LD3320语音识别模块STM32例程调试说明

LD3320模块STM32例程调试说明

1、电路连接

（1）把咪头焊在模块的麦克风引脚（MICN、MICP）

一般用于调式的开发板的电路电流比较小，如果在这样的

情况下要常用的耳机麦克风（如图）来调试语音模块，可能会由于耳机的线比较长，导致语音信号比较弱，引起语音无法识别。所以为了能顺利验证语音识别模块的功能，我们要用咪头（购买模块都会免费赠送1个咪头）来测试。把咪头的负极（跟外壳连接的那端）焊到模块的MICN 引脚上，咪头的正极焊到模块的MICP引脚上，效果如下图。

咪头图片

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模块示意图

焊接咪头后的模块

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（2）模块与STM32电路连接

按照下面的电路关系用杜邦线把语音模块跟大家手上的STM32开发板连接起来。

接线说明：

VCC -------------------- 3.3V

GND -------------------- 地线

RST -------------------- PB6

CS -------------------- PB8

WR/SPIS -------------------- PB12

P2/SDCK -------------------- PB13

P1/SDO -------------------- PB14

P0/SDI -------------------- PB15

IRQ -------------------- PC1

A0 -------------------- PB7

RD -------------------- PA0

CLK -------------------- PA8

MD -------------------- 3.3V(使用SPI模式时MD=1(高电平)，使用并口模式时MD=0（低电平），通供的STM32例程是用SPI模式控制LD3320。)

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2、例程烧录

按照要求连接好电路后，打开配送资料里的配套测试程序，根据自己STM32芯片型号选择适合的例程烧到STM32开发板。(注：这些例程的功能都是一样的，只是针对几个不同型号的芯片进行编译，如果您的ＳＴＭ３２是其他的芯片（当然你的ＳＴＭ３２型号要有相关的硬件资源，比如ＧＰＩＯＣ），自己在代码工程里根据你的芯片型号重新配置，再对程序进行编译（相信这个对玩STM32的朋友来说不是难事）。)

配套资料的STM32语音识别例程

3、实验现象

程序烧进开发板后，重新复位开发板，根据程序的编写，例程的实验现象如下：

第一，上电后，串口1打印：" 串口运行中.."

"口令：1、流水灯右移"

"2、闪烁"

"3、流水灯左移"

"4、全灭"

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第二，对着模块的咪头说相应的口令，串口就输出相应的识别结果，比如说“流水灯右移”，语音识别成功后，

串口1就打印“流水灯右移”命令识别成功"，依此

类推。

第三，如果上电后不对模块的咪头说任何口令，则串口1会隔一段时间就输出一次"进入中断"。

例程部分代码截图

4、调试模块常见问题解答及注意事项

（1）为了能更好的实现语音识别效果，要保证给开发板的语音识别模块购买：https://www.wendangku.net/doc/362225489.html,

供电电流足够大，一般用电脑USB口给开发板供电的话，电流比较小，这时可以换成其他的供电方式，比如用开关电源供电，语音识别的效果可能会更好。

（2）LD3320中有一个配置麦克风增益的寄存器，增益值越大，识别启动越敏感，但误识别率越高，增益值越小，识别距离越小，但抗干扰能力越强。大家可以在程序中修改该寄存器的值试试，调试出适合自己使用的效果。麦克风增益值可设置的范围是：00H-7FH,建议设置值为40H-6FH。例程代码中相关位置：LDchip.h文件中的参数“MIC_VOL”,如下图。

例程中修改麦克风增益的相关代码截图

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LD3320官方开发手册关于麦克风增益寄存器描述的截图

LD3320语音识别模块的STM32例程调试说明到此结束，至于为什么会出现这些实验现象和LD3320的功能及程序编写细节，大家就自己通过LD3320的官方数据手册和开发手册结合例程代码进行研究了。最后祝大家学业有成，工作顺利！

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语音识别

语音识别技术 概述 语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，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。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。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。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。 历史 早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由A T&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。[1]。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。 模型 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

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院：化工与环境学院 学号：2120151177 姓名：杜妮

摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。 关键字：模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

