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。

60年代计算机的应用推动了语音识别技术的发展，提出两大重要研究成果：动态规划(Dynamic Planning，DP)和线性预测分析(Linear Predict，LP)，其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对语音识别技术的发展产生了深远影响。

70年代，语音识别领域取得突破性进展。线性预测编码技术(Linear Predict Coding，LPC)被Itakura成功应用于语音识别；Sakoe和Chiba将动态规划的思想应用到语音识别并提出动态时间规整算法，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题；同时提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在同一时期，统计方法开始被用来解决语音识别的关键问题，这为接下来的非特定人大词汇量连续语音识别技术走向成熟奠定了重要的基础。

80年代，连续语音识别成为语音识别的研究重点之一。Meyers和Rabiner研究出多级动态规划语音识别算法(Level Building，LB)这一连续语音识别算法。80年代另一个重要的发展是概率统计方法成为语音识别研究方法的主流，其显著特征是HMM模型在语音识别中的成功应用。1988年，美国卡内基－梅隆大学(CMU)用VQ/HMM方法实现了997词的非特定人连续语音识别系统SPHINX。在这一时期，人工神经网络在语音识别中也得到成功应用。

进入90年代后，随着多媒体时代的来临，迫切要求语音识别系统从实验走向实用，许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&T、NTT等著名公司都为语音识别系统实用化的开发研究投以巨资。最具代表性的是IBM的ViaVoice和Dragon公司的Dragon Dectate系统。这些系统具有说话人自适应能力，新用户不需要对全部词汇进行训练便可在使用中不断提高识别率。

当前，美国在非特定人大词汇表连续语音隐马尔可夫模型识别方面起主导作用，而日本则在大词汇表连续语音神经网络识别、模拟人工智能进行语音后处理方面处于主导地位。

国在七十年代末就开始了语音技术的研究，但在很长一段时间内，都处于缓慢发展的阶段。直到八十年代后期，国内许多单位纷纷投入到这项研究工作中去，其中有中科院声学所，自动化所，清华大学，四川大学和西北工业大学等科研机构和高等院校，大多数研究者致力于语音识别的基础理论研究工作、模型及算法的研究和改进。但由于起步晚、基础薄弱，计算机水平不发达，导致在整个八十年代，我国在语音识别研究方面并没有形成自己的特色，更没有取得显著的成果和开发出大型性能优良的实验系统。但进入九十年代后，我国语音识别研究的步伐就逐渐紧追国际先进水平了，在“八五”、“九五”国家科技攻关计划、国家自然科学基金、国家863计划的支持下，我国在中文语音技术的基础研究方面也取得了一系列成果。在语音合成技术方面，中国科大讯飞公司已具有国际上最领先的核心技术；中科院声学所也在长期积累的基础上，研究开发出颇具特色的产品：在语音识别技术方面，中科院自动化所具有相当的技术优势：社科院语言所在汉语言学及实验语言科学方面同样具有深厚的积累。但是，这些成果并没有得到很好的应用，没有转化成产业；相反，中文语音技术在技术、人才、市场等方面正面临着来自国际竞争环境中越来越严峻的挑战和压力。

2.语音识别系统的结构

主要包括语音信号的采样和预处理部分、特征参数提取部分、语音识别核心部分以及语音识别后处理部分，图2-1给出了语音识别系统的基本结构。

图2-1 语音识别系统的基本结构图

语音识别的过程是一个模式识别匹配的过程。在这个过程中，首先要根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模式。而在识别过程中要根据语音识别的整体模型，将输入的语音信号的特征与已经存在的语音模式进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入的语音相匹配的模式。然后，根据此模式号的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。

3.语音识别系统的分类

根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。

根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。

另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。

4.语音识别系统的基本识别方法

一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。

4.1基于语音学和声学的方法

该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段还没有达到实用的阶段。

4.2模式匹配的方法

模式匹配方法的发展比较成熟，目前已达到实用阶段。在模式匹配方法中，需经过四个步骤：特征提取、模式训练、模式识别和判决。

4.2.1特征提取

特征提取方法主要采用以下三种：基于LPC的倒谱参数(LPCC)分析法，基于Mel系数的Mel频标倒谱系数(MPCC)分析法，基于现代处理技术的小波变换系数分析法。在这些方法中，MFCC方法比LPCC方法的识别效果稍好一些，而且MFCC符合人们的听觉特性，在有信道噪声和频谱失真的情况下具有较好的稳健性，其不足之处是MFCC方法中多次用到FFT，故算法的复杂程度远大于LPCC方法。因此，在安静的环境下，目前比较成熟和最常用的语音特征提取方法还是LPCC方法。在条件不好的环境下，则宜选用M FCC方法。而小波变换法则是一种新兴的理论工具，要获得较高的识别率还有许多问题有待研究，但与经典的方法相比，小波变换法有着计算量小、复杂程度低、识别效果好等许多优点，研究前景十分乐观，是研究发展的一个方向。

