HMM方法在准确率方面比GMM-HMM方法有所提高。     

基于MFCC与CHMM的方向指令语音识别

随着科学技术尤其是计算机技术的不断发展,语音识别被广泛应用到各个领域.针对方向指令的语音,使用梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)作为特征参数,连续马尔科夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)作为识别模型,对语音信号进行识别处理.实验结果显示,此方法在方向指令语音识别中取得了良好的结果,有较高的识别准确率.     

基于特征值统计的语音识别算法的研究与设计

随着时代的发展和人工智能的迈进,语音识别技术也正在以惊人的速度向前推进,并且逐渐成为国内外科研机构所关注的焦点。该文对语音识别的整个过程,包括语音特征值提取、模型库的建立、模型匹配算法,进行了深入的研究,并提出了基于语音特征值统计学模型的语音识别算法,系统测试结果表明,该算法具有运算量少、结构简单、识别速度快和准确度高等优点。     

语音识别技术综述

语音识别技术作为信息社会朝着智能化和自动化方向发展的关键技术之一,具有重要的研究意义和实用价值。经过近五十年的艰苦探索和研究,语音识别技术研究获得了极大的发展,其中有些比较成熟的技术已经逐步应用于日常生活中。但总体来说,语音识别在研究和实用化方面的难度还比较大。本文概括介绍了语音识别技术的全貌,包括其发展历史、所采用的关键技术、具体应用以及当前所面临的困难与研究趋势。     

语音情感识别的关键技术

语音信号中的情感信息是一种很重要的信息资源,仅靠单纯的数学模型搭建和计算来进行语音情感识别就显现出不足。情感是由外部刺激引发人的生理、心理变化,从而表现出来的一种对人或事物的感知状态,因此,将认知心理学与语音信号处理相结合有益于更好地处理情感语音。首先介绍了语音情感与人类认知的关联性,总结了该领域的最新进展和研究成果,主要包括情感数据库的建立、情感特征的提取以及情感识别网络等。其次介绍了基于认知心理学构建的模糊认知图网络在情感语音识别中的应用。接着,探讨了人脑对情感语音的认知机理,并试图把事件相关电位融合到语音情感识别中,从而提高情感语音识别的准确率,为今后情感语音识别与认知心理学交叉融合发展提出了构思与展望。     

鲁棒语音识别技术综述

鲁棒语音识别是为了解决噪声环境所引起的语音识别系统识别和训练不匹配的情况.依据噪声对语音识别系统的影响,从信号空间、特征空间及模型空间3个层面上分别对语音增强技术、特征增强技术及语音模型补偿、增强技术进行了总结,并分析了不同方法的特点、实现及应用.     

语音识别在公安工作中的应用

语音识别是根据语音波形中反映说话人生理、心理和行为的语音特征参数识别说话人身份。由于其独特的技术优势,语音识别技术在公共安全领域得到越来越广泛应用,为公安部门有效预防犯罪和快速侦查破案、提高工作水平和工作效率提供支持和帮助。随着技术的发展,语音识别必将成为科技强警的重要手段之一。     

现代计算机智能识别技术处理自然语言研究的应用与进展

以计算机智能识别技术为核心的基于自然语言处理的应用研究获得了长足的发展。不断获得实际的应用,使得基于计算机智能识别技术的自然语言处理研究成为语音识别的重点领域。以自然语言处理为对象,通过自然语言处理在文本及语音智能方面的具体应用为视点,分析说明计算机智能识别技术在自然语言方面的应用。最后,结合当今自然语言领域研究的现状,总结基于现代计算机智能识别技术的自然语言处理研究进展及其前景。     

分布式语音识别技术对3GPP体系的影响

本文描述了分布式语音识别(Distributed Speech Recognition)技术的原理、先进性及其在3GPP体系中的应用,重点描述了3GPP协议栈体系下的集成语音识别框架SRF及语音识别框架SRF在3GPP体系中对多模式和多设备服务提供基本支持的体系结构。     

语音信号时间动态规正新方法

利用函数逼近原理，提出了一种语音信号时间动态规正的新方法，并由此导出了可用于神经网络语音识别的新特征。重点讨论了时间动态规正的原理、新特征的提取方法和性质。实验及理论分析表明，新特征对于神经网络语音识别及语音压缩具有很好的效果。