语音识别原理是什么，语音识别的原理

本文目录一览

1，语音识别的原理
2，语音识别的原理是什么
3，识别语音是什么
4，简述语音识别原理
5，语音识别的原理是什么
6，关于语音识别
7，HTML5语音识别遥控器原理是什么可以很简单实现但是具体原理是
8，语音输入系统的原理

1，语音识别的原理

简单说的话就是提取声波文件之后进行对比，如同文件校验一样。详细的手打比较麻烦请自行搜索^_^

语音识别的原理

2，语音识别的原理是什么

语音识别技术，也被称为自动语音识别，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入；原理是动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频，1963年Bogert et al出版了《回声的时序倒频分析》，通过交换字母顺序，他们用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术，倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换；从1975年起，隐马尔可夫模型变得很流行，运用隐马尔可夫模型的方法，频谱特征的统计变差得以测量，文本无关语音识别方法的例子有平均频谱法、矢量量化法和多变量自回归法；平均频谱法使用有利的倒频距离，语音频谱中

语音识别的原理是什么

3，识别语音是什么

语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：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。

用口代替手来操作，比如拔打电话…

识别语音是什么

4，简述语音识别原理

语音识别的基本过程根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理方法都大体类似。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。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时，还可以在很多先验知识的帮助下，提高识别的准确率。

5，语音识别的原理是什么

推荐使用YQ5969,该模组系列可以支持1--8个咪头，该语音芯片可以根据客户具体需求提供单核--4核 32bit ARM核心的不同方案，可以支持本地和云端识别不同需求。5米内本地识别率 93%以上，云端识别率97%。YQ5969 语音识别模块可以实现固定词汇，非特定人的语音识别。固定词汇并非指词条永远无法改变，而是用户不可以自行更改，但开发者可以根据需求更换词条，之后将词条存储到 YQ5969-24SS 语音芯片里或是外挂的 SPI Flash 里

6，关于语音识别

语音识别技术所涉及的领域包括：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。声学特征声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。下面介绍常用的一些声学特征。线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。

不能移植，Vista的语音识别只支持Vista，如果移植到xp系统上就不能运行了，可以下载支持xp的语音识别系统，不过现在语音识别系统还不够完善，用起来不太方便，自己说的话电脑很难听懂的，除非你天天做语言训练，不过那样的话，就不是电脑方便你了，是你方便电脑。

Vista的语音识别是移植不到XP上的 XP若想用语音识别只能另用其它软件，word2003有语音输入,IBM语音识别等等，但效果似乎并不理想

7，HTML5语音识别遥控器原理是什么可以很简单实现但是具体原理是

推荐使用YQ5969,这个语音识别遥控器可以支持本地和云端识别不同需求。5米内本地识别率 93%以上，云端识别率97%。YQ5969语音识别遥控器语言模型是用来计算一个句子出现概率的概率模型。它主要用于决定哪个词序列的可能性更大，或者在出现了几个词的情况下预测下一个即将出现的词语的内容。

一、应用html5语音识别（现在一般用在搜索上），目前相关介绍还是挺多的。为何呢？因为很简单！下面是个普通文本框：而稍稍多敲几个字母，其就变成了支持html5语音api的语音识别文本框了。我不喜欢嚼人家的烂根子，但是，就算闹得再轰轰烈烈，那些种田的农民伯伯也不知道“半13 连体裤”为何物。因此，一想到如此简单实用的装逼功能还有不少人并不熟知，我这心里啊，就觉得不踏实。你想想看哪？一说语音识别，哇靠，外行人(比方说你受尽脸色的产品经理或是老板之类)一听，立马觉得这玩意牛逼哄哄。但是，你却搞出来了，ok，这下可以尽情装逼了：老板那，昨儿个我放弃和女友啵啵的好机会，埋头苦干，加班加点攻克语音识别这个史无前例的技术难关，皇天不负有心人，终于让我拿下啦！！必然的，什么刮目相看，滔滔江水敬仰之情都来了。因此，html5语言识别就是每个前端人员都必备的装b神器。装b模式启动自从有了html5语音识别，老板再也不用担心网站不高级了，so easy!html5 语音识别网站高级 so easy二、庐山小面目纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。因此，有必要大家都来试试这装b神器。如果您手头上有活正在使用的是chrome 11+浏览器，您可以狠狠地点击这里：html5语音识别功能demo看到没，文本框后面有个麦克风模样的东西，我们满怀崇敬之情点击之，突然眼前亮光一闪，(//zxx:不是亮瞎了金钛狗眼)，神器出现了：神器降临张鑫旭-鑫空间-鑫生活此时，对着音频输入设备（如耳麦）发出你那或妖娆，或醇厚，或磁性的嗓音，啊~~于是，神器显威，樯橹吹灰：模仿大s说话语言识别结果如果网速不行，或是google被墙了，或是你长时间不说话，或是说得是鸟语，神器可能就会不高兴，然后这样：长时间不说话，神器不开心或者是这样：说鸟语神器不开心当然，这里的语言识别还有其他参数或是方法。比方说表示语言的：以及表示语法的（据说builtin:search可以过滤助词，不过我没测试过）：还有一个onwebkitspeechchange的方法，发生在语言识别成功，且文字输入到文本框后触发。input.onwebkitspeechchange = function() // ...};三、神器的不足人无完人，金无足赤。虽说html5语言是被是前端开发人员装b神器，但是，并不是每次都装得很perfect的。什么时候会掉水沟呢？我目前知道的有两种情况：1. iframe中定位问题如果语音识别框在iframe中，则，神器定位似乎出现了偏差——相对于父级上下文容器定位了。//zxx:因为html5不鸟iframe了？您可以狠狠地点击这里：iframe中语音识别框定位不准demoiframe下语音框很错位demo2. 语言内容累加的问题在正常情况下，点击语音那个小图标，输入框中的文字还是处于选中状态的，于是，新的语言信息会覆盖之前的文字。但是，如果这种选中状态丢失，就是出现语音识别内容不断累加的bug.您可以狠狠地点击这里：语音识别累加bug实例例如，我们第一次说，”yu yin sou suo”，出现的是：第一次语音搜索可以识别张鑫旭-鑫空间-鑫生活但是，要是你继续说，”yu yin shi bie”，则出现的不是“语音识别”，而是“语音搜索语音识别”，两者累加了，而不是覆盖。这种情况再本文第一个demo中是不会出现的。语音搜索内容累加bug展示为何，这个demo做了个很小的事情，就是在文本框（搜索框）失去焦点的时候，值重新赋了下。——因为文本框重新赋值会去掉文字选中状态，然后……还是不明白？静下心，多花几分钟想想，会明白的。四、要不，在说点什么文章标题有两个字，“渐进”，应该都懂什么意思。别跟我整什么“ie6不支持”有的没的的，不支持就不支持，又不是没有基本生活保障。目前，就chrome 11+浏览器上有该功能。考虑到低级变高级的成本实在是低，而且基本上对之前的基本功能没有任何影响。因此，我觉得所有网站所有的类似搜索的输入框都让他支持html5语言识别吧！想想这是你装逼翻身的好机会，就果断去做了吧！！