4.2.2模式识别

模式识别常用技术有三种：动态时间规整（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）。

(1)动态时间规整（DTW）

语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素) 的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。在早期，进行端点检测的主要依据是能量、振幅和过零率。但效果往往不明显。上世纪6 0 年代日本学者Itakura 提出了动态时间规整算法。算法的思想就是把未知量均匀地伸长或缩短，直到与参考模式的长度一致。在这一过程中，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模型特征对正。在连续语音识别中仍然是主流方法。同时，在小词汇量、孤立字(词) 识别系统中，也已有许多改进的DTW 算法提出。

(2)隐马尔可夫模型（HMM）

隐马尔可夫模型是20世纪70年代引入语音识别理论的，它的出现使得自然语音识别系统取得了实质性的突破。目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM 模型的。HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程:一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态) 发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性，是较为理想的一种语音模型。

(3)矢量量化（VQ）

矢量量化是一种重要的信号压缩方法。与HMM 相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是:将语音信号波形的k 个样点的每一帧，或有k 个参数的每一参数帧，构成k维空间中的一个矢量，然后对矢量进行量化。量化时，将k 维无限空间划分为M 个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量，实现最大可能的平均信噪比。

4.3人工神经网络的方法

利用人工神经网络的方法是80 年代末期提出的一种新的语音识别方法。人工神经网络(ANN)本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强的分类能力和输入- 输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。但由于存在训练、识别时间太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。由于ANN 不能很好的描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN 与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别。

5.语音识别所面临的问题

(1) 就算法模型方面而言，需要有进一步的突破。目前使用的语言模型只是一种概率模型，还没有用到以语言学为基础的文法模型，而要使计算机确实理解人类的语言，就必须在这一点上取得进展。

(2) 就自适应方面而言，语音识别技术也有待进一步改进，做到不受特定人、口音或者方言的影响，这实际上也意味着对语言模型的进一步改进。

(3) 就强健性方面而言，语音识别技术需要能排除各种环境因素的影响。目前，对语音识别效果影响最大的就是环境杂音或嗓音，个人能有意识地摒弃环境嗓音并从中获取自己所需要的特定声音，如何让语音识别技术也能达成这一点是一个艰巨的任务。

(4) 多语言混合识别以及无限词汇识别方面:将来的语音和声学模型可能会做到将多种语言混合纳入，用户因此就可以不必在语种之间来回切换。此外，对于声学模型的进一步改进，以及以语义学为基础的语言模型的改进，也能帮助用户尽可能少或不受词汇的影响，从而可实行无限词汇识别。

(5) 多语种交流系统的应用:是将语音识别技术、机器翻译技术以及语音合成技术的完美结合，全世界说不同语言的人都可以实时地自由地交流，不存在语言障碍。可以想见，多语种自由交流系统将带给我们全新的生活空间。

(6) 语音情感识别:近年来随着人工智能的发展，情感智能跟计算机技术结合产生了情感计算这一研究课题，这将大大的促进计算机技术的发展。情感自动识别是通向情感计算的第一步。语音作为人类最重要的交流媒介，携带着丰富的情感信息。如何从语音中自动识别说话者的情感状态近年来受到各领域研究者的广泛关注。

6.结论

以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。

7.参考文献

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计算机工程与应用2008/10 [10]李宏言盛利元基于矢量量化和查找表的改进DTW语音识别方法[J]

计算机工程与设计2007/19 [11]张震南人工神经网络技术在语音识别中的应用[J]

甘肃科技纵横2008/4

[12]刘幺和语音识别与控制应用技术[M] 北京科学出版社2008

语音识别技术综述

语音识别技术综述

语音识别技术综述 电子信息工程2010级1班郭珊珊 【摘要】随着计算机处理能力的迅速提高，语音识别技术得到了飞速发展，该技术的发展和应用改变了人们的生产和生活方式，正逐步成为计算机处理技术中的关键技术。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。 【关键词】语音识别；语音识别原理；语音识别发展；产品 语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器人自动识别和理解人类口述的语言。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命令或文本的高新技术。 1 语音识别的原理 语音识别系统本质是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单位元。未知语音经过话筒变换成电信号后加载识