语音识别实验2

关于语音识别的研究 网络工程专业网络C071班贾鸿姗 076040 摘要：语音识别技术的广泛应用 1前言： 语音识别技术也被称为自动语音识别 (ASR)，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。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。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。 早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T 贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes 已经将语法概率加入语音识别中。 1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。 语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。 尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。 2 正文 2.1应用领域 2.1.1.电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上，现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯片的价格降低，普通电话上也将具备语音拨号的功能。 2.1.2.汽车的语音控制 由于在汽车的行驶过程中，驾驶员的手必须放在方向盘上，因此在汽车上拨打电话，需要使用具有语音拨号功能的免提电话通信方式。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可以由语音来方便的控制。 工业控制及医疗领域。当操作人员的眼或手已经被占用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令，机器用语音做出应答。 2.1.3数字助理 个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）的语音交互界面。PDA的体积很小，人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在PDA上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识别的方法输入和查询信息。但是，这种方法仍然让用户感到很不方便。现在业界一致认为，PDA的最佳人机交互界面是以语音作为传输介质的交互方法，并且已有少量应用。随着语音识别技术的提高，可以预见，在不久的将来，语音将成为PDA主要的人机交互界面。 智能玩具 通过语音识别技术，我们可以与智能娃娃对话，可以用语音对玩具发出命令，让其完成一些简单的任务，甚至可以制造具有语音锁功能的电子看门狗。智能玩具有很大的市场潜力，而其关键在

语音识别研究的背景意义及现状

语音识别研究的背景意义及现状研究的背景及意义 自从人类可以制造和使用各种机器以来，人们就有一个理想，那就是让各种机器能听懂人类的语言并能按人的口头命令来行动，从而实现人机的语言交流。随着科学技术的不断发展，语音识别 (Speech Recognition) 技术的出现，使人类的这一理想得以实现。语音识别技术就是让机器通过识别和理解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，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的结合，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。当今，语音识别产品在人机认交互应用中己经占到越来越大的比例。 音乐就是一种艺术。通常可以解释为一系列对于有声、无声具有时间性的组织，并含有不同音阶的节奏、旋律及和声。音乐与人的生活情趣、审美情趣、言语、行为、人际关系等等，有一定的关联。音乐是人们抒发感情、表现感情、寄托感情的艺术，不论是唱、奏或听，都内涵着关联人们千丝万缕情感的因素。特别对人的心理，会起着不能用言语所能形容的影响作用。 音乐可以通过几种途径来体验，而音乐播放器是现代生活中最便捷 , 最实用的一种。现如今社会在飞速发展，人们的生活节奏也在不断加快，工作压力也在日益增大，致使越来越多的人选择在闲暇时间放松自己。而听音乐就成了人们缓解生活压力的第一选择，医学表明音乐不仅可以对人们紧张的心情带来放松，还能有效的缓解高血压对心血管造成的压力。因此音乐播放器已经成为人们日常生活中至关重要的物品。 然而可惜的是，传统的音乐播放器通常上是通过两种方式实现人们对播放器的控制的：一是按键式控制(其中也包括线控式)，通过直接按键改变电平发出指令；二是通过远程控制，通过红外线或者蓝牙等对播放器发布命令。这对于疲劳中的人们或者残障人士来说是不方便的。为了减少手动操作的繁琐，此次设计专门致力于研究一种方案通过语音控制来实现对音乐播放器的控制，使其更加方便、更加人性化，实现音乐播放器的全自动语音控制。这个设计不仅是为了解决人们日常使用传统音乐播放器不方便的烦恼，而且是为了研究语音识别技术在单片机中的应用，特别是在SPCE061中实现语音识别的应用，设计出具有语音控制功能的音乐播放器。 国内外研究现状 语音识别的研究工作可以追溯到 20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry 系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。 但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在 60年代末

语音识别技术的现状与未来

语音识别技术的现状与未来 The Present and Future of Speech Recognition （CSLT-TRP-20160034） 王东（Dong Wang） 2017/01/08 CSLT, RIIT, Tsinghua Univ.

