智能语音系统是什么,智能系统，如机器人声音，语音识别等，这个系统可以主动或被动地致电或听
语音识别系统的原理是什么,语音识别系统：原理，请参考：语音识别技术可以分为两个发展方向：一个方向是主要词组连续语音识别系统，主要应用于计算机，以及语音与电话网或互联网信息相结合查询服务系统，这些系统在计算机平台上实现;另一个重要的发展方向是小型化，便携式语音产品，如拨号，汽车设备，语音控制，智能玩具，家电遥控应用这些应用的应用，大多数这些应用都使用专业的硬件系统，特别是近年来，快速开发的语音信号处理特殊芯片（芯片上的系统，SOC）出现。特点：智能识别。功能6261696461657A6869646167A6869646165FE4B893461655FE4B8933376132612特点：两种发展方向比较语音识别技术，由于不同的计算平台，有一个不同的特征。大词连续语音识别系统通常基于PC平台，语音识别特殊芯片的中央操作处理器只是一个低功耗，低价智能芯片，它与一个甚至PC进行比较。它非常有限，存储容量非常有限，因此由特殊芯片实现的这些语音识别系统具有以下特征：1，主要是语音识别系统，只能识别10〜100条目。只有在过去两年中，将有一个连续的数字或连续的字母讲话识别专用芯片实施。2，通常限于实施特定人的语音识别，即用户需要学习或培训所识别的条目，以学习或培训这种类型的识别功能，方言和条目。一些芯片还可以实现非特定的人类语音识别，即在待定和遗留的声明代码之前d进入芯片，并且不需要在不学习的情况下学习用户。但这种类型的识别仅适用于指定的语言和方言，并且所识别的语句仅限于预先训练的陈述。这芯片构成了一个完整的语音识别系统。因此，除了语音识别功能之外，为了具有良好的人机界面和正确与否，系统必须具有语音提示（语音合成）和语音播放（语音编解码记录）功能。4，主要用于实时系统，即，当用户表示所识别的条目的条目时，系统立即完成识别功能并响应，对电路具有高要求。5，除了请求作为良好的识别性能之外，该体积需要尽可能小，可靠性高，功耗和低价格。
语音识别系统是什么原理??,我们可以想象在不久的将来坐在办公室的经理会对电脑说：“嘿！这个想法，演讲识别一直是人们的美丽愿望，让计算机领导人说，并实现人 - 机器对话是开发人机通信的主要目标。进入2L世纪，随着您的计算机越来越多的普及，如何给予不熟悉计算机的人，是我们非常有趣的问题，而语音识别技术是其中之一最直接的方法。自20世纪80年代中期以来，新技术的逐步成熟和发展已经进行了语音识别技术，特别是隐马尔可夫模型（嗯）的研究和广泛应用，并促进了语音识别的快速发展。该领域演讲识别也在黄金发展的关键时期。所有国家的开发商都与特定人民联系在非专业人士，孤立的词■连接单词，对大言例的低语来扩大研究领域，可以毫不犹豫地，语音识别将使电脑变得“良好的理解”。许多事情将不再“轰炸钢琴”。最终用户的检测将取代鼠标，这些传统输入设备的键盘，只能实现用户的嘴和麦克风的绝对控制。1.肝脏HMM的引入，现在假设HMM是输出符号序列的统计模型，具有n个状态S1，S2⋯SN，其在一次循环中从一个状态传输到另一个状态，每次传输时输出。符号，哪个状态以及输出的输出是由状态转换概率和传输的输出概率决定的，并且无法观察到状态传输序列，因此它是隐藏的马尔可夫模型。。2.语音识别的特征意味着语音识别是转换内容和含义人们到计算机可读输入，例如按钮，二进制代码或字符序列。与发言者识别不同，后者主要被宣传而不是包括的人确认并确认。语音识别的目的是让机器理解人类的语言，包括两个含义：第一个是以书面形式理解单词而不是转换为书面语言;第二是作者简介：中国地质大学贾刚县机械和电子信息学院。