别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。 计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表可给出计算机的识别结果。这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。 2 语音识别系统的分类 语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。 2.1从说话者与识别系统的相关性考虑 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。 2.2从说话的方式考虑 也可以将识别系统分为3类：(1)孤立词语音识别系统：孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿；(2)连接词语音识别系统：连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现；(3)连续语音识别系统：连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。 2.3从识别系统的词汇量大小考虑 也可以将识别系统分为3类：(1)小词汇量语音识别系统。通常包括几十个词的语音识别系统。(2)中等词汇量的语音识别系统。通常包括几百个词到上千个词的识别系统。(3)大词汇量语音识别系统。通常包括几千到几万个词的语音识别系统。随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识别

柔性电子制造技术基础文献综述

胆甾型液晶(CLC)与ITO透明导电薄膜实现柔性显示 姓名：long 班级：机械设计制造及其自动化10XX班学号：U2010XXXXX 【内容摘要】最近各大智能手机厂商竞争越来越激烈，除手机之外各种可穿戴性智能终端也在不断发展。部分公司推出“柔性屏”(OLED)手机，其实只是屏幕有着固定的弧度的手机而已。随着技术的不断成熟，真正的柔性显示必将改变我们的生活。本文综合了各科学工作者的研究，对胆甾型液晶显示技术进行归纳和总结。采用 CLC 微胶囊产品制备的 PSCT 薄膜，并与ITO/PET透明电极结合，制备胆甾相液晶显示器件。在直流稳态电压驱动下，显示器件实现了反射式、双稳态、彩色显示效果。 【关键词】胆甾型液晶(CLC)；柔性显示；微胶囊；ITO；TCO 1、胆甾型液晶显示技术 胆甾型液晶材料具有螺旋状结构和双稳态特性【1-3】，其近期的研究热点聚焦于反射式显示，逐渐成为电子纸等柔性显示技术的关键技术和材 料之一。肯特大学研究人员提出的聚合物稳定胆甾型液晶显示模式，改 善了胆甾型液晶的化学稳定性，推动了其在显示领域的应用【4-8】。 1.1胆甾型液晶显示技术的优势 作为一种反射式显示技术，胆甾型液晶显示可采用无源矩阵方式进行驱动，不需要背光源和偏振片。若需要获得彩色显示，可以通过添加不同螺距的旋光剂获得不同波长光的反射，而不需要彩色滤光片。 不管是传统的电子纸技术还是新型的OLED显示，都只能基于主动显示的特性进行产品应用环境的设计；但液晶由于自身不发光，因此可以设计为反射显示模式，这已经在普通液晶显示的产品中得以实现。反射模式使胆甾型液晶产品能够在室外及光线较强的环境下使用，而无需调高亮度，可以实现产品低功耗、长续航时间的使用【9】。 1.2胆甾型液晶显示研究 在胆甾相液晶显示过程中，如何形成稳定的多畴分布是实现双稳态显示的技术关键【10】。在SID2011会议上，台湾的C.Liang等发表了关于低成本、全彩色、低电压以无串扰驱动的胆甾型QVGA液晶显示器件，这是目前最新的研究成果之一【11】。为实现低成本的目标，C.Liang采用在柔性基板上以卷对卷(roll to roll)工艺进行器件制备,器件采用单层结构,如图1.2.1所示。 图1.2.1 在此之前，Y.A. Sha【12】等以聚合物体锚泊作用为基础，以聚合物体锚泊作用为基础，结合栅栏分散作用和聚合物致稳作用制备的柔性PSCT 显示器件。首先采用光聚合的方法得到规整的栅栏，然后将聚合物和液晶混合均匀后注入到栅

语音信号识别及处理中英文翻译文献综述

语音识别 在计算机技术中，语音识别是指为了达到说话者发音而由计算机生成的功能，利用计算机识别人类语音的技术。（例如，抄录讲话的文本，数据项;经营电子和机械设备;电话的自动化处理），是通过所谓的自然语言处理的计算机语音技术的一个重要元素。通过计算机语音处理技术，来自语音发音系统的由人类创造的声音，包括肺，声带和舌头，通过接触，语音模式的变化在婴儿期、儿童学习认识有不同的模式，尽管由不同人的发音，例如，在音调，语气，强调，语调模式不同的发音相同的词或短语，大脑的认知能力，可以使人类实现这一非凡的能力。在撰写本文时（2008年），我们可以重现，语音识别技术不只表现在有限程度的电脑能力上，在其他许多方面也是有用的。 语音识别技术的挑战 古老的书写系统,要回溯到苏美尔人的六千年前。他们可以将模拟录音通过留声机进行语音播放，直到1877年。然而，由于与语音识别各种各样的问题，语音识别不得不等待着计算机的发展。 首先,演讲不是简单的口语文本——同样的道理,戴维斯很难捕捉到一个note-for-note曲作为乐谱。人类所理解的词、短语或句子离散与清晰的边界实际上是将信号连续的流,而不是听起来: I went to the store yesterday昨天我去商店。单词也可以混合,用Whadd ayawa吗?这代表着你想要做什么。第二,没有一对一的声音和字母之间的相关性。在英语,有略多于5个元音字母——a,e,i,o,u,有时y和w。有超过二十多个不同的元音, 虽然,精确统计可以取决于演讲者的口音而定。但相反的问题也会发生,在那里一个以上的信号能再现某一特定的声音。字母C可以有相同的字母K的声音，如蛋糕，或作为字母S，如柑橘。 此外,说同一语言的人使用不相同的声音,即语言不同,他们的声音语音或模式的组织，有不同的口音。例如“水”这个词,wadder可以显著watter，woader wattah等等。每个人都有独特的音量——男人说话的时候,一般开的最低音，妇女和儿童具有更高的音高(虽然每个人都有广泛的变异和重叠)。发音可以被邻近的声音、说话者的速度和说话者的健康状况所影响，当一个人感冒的时候，就要考虑发音的变化。