语音识别任务及其研究意义 语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)是指利用计算机实现从语音到文字自动转换的任务。在实际应用中，语音识别通常与自然语言理解、自然语言生成和语音合成等技术结合在一起，提供一个基于语音的自然流畅的人机交互方法。 早期的语音识别技术多基于信号处理和模式识别方法。随着技术的进步，机器学习方法越来越多地应用到语音识别研究中，特别是深度学习技术，它给语音识别研究带来了深刻变革。同时，语音识别通常需要集成语法和语义等高层知识来提高识别精度，因此和自然语言处理技术息息相关。另外，随着数据量的增加和机器计算能力的提高，语音识别越来越依赖数据资源和各种数据优化方法，这使得语音识别与大数据、高性能计算等新技术产生广泛结合。综上所述，语音识别是一门综合性应用技术，集成了包括信号处理、模式识别、机器学习、数值分析、自然语言处理、高性能计算等一系列基础学科的优秀成果，是一门跨领域、跨学科的应用型研究。 语音识别研究具有重要的科学价值和社会价值。语音信号是典型的局部稳态时间序列，研究这一信号的建模方法具有普遍意义。事实上，我们日常所见的大量信号都属于这种局部稳态信号，如视频、雷达信号、金融资产价格、经济数据等。这些信号的共同特点是在抽象的时间序列中包括大量不同层次的信息，因而可用相似的模型进行描述。历史上，语音信号的研究成果在若干领域起过重要的启发作用。例如，语音信号处理中的隐马尔可夫模型在金融分析、机械控制等领域都得到了广泛应用。近年来，深度神经网络在语音识别领域的巨大成功直接促进了各种深度学习模型在自然语言处理、图形图象处理、知识推理等众多应用领域的发展，取得了一个又一个令人惊叹的成果。 在实用价值方面，语音交互是未来人机交互的重要方式之一。随着移动电话、穿戴式设备、智能家电等可计算设备的普及，基于键盘、鼠标、触摸屏的传统交互方式变得越来越困难。为了解决这种困难，手势、脑波等一系统新的人机交互方式进入人们的视野。在这些五花八门的新兴交互方式中，语音交互具有自然、便捷、安全和稳定等特性，是最理想的交互方式。在语音交互技术中，语音识别是至关重要的一环：只有能“听懂”用户的输入，系统才能做出合理的反应。今天，语音识别技术已经广泛应用在移动设备、车载设备、机器人等场景，在搜索、操控、导航、休闲娱乐等众多领域发挥了越来越重要的作用。随着技术越来越成熟稳定，我们相信一个以语音作为主要交互方式的人机界面新时代将很快到来。 研究内容和关键科学问题 语音识别研究主要包括如下三方面内容：语音信号的表示，即特征抽取；语音信号和语言知识建模；基于模型的推理，即解码。语音信号的复杂性和多变性使得这三方面的研究都面临相当大的挑战。图1给出一个语音识别系统的典型架构。

语音识别技术原理及应用

语音AgentNet 的整体实现张宇伟

摘要： 本文论述了一个人机对话应用的实现(我命名它为AgentNet)。其应用实例为一种新的整合了语音技术的智能代理网络服务。 服务器端开发使用了微软SQL SERVER 7.0技术,客户端使用了微软Agent ，微软Specch SDK5语音合成，和语音识别技术。网络连接使用了SOCKET 技术,并论述了高层网络协议的实现。 [关键词] 人机对话，MS-AGENT,语音合成，语音识别，网络编程 [Abstract] This paper discuss a new actualization of man-machine conversation application, which is based on a modal of network service. And I name this service with the name of AgentNet. The development of this service used Microsoft SQL SERVER 7.0. And the client used the technology of Microsoft Agent, TTS (Text To Speech),SR(Speech Recognition).Also the client and the server connect with SOCKET. On the SOCKET, the paper discuss the development of High-Level net protocol. [Key Words] Man-Machine Conversation, MS-AGENT, TTS , SR ,Net Work Programming

语音识别研究的背景意义及现状

语音识别研究的背景意义及现状 研究的背景及意义 自从人类可以制造和使用各种机器以来，人们就有一个理想，那就是让各种机器能听懂人类的语言并能按人的口头命令来行动，从而实现人机的语言交流。随着科学技术的不断发展，语音识别(Speech Recognition)技术的出现，使人类的这一理想得以实现。语音识别技术就是让机器通过识别和理解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，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的结合，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。当今，语音识别产品在人机认交互应用中己经占到越来越大的比例。 音乐就是一种艺术。通常可以解释为一系列对于有声、无声具有时间性的组织，并含有不同音阶的节奏、旋律及和声。音乐与人的生活情趣、审美情趣、言语、行为、人际关系等等，有一定的关联。音乐是人们抒发感情、表现感情、寄托感情的艺术，不论是唱、奏或听，都内涵着关联人们千丝万缕情感的因素。特别对人的心理，会起着不能用言语所能形容的影响作用。 音乐可以通过几种途径来体验，而音乐播放器是现代生活中最便捷,最实用的一种。现如今社会在飞速发展，人们的生活节奏也在不断加快，工作压力也在日益增大，致使越来越多的人选择在闲暇时间放松自己。而听音乐就成了人们缓解生活压力的第一选择，医学表明音乐不仅可以对人们紧张的心情带来放松，还能有效的缓解高血压对心血管造成的压力。因此音乐播放器已经成为人们日常生活中至关重要的物品。 然而可惜的是，传统的音乐播放器通常上是通过两种方式实现人们对播放器的控制的：一是按键式控制（其中也包括线控式），通过直接按键改变电平发出指令；二是通过远程控制，通过红外线或者蓝牙等对播放器发布命令。这对于疲劳中的人们或者残障人士来说是不方便的。为了减少手动操作的繁琐，此次设计专门致力于研究一种方案通过语音控制来实现对音乐播放器的控制，使其更加方便、更加人性化，实现音乐播放器的全自动语音控制。这个设计不仅是为了解决人们日常使用传统音乐播放器不方便的烦恼，而且是为了研究语音识别技术在单片机中的应用，特别是在SPCE061A中实现语音识别的应用，设计出具有语音控制功能的音乐播放器。 国内外研究现状