8，语音输入系统的原理

语音输入是根据操作者的讲话，电脑识别成汉字的输入方法（又称声控输入）。它是用与主机相连的话筒读出汉字的语音，利用语音识别系统分析辩识汉字或词组，把识别后的汉字显示在编辑区中，再通过“发送”功能将编辑区的文字传到其他文档的编辑中。语音识别技术的原理是将人的话音转换成声音信号，经过特殊处理，与计算机中已存储的已有声音信号进行比较，然后反馈出识别的结果。其关键在于将人的话音转换成声音信号的准确性，以及与原有声音信号比较时的智能化程度。语音识别技术是人工智能的有机组成部分。这种输入法的好处是不再用手去输入，把双手解放出来，只要会读出汉字的读音即可，但是受每个人汉字发音的限制，不可能都满足语音识别软件的要求，因此在实际应用中错误率较键盘输入高。特别是一些专业技术方面的语言，识别系统几乎不能确认，错误率较高。目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符号串使得：W = argmaxP(W | O) 通过贝叶斯公式，上式可以改写为由于对于确定的输入串O，P(O)是确定的，因此省略它并不会影响上式的最终结果，因此，一般来说语音识别所讨论的问题可以用下面的公式来表示，可以将它称为语音识别的基本公式。 W = argmaxP(O | W)P(W)从这个角度来看，信号处理模块提供了对输入信号的预处理，也就是说，提供了从采集的语音信号(记为S)到特征序列O的映射。而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元，并且提供了在给定输入特征下，估计P(O | uk)的方法。为了将声学模型建模单元串映射到符号集，就需要发音词典发挥作用。它实际上定义了映射的映射。为了表示方便，也可以定义一个由到U的全集的笛卡尔积，而发音词典则是这个笛卡尔积的一个子集。并且有：最后，语言模型则提供了P(W)。这样，基本公式就可以更加具体的写成：对于解码器来说，就是要在由,,ui以及时间标度t张成的搜索空间中，找到上式所指明的W。语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。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。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。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。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

语音输入是根据操作者的讲话,电脑识别成汉字的输入方法(又称声控输入)。它是用与主机相连的话筒读出汉字的语音。现在微软office 2003以上级别都可以使用语音输入。语音输入即嘴巴打字、麦克风输入法。它可以认为是目前世界上最简便、最易用的输入法，只要你会说话，它就能打字。它是一款功能齐全、界面友好、易学易用、可以快速方便的进行语音输入的软件。我们在分析了市场上众多语音输入系列软件基础上进行设计的，因此它吸取了市场上众多语音输入软件的优点，同时去除和改进了它们的一些缺点，增加了软件的可用性、舒适性。相信它会成为您进行汉字输入的好伴侣！特色功能： 1.可以识别任何年龄层次的男、女声：本软件可以识别任何年龄层次的男、女声。它不但可以用于msn、qq聊天，也可用于游戏及word文档录入，甚至在任何地方都可以打字。 2.支持自定义组词及本地方言输入：由于中国汉语的同音字太多，我们在使用麦克风进行录入时，可能会打出我们并不想要的同音汉字，这时我们建议用户最好以词组的方式进行说话，必竟同音词相当少。所以本软件也像其它输入法一样提供了自定义...

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