2016年汽车语音识别系统行业现状及发展趋势分析

中国汽车语音识别系统行业现状调查分析及市场前景预测报告（2016年版） 报告编号：1622577

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.wendangku.net/doc/29539701.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

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基于matlab的语音识别系统

机电信息工程学院专业综合课程设计 系：信息与通信工程 专业：通信工程 班级：081班 设计题目：基于matlab的语音识别系统 学生姓名： 指导教师： 完成日期：2011年12月27日

一．设计任务及要求 1.1设计任务 作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。以语音识别开发出的产品应用领域非常广泛，有声控电话交换、语音拨号系统、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、股票查询服务、计算机控制、工业控制、语音通信系统、军事监听、信息检索、应急服务、翻译系统等，几乎深入到社会的每个行业、每个方面，其应用和经济社会效益前景非常广泛。本次任务设计一个简单的语音识别系。 1.2设计要求 要求：使用matlab软件编写语音识别程序 二．算法方案选择 2.1设计方案 语音识别属于模式识别范畴，它与人的认知过程一样，其过程分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，语音识别系统对输入的语音信号进行学习。学习结束后，把学习内容组成语音模型库存储起来；在识别阶段，根据当前输入的待识别语音信号，在语音模型库中查找出相应的词义或语义。 语音识别系统与常规模式识别系统一样包括特征提取、模式匹配、模型库等3个基本单元，它的基本结构如图1所示。 图1 语音识别系统基本结构图 本次设计主要是基于HMM模型（隐马尔可夫模型）。这是在20世纪80年代引入语音识别领域的一种语音识别算法。该算法通过对大量语音数据进行数据统计，建立识别词条的统计模型，然后从待识别语音信号中提取特征，与这些模

型进行匹配，通过比较匹配分数以获得识别结果。通过大量的语音，就能够获得一个稳健的统计模型，能够适应实际语音中的各种突发情况。并且，HMM算法具有良好的识别性能和抗噪性能。 2.2方案框图 图2 HMM语音识别系统 2.3隐马尔可夫模型 HMM过程是一个双重随机过程：一重用于描述非平稳信号的短时平稳段的统计特征（信号的瞬态特征）；另一重随机过程描述了每个短时平稳段如何转变到下一个短时平稳段，即短时统计特征的动态特性（隐含在观察序列中）。人的言语过程本质上也是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变列。可见，HMM合理地模仿了这一过程，是一种较为理想的语音信号模型。其初始状态概率向量π，状态转移概率矩阵向量A，以及概率输出向量B一起构成了HMM的3个特征参量。HMM 模型通常表示成λ={π，A，B}。 2.4HMM模型的三个基本问题 HMM模型的核心问题就是解决以下三个基本问题： (1)识别问题：在给定的观测序列O和模型λ=（A,B,π）的条件下，如何有效地计算λ产生观测序列O的条件概率P(O︱λ)最大。常用的算法是前后向算法，它可以使其计算量降低到N2T次运算。 (2)最佳状态链的确定：如何选择一个最佳状态序列Q=q1q2…qT，来解释观察序列O。常用的算法是Viterbi算法。 (3)模型参数优化问题：如何调整模型参数λ=(A,B,π)，使P(O︱λ)最大：这是三个问题中最难的一个，因为没有解析法可用来求解最大似然模型，所以只能使用迭代法(如Baum-Welch)或使用最佳梯度法。 第一个问题是评估问题，即已知模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O，如何计算由该模型λ产生出该观测序列O的概率，问题1的求解能够选择出与给定的观测序列最匹配的HMM模型。 第二个问题力图揭露模型中隐藏着的部分，即找出“正确的”状态序列，这是一个典型的估计问题。

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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。

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

指纹识别系统(文献综述)