视觉及语音识别技术的当下与未来

视觉、语音识别技术 【引言】：在这个信息高速发展的时代下，人们已经不再停留于对于信息的解读与计算，未来信息时代的发展方向是人机互动，更确切的说，是人物互动，通过识别系统来感知外界信息以达到互动，而最直接的便是视觉、语音识别技术的识别，同时我们可以把这个互动看作机器的智能反应，而识别技术便是达成该飞跃的密钥。 【摘要】 1.视觉、语音识别技术的概念，及其发展至今的过程。 2.视觉、语音识别系统的应用。 3.视音融合的未来的展望。 *计算机视觉、语音识别 语音识别技术，也被称为自动语音识别，即Automatic Speech Recognition,(ASR),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。与说话人识别及说话人确定不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。这本身就是富有挑战性的，计算机需要去通过智能技术计算出当事人的身份，以达到识别的目的 而作为人类视觉模拟的计算机视觉是利用计算机从而为图中提取景物的二维或三维的结构和属性的描述，并加以理解。计算机视觉同样是一个重要又富有挑战意义的研究领域。对于计算机视觉系统来说，输入时表示三维景物投影的灰度阵列，可以有若干个输入阵列，这些阵列可提供从不同方面、不同视角、不同时刻得到的信息。 纵观语音识别的历史，早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上日程，早起的声码器可被视作语音识别的雏形。1960年，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破时线性预测编码和动态时间弯折技术。而语音识别技术的最重大突破是隐马尔科夫模型的应用。 *视觉识别和语音识别的应用 视觉识别的应用很多，视觉的最大优点是与被测对象无接触，因此对观测者与被观测者都不会产生任何损伤。 而智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题。伴随网络技术和数字视频技术的飞速发展，监控技术正走向智能化、网络化方向不断前进。 它在工业上可应用于对烟叶品质进行图像处理，借助MATLAB图像处理工具箱和神经网络技术，对各种类型的烟叶的数字图像进行计算机视觉分析，包括边缘检测、轮廓提取、用图像工具箱抽取烟叶数字图像特征，最后通过自动识别待测烟叶样本的品质的只能评定。 在商业上，如商业人流统计、防止扒窃等等。其理念是将风险的分析和识别转交给计算机或者芯片，使值班人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来，将人为失误的可能性降至最低，在不需要人为干预情况下，利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍摄的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而既能完成日常管理工作又能在异常情况发生时做出反应。 军事方面，计算机视觉开辟了人工智能的一个全新领域，它模拟并帮助理解人类的视觉系统。就军事领域的应用而言，在执行地空突防飞行和其它空袭任务过程中，采用被动式地形侦查与勘测技术能够提高飞行的隐蔽性，解决易于被敌方探测的需要。 当然不得不提视觉识别技术在公安工作中的应用，例如计算机人脸识别技术是利用计算机对人脸图像进行分析，从中提取有效地识别信息，用来“辨别”身份的一门极速。它涉及到图像处理、模式识别、计算机视觉和神经网络等等。人脸识别技术在商业上和法律上都有

语音识别开题报告

青岛大学 毕业论文(设计)开题报告 题目：孤立词语音识别的并行编程实现 学院：自动化工程学院电子工程系 专业：通信工程 姓名：李洪超 指导教师：庄晓东 2010年3月22日