将欣赏口语中包含的命令或请求，并进行正确的响应，而不仅仅是所有词汇的正确转换。3 2提取影响语音识别关键信息的特征信息和语言含义的含义。3收紧功能信息，识别最小单位中的单词。4根据不同语言的各个语法，识别单词按顺序。5有利于分析和鉴定作为辅助鉴定条件。6根据语义analysisthe关键信息分为段落，取出已识别的单词并连接，并根据语句调整句子。7组合语义，仔细分析上下文的互连，并适当地纠正当前正在处理的语句。4，声音识别系统的基本原理和语音识别系统的基本原理结构如图1所示。有三个语音识别点：1在语音信号中编码的语言信息按照时间的变化来执行幅度谱;2由于读取语音，即，声信号可以被视为不考虑说话的信息内容。在前提下，使用多个独特的离散符号;3语音互动是一种认知过程，所以绝对是没有拆分语法，语义和语言条款。预处理包括语音信号的采样，克服次叠种滤波，消除部分发音和环境导致的噪声效果之间的差异，以及语音识别基础单元的选择和端点检测问题。重复培训是在识别之前，通过重复演讲，从原始语音信号采样中删除冗余信息，保留关键信息，然后根据某些规则整合数据。然后，模式匹配，它是整个语音识别系统的核心部分，其基于一定规则并计算输入特征与库存模式之间的相似性，然后判断输入语音的含义。前端处理，首先处理原始语音信号，然后执行特征提取的影响，消除噪声和不同的语音讲奏虽然这个过程可以更完全反映语音的基本特征提取，消除噪音和不同的扬声器发音的影响，使过程更充分地反映了语音的基本特征。5.问题语音识别系统的性能目前受到许多因素的迫切影响，包括不同的扬声器发音方法，说话方法，环境噪声，传输信道衰落等。要解决的问题有四个点：1增强了系统的稳健性，即如果条件条件与训练变得非常不同，则系统的性能不能突变。2提高系统的适应性，系统可以稳定适应条件的变化，因为扬声器的年龄差，性别，口音，语音速度，语音强度，发音习惯等。因此，系统应该有能够前包括这些差异。稳定的言论识别。3寻求更好的语言模型，系统应尽可能多的语言模型的约束，以解决词汇增长的影响。4动态建模，语音识别系统存在片段和单词彼此独立，但词汇和音素要求的线索要求与声带模型的特征集成在一起。因此，应执行动力学建模以将该信息集成到语音识别系统中。如图6所示，系统的组成和分类可以根据所识别的对象基本上分为不同的语音识别：孤立的单词识别，识别关键字和连续语音识别。其中，孤独的单词识别的任务是识别提前已知的孤立词;连续语音识别的任务是识别任何Continu声音;连续语音流中的关键字检测是一个连续的语音，但它不识别所有3个部分文本，而是仅在发现已知关键字的位置，根据发音的发音，语音识别技术可以分为特定的人类语音认可和非特定人类语音识别，前者只能识别一个或几个人的声音，任何人都可以使用后者。7.语音识别技术应用领域和前景，语音识别技术，随着高速信息网络的快速发展，可以实现计算机的全球网络和信息资源共享，因此广泛使用的系统是：语音输入和控制系统，语音拨号系统，智能家用电器和玩具，智能手机查询系统，数据库搜索等在咨询服务，教育等行业，它将改变并促进我们的生活。此外，语音识别系统HA在多媒体移动电话，个人手持电脑和汽车导航仪中的巨大应用和市场前景。8.会议语音识别是一项非常开发的学科，你可以想象。我们可以在生活中的许多地方使用它，这可以极大地促进我们的生活和工作，如智能手机，智能空调和冰箱，电动门，汽车导航，机器人控制，医疗设备，军用设备等。它毫不夸张21世纪将是语音识别的广泛普及和普及，语音识别产品和设备将引领其独特的魅力时代的趋势，并成为时代的宠儿和焦点。

责任编辑（薛皓垠）

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