指纹识别方法的综述 摘 要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。 0 引 言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。近年 来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到 的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分 广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。 1 指纹取像 图 1 是一个自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System) 的简单流程。 → → → ↓ ↑ ———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2 图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的噪 音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第一步, 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex 2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ]提出了基于脊线跟踪的方法能够指纹取像 图像预处理 特征提取 指纹识别 数据库管理

基于matlab的语音识别技术

项目题目：基于Matlab的语音识别 一、引言 语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。 语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。 (1)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。 (2)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。 (3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。 二、语音识别系统框架设计 2.1语音识别系统的基本结构

语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。 三、语音识别设计步骤 3.1语音信号的特征及其端点检测 图2 数字‘7’开始部分波形 图2是数字”7”的波形进行局部放大后的情况，可以看到，在6800之前的部分信号幅度很低，明显属于静音。而在6800以后，信号幅度开始增强，并呈现明显的周期性。在波形的上半部分可以观察到有规律的尖峰，两个尖峰之间的距离就是所谓的基音周期，实际上也就是说话人的声带振动的周期。 这样可以很直观的用信号的幅度作为特征，区分静音和语音。只要设定一个

门限，当信号的幅度超过该门限的时候，就认为语音开始，当幅度降低到门限以下就认为语音结束。 3.2 语音识别系统 3.2.1语音识别系统的分类 语音识别按说话人的讲话方式可分为3类：（1）即孤立词识别（isolated word recognition)，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等。（3）连续语音识别，连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话。 从识别对象的类型来看，语音识别可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别，特定人是指针对一个用户的语音识别，非特定人则可用于不同的用户。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。 3.2.2语音识别系统的基本构成 语音识别系统的实现方案如图3所示。输入的模拟语音信号首先要进行处理，包括预滤波，采样和量化，加窗，端点检测，预加重等。语音信号经处理后，接下来很重要的一环就是特征参数提取。 图3 语音识别系统 在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模版库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模版，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模型作为识别结果。 3. 2.3 语音识别系统的特征参数提取 特征提取是对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。语音信号是一种典型的时变信号，然而如果把观察时间缩短到十毫秒至几十毫秒，则可以得到一系列近似稳定的信号。人的发音器官可以用若干段前后连接的声管进行模拟，这就是所谓的声管模型。 全极点线性预测参数 (LPC: Liner Prediction Coeffieient)可以对声管模型进行很好的描述，LPC参数是模拟人的发声器官的，是一种基于语音合成的参数模型。 在语音识别中，很少用LPC系数，而是用LPC倒谱参数 (LPCC: Liner Prediction Cepstral Coefficient)。LPCC参数的优点是计算量小，对元音有较好的描述能力，其缺点在于对辅音的描述能力较差，抗噪声性能较差。

语音识别文献综述

噪音环境下的语音识别 1．1引言 随着社会的不断进步和科技的飞速发展，计算机对人们的帮助越来越大，成为了人们不可缺少的好助手，但是一直以来人们都是通过键盘、鼠标等和它进行通信，这限制了人与计算机之间的交流，更限制了消费人群。为了能让多数人甚至是残疾人都能使用计算机，让计算机能听懂人的语言，理解人们的意图，人们开始了对语音识别的研究． 语音识别是语音学与数字信号处理技术相结合的一门交叉学科，它和认知学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科都有密切关系。 1，2语音识别的发展历史和研究现状 1．2．1国外语音识别的发展状况 国外的语音识别是从1952年贝尔实验室的Davis等人研制的特定说话人孤立数字识别系统开始的。 20世纪60年代，日本的很多研究者开发了相关的特殊硬件来进行语音识别RCA实验室的Martin等人为解决语音信号时间尺度不统一的问题，开发了一系列的时问归正方法，明显地改善了识别性能。与此同时，苏联的Vmtsyuk提出了采用动态规划方法解决两个语音的时闻对准问题，这是动态时间弯折算法DTW(dymmic time warping)的基础，也是其连续词识别算法的初级版．20世纪70年代，人工智能技术走入语音识别的研究中来．人们对语音识别的研究也取得了突破性进展．线性预测编码技术也被扩展应用到语音识别中，DTw也基本成熟。 20世纪80年代，语音识别研究的一个重要进展，就是识别算法从模式匹配技术转向基于统计模型的技术，更多地追求从整体统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔可夫模型(hidden Markov model，删)技术就是其中一个典型技术。删的研究使大词汇量连续语音识别系统的开发成为可能。 20世纪90年代，人工神经网络(artificial neural network，ANN)也被应用到语音识别的研究中，并使相应的研究工作在模型的细化、参数的提取和优化以及系统的自适应技术等方面取得了一些关键性的进展，此时，语音识别技术进一步成熟，并走向实用。许多发达国家，如美国、日本、韩国，已经IBM、Microsoft、Apple、AT&T、Nrr等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。 当今，基于HMM和ANN相结合的方法得到了广泛的重视。而一些模式识别、机器学习方面的新技术也被应用到语音识别过程中，如支持向量机(support vector machine，SVM)技术、进化算法(evolutionary computation)技术等。

新能源汽车技术发展文献综述

【摘要】新能源汽车由于其具有环境友好、可持续发展等特点受到了各国政府及研究者的广泛关注。本文总结了美国、日本等学者都对新能源汽车产业的发展及相应政策做的研究分析，同时总结了我国学者对中国新能源汽车产业发展及问题、相关产业政策和消费者市场等方面的相关文献进行了综述，旨在为进一步的研究有所启示和帮助。 【关键词】新能源汽车文献综述消费者市场 新能源汽车产业的发展对我国汽车产业的升级、减少环境污染和节约能源起到了决定性的作用。近几年，我国政府开始大力支持和推广新能源汽车产业，制定了一系列产业政策、消费政策、税收政策等，引起了学者们的广泛专注，引发了巨大的投资浪潮，极大地促进了新能源汽车产业的发展。目前我国关于新能源汽车方面的研究还相对较少，研究领域也相对有限，本文通过对比总结国内外新能源汽车的相关研究，对我国目前新能源汽车产业及消费者市场等方面问题的研究情况进行综述。 一、国外新能源汽车的相关研究 新能源汽车是低碳的必然选择，也是汽车产业的发展趋势。新能源汽车产业化发展的直接推动力就是国家制定的战略及相关扶持政策。美国、日本等发达国家对新能源汽车的发展高度重视，通过财政支持、税收优惠等手段来支持新能源汽车的开发和发展，并取得了成就。国外在新能源汽车产业的研究通常在政府引领下联合大学、研究机构及企业共同展开，主要关注新能源开发技术、产业化、市场化等相关理论的研究，对于新能源汽车的研究成功也主要集中在美国、日本和欧洲等国的研究。 美国对新能源汽车产业的研究主要集中在产业理论与政策，并主要针对电池汽车和氢能源汽车。John R.Wilson和Griffin Burgh（2003）在氢能源研究报告中分析了氢能源在美国能源独立和安全方面的作用，但是他们指出大规模利用将会面临技术、热动力损失、规模和安全等多方面的问题，同时氢能源配套技术和基础设施的发展严重滞后于氢燃料汽车技术，所以美国想要进一步发展氢能源还需要克服很多技术上和经济上的困难。Amble（2011）较全面地研究了近年来美国新能源汽车的发展趋势及政府为保障新能源汽车发展所形成的政策法律体系。在此基础上，提出在世界范围内发展新能源汽车须建立统一的生产、安全国际标准体系。2013年美国能源部氢燃料电池技术负责人Sunita Satyapal所说，氢燃料电池技术发展仍有诸多挑战，基础设施是关键，但政府目前还不打算拨款修建加氢站。 日本主要致力于混合动力汽车和研发和产业化推广。其中有日本学者Max Ahman（2004）重点研究在新能源汽车的研发与发展中日本政府所产生影响，以及在政府支持计划中技术灵活性的重要性，还介绍了日本政府为促进新能源汽车产业的发展所出台的一些综合政策。Yoichi Kaya（2006）实例验证了氢能及其燃料电池的能源利用率和无污染性，指出氢能源引用推广的关键是提高能源转化技术水平、提高燃料效率和加强相关基础设施建设。HasishiIshitani（2007）在概括了日本新能源已有产业政策深入探讨了未来纯电动和燃料汽车的技术研发格局和发展方向。Masonori Mond（2007）证实了氢能源环保性能的高效性，阐述了日本氢能加气站的建设运营状况，并提出了日本下个阶段大力发展氢能和燃气电池等基础设施的建议。井志忠（2007）对日本新能源产业的发展模式进行研究，总结了日本新能源产业发展的动因、政策扶持体系和官产学一体化的研发与应用格局。 二、中国新能源汽车产业发展及问题相关研究 我国新能源汽车产业始于21世纪初，2001年我国启动了“863”计划后形成了“三纵三横”的开发布局。2010年，我国新能源汽车的发展基本上紧随世界发展潮流，新能源汽车产业被定为七大战略性新兴产业之一。针对于新能源汽车的产业发展，程振彪（2010）认为我国新能源汽车和国际相比有着自己的优势部分，如新能源公交车。杨萍、易克传（2011）指出总体来说我国新能源汽车产业的发展基础较好，市场前景广阔，但也需要在各个方面加以努力促进新能源汽车产业的发展。目前我国的新能源汽车产业发展中整车企业和关键零部件企

语音识别发展现状与展望

中国中文信息学会第七次全国会员代表大会 暨学会成立30周年学术会议 语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日

报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望

2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术，Google语音 翻译等； –iPhone4S 上的Siri软件； –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领 域； –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等

成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告：

成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术，包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用，而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用；

三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC，PLP，CMS，RASTA，VTLN；?HLDA, fMPE，neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等） ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示，把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word

语音识别技术调研报告

语音识别技术的原理和应用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。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，例如按键、二进制编码或者字符序列。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。 在语音识别的特征提取过程中，主要有语音信息量大，语音的模糊性，重音、音调、音量和音速的变化，环境噪声和干扰等难点。导致语音识别在互联网和传媒行业一直没有得到广泛的应用。但是近几年来，借助机器学习领域深度学习研究的发展，以及大数据语料的积累，硬件的性能的提升和算法的改进，语音识别技术得到突飞猛进的发展。例如音频指纹技术和音频二维码技术等。下面本文具体讨论这两种技术。 音频二维码 音频二维码技术 二维码技术经过多年的发展，已成为大家耳熟能详的名词了。二维码取代传统的键盘树盘输入技术的部分功能，成为互联网行业的第二大入口方式。但是普通的二维码技术只是将文本信息进行加码和解码。这导致二维码只能传输普通的文本信息。如果将音频技术和二维码的概念相结合，利用声音实现终端之间的近距离信息传输，那么毫

无疑问音频信息将成为互联网行业的第三大入口方式。 音频二维码技术采用仿生学技术，利用声音实现文件的快速传输。采用跨平台的技术，实现手机、电脑、智能机顶盒等智能设备间的图片、文字、链接的传输。音频二维码技术能在一定程度上取代图像二维码、近磁场传输和蓝牙等技术。 2012年底蛐蛐儿创始人朱连兴开发了一套音频二维码的引擎，名字叫蛐蛐儿SDK。在朱连兴推出了蛐蛐儿SDK之后，音频二维码的开发也变的比以前更加快速和简单。蛐蛐儿通过声音传输的不是文件，而是在发送端生成一个四位的二进制数。这四位二进制数是待发送文件的ID。发送端向接收端发送的其实只是上述生成的ID。发送端在向客户端发送ID的同时向云端发送ID和数据。在接收端接收到ID后，通过该ID向云端获取对应的数据。 音频二维码应用 音频二维码的应用非常广泛。音频二维码通过声音传递信息。广播和电视也通过声音传递信息。如果结合音频二维码技术和广播电视技术，将使二者相得益彰。音频二维码可以使广播电视用户不再是单一的受众，也是参与者。通过音频二维码可以让用户的手机等终端设备接入电视屏幕或者广播。用户在欣赏电视节目或者收听广播节目的同时，也可以通过手持终端参与节目互动环节。这会在给用户带来更好体验的同时，拉动广播电视行业的收视率和收听率。 例如在非诚勿扰的节目播放结束时，孟非不需要说那么长的一串

物联网技术综述论文

物联网技术综述 引言 物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。 物联网的起源与发展 1990年物联网的实践最早可以追溯到1990年施乐公司的网络可乐贩售机——Networked Coke Machine。 1995年比尔盖茨在《未来之路》一书中也曾提及物联网，但未引起广泛重视。 1999年美国麻省理工学院（MIT）的Kevin Ash-ton教授首次提出物联网的概念。 1999年美国麻省理工学院建立了“自动识别中心（Auto-ID）”，提出“万物皆可通过网络互联”，阐明了物联网的基本含义。早期的物联网是依托射频识别（RFID）技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大变化。 2003年美国《技术评论》提出传感网络技术将是未来改变人们生活的十大技术之首。 2005年11月17日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会（WSIS）上，国际电信联盟（ITU）发布《ITU互联网报告2005：物联网》，引用了“物联网”的

语音识别技术概述

语音识别技术概述 摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。 关键词：语音识别；特征提取；模式匹配；模型训练 Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part. Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training 一、语音识别技术的理论基础 语音识别技术：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级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言（如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解），其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式

人工智能发展综述

人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮，许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容, 即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几

蛋白质组学蛋白质组学相关技术及发展文献综述

蛋白质组学蛋白质组学相关技术及发展文献综述 蛋白质组学相关技术及发展文献综述张粒植物学211070161概念及相关内容1994年澳大利亚Macquaie大学的Wilkins和Williams等在意大利的一次科学会议上首次提出了蛋白质组proteome这个概念该英文词汇由蛋白质的“prote”和基因组的“ome”拼接而成并且最初定义为“一个基因组所表达的蛋白质”1。然而这个定义并没有考虑到蛋白质组是动态的而且产生蛋白的细胞、组织或生物体容易受它们所处环境的影响。目前认为蛋白质组是一个已知的细胞在某一特定时刻的包括所有亚型和修饰的全部蛋白质2。蛋白质组学就是从整体角度分析细胞内动态变化的蛋白质组成、表达水平与修饰状态了解蛋白质之间的相互作用与联系提示蛋白质的功能与细胞的活动规律。2蛋白质组学的分类蛋白质组学从其研究目标方面可分为表达蛋白质组学和结构蛋白质组学。前者主要研究细胞或组织在不同条件或状态下蛋白质的表达和功能这将有助于识别各种特异蛋白3目前蛋白质组学的研究在这方面开展的最为广泛其运用技术主要是双相凝胶电泳Two-dimensional gel electrophoresis2DE技术以及图像分析系统当对感兴趣的蛋白质进行分析时可能用到质谱。由于蛋白质发生修饰后其电泳特性将发生改变这些技术可以直接测定蛋白质的含量并有助于发现蛋白质翻译后的修饰如糖基化和磷酸化等4。结构蛋白质组学的目标是识别蛋白质的结构并研究蛋白质间的相互作用。近年来酵母双杂交系统是研究蛋白质相互作用时常用的方法同时研究者也将此方法不断改进5。有研究者最近发现在研究蛋白质相互作用时通过纯化蛋白复合物并用质谱进行识别是很有价值的4。3蛋白质组学相关技术目前蛋白质组学研究在表达蛋白质组学方面的研究最为广泛其分析通常有三个步骤第一步运用蛋白质分离技术分离样品中的蛋白质第二步应用质谱技术或N末端测序鉴定分离到的蛋白质第三步应用生物信息学技术存储、处理、比较获得的数据。3.1蛋白质分离技术这类技术主要是电泳其中应用最多的是双向电泳技术其他还有SDS-PAGE、毛细吸管电泳等。除了电泳外还有液相色谱通常使用高效液相色谱HPLC和二维液相色谱2D-LC。另外还有用于蛋白纯化、除杂的层析技术、超离技术等。 3.1.1双相凝胶电泳双相凝胶电泳two-dimensional gel elec—trophoresis2DE这是最经典、最成熟的蛋白质组分离技术产生于20世纪70年代中叶但主要的技术进步如实验的重复性、可操作性蛋白质的溶解性、特异性等是在近lO年取得的。它根据蛋白质不同的特点分两相分离蛋白质。第一相是等电聚焦IEF电泳根据蛋白质等电点的不同进行分离。蛋白质是两性分子根据其周围环境pH可以带正电荷、负电荷或静电荷为零。等电点pI是蛋白质所带静电荷为零时的pH周围pH小于其pI时蛋白质带正电荷大于其pI时蛋白质带负电荷。IEF时蛋白质处于一个pH梯度中在电场的作用下蛋白质将移向其静电荷为零的点静电荷为正的蛋白将移向负极静电荷为负的将移向正极直到到达其等电点如果蛋白质在其等电点附近扩散那么它将带上电荷重新移回等电点。这就是IEF的聚焦效应它可以在等电点附近浓集蛋白从而分离电荷差别极微的蛋白。pH梯度的形成最初是在一个细的包含两性电解质的聚丙烯酰胺凝胶管中进行。在电流的作用下两性电解质可形成一个pH梯度。但由于两性电解质形成的pH梯度不稳定、易漂移、重复性差80年代以后研究人员研制了固定pH梯度的胶条IPG。此种胶条的形成需要一些能与丙烯酰胺单体结合的分子每个含有一种酸性或碱性缓冲基团。制作时将一种含有不同酸性基团的此分子溶液和一种含有不同碱性基团的此分子溶液混合两种溶液中均含有丙烯酰胺单体和催化剂不同分子的浓度决定pH的范围。聚合时丙烯酰胺成分与双丙烯酰胺聚合形成聚丙烯酰胺凝胶。第二相是SDS聚丙烯酰胺凝胶电泳SDS-PAGE根据蛋白质的分子量不同进行分离。此相是在包含SDS的聚丙烯酰胺凝胶中进行。SDS是一种阴离子去污剂它能缠绕在多肽骨架上使蛋白质带负电所带电荷与蛋白质的分子量成正比在SDS聚丙烯酰胺凝胶中蛋白质分子量的对数与它在胶中移动的距离基本成线性关系。SDS-PAGE装置有水平和垂直两种形式垂直装置可同时跑多块胶如Amersham pharmacia Biotech的Ettan DALT II系统可同时跑12块胶提高了操作的平行性。经过2DE