一、文献综述 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。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。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。 广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别[1]。说话人识别技术是以话音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。 1.1 语音识别技术现状 1.1.1 语音识别获得应用 伴随着语音识别技术的不断发展，诞生了全球首套多语种交谈式语音识别系统E-talk。这是全球惟一拥有中英混合语言的识别系统，能听能讲普通话、广东话和英语，还可以高度适应不同的口音，因而可以广泛适用于不同文化背景的使用者，尤其是中国地区语言差别较大的广大用户。由于E-talk可以大大提高工作效率，降低运营成本，并为用户提供更便捷的增值服务，我们相信它必将成为电信、证券、金融、旅游等重视客户服务的行业争相引用的电子商务应用系统，并成为电子商务发展的新趋势，为整个信息产业带来无限商机。 目前，飞利浦推出的语音识别自然会话平台SpeechPearl和SpeechMania已成功地应用于国内呼叫中心，SpeechPearl中的每个识别引擎可提供高达20万字的超大容量词库，尤其在具有大词汇量、识别准确性和灵活性等要求的各种电信增值服务中有着广泛的应用。 1.1.2 语音合成信息服务被用户接受 语音合成技术把可视的文本信息转化为可听的声音信息，其应用的经济效益和社会效益前景良好。尤其对汉语语音合成技术的应用而言，全球有十几亿人使用中文，其市场需求、应用前景和经济效益等可见一斑。

SAPI_5.1_语音合成_和_语音识别_[C_]

SAPI 5.1 语音合成和语音识别[C#] 翻译源:Speech Synthesis & Speech Recognition Using SAPI 5.1 By Brian Long (https://www.wendangku.net/doc/362225489.html,/) 翻译说明:并不全文翻译,只翻译些对本人有用的部分,原版代码为Delphi,译文用C# .NET Framework 2.0 实现,有些有关Delphi的解释略去,另添加一些C#使用SAPI的个人理解注释,不定期更新 [1]语音合成 在简单层面上实现语音合成,只需要创建SpVoiceClass对象并调用其中的Speak方法,最简单的实现如下[读出文本框中的文字] private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { SpVoiceClass svc = new SpVoiceClass(); svc.Speak(textBox1.Text,SpeechVoiceSpeakFlags.SVSFDefault); }... [Tachikoma注:此处并未提到编程时添加对SAPI的引用,对COM组件的引用较简单,请自行处理] 对Speak方法的参数作如下说明: 0]对Speak方法的调用默认情况下将会是同步的,也就是说在朗读完指定文字之前不会返回值[同步/异步状态可用第二参数调整] 0]Speak方法返回一个流标号,当存在多个异步声音流时可通过标号识别,标号可作为参数提供给某些函数 1]第一个参数为要阅读的文字 2]第二参数为可调节的一些参数[Flags],可用"或"运算符将其连接同时使用 # SVSFDefault [该方法将同步阅读][具体见说明0]] # SVSFlagAsync [该方法将异步阅读,调用后将立即返回,可通过事件监视朗读结束时间,或调用WaitUntilDone 方法,或通过SpeakCompleteEvent 得到一个事件句柄并提供给WaitForSingleObject] # SVSFPurgeBeforeSpeak 所有朗读中的和待朗读的字符都将被取消 # SVSFNLPSpeakPunc 标点将被阅读出来 # SVSFIsFilename 标明第一个参数为要朗读文本所在的文件名 # SVSFIsXML 标明文本中含有XML标签,用于控制朗读的音量\频率等参数,示例

语音识别技术在物流中的应用

语音识别技术在物流中的应用 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文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息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。 1、语音识别的基本原理 语音识别系统本质上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元，它的基本结构如下图所示： 未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，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，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。而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，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，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、语音识别技术的发展历史及现状 1952年，AT&TBell实验室的Davis等人研制了第一个可十个英文数字的特定人语音增强系统一Audry系统1956年，美国普林斯顿大学RCA实验室的Olson和Belar等人研制出能10个单音节词的系统，该系统采用带通滤波器组获得的频谱参数作为语音增强特征。1959年，Fry和Denes等人尝试构建音素器来4个元音和9个辅音，并采用频谱分析和模式匹配进行决策。这就大大提高了语音识别的效率和准确度。从此计算机语音识别的受到了各国科研人员的重视并开始进入语音识别的研究。60年代，苏联的Matin等提出了语音结束点的端点检测，使语音识别水平明显上升；Vintsyuk提出了动态编程，这一提法在以后的识别中不可或缺。60年代末、70年代初的重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术，有效地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。语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够摆脱键盘的束缚，取而代之的是以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式，它正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。 3、语音识别的方法

基于dsp的语音识别与合成技术

基于DSP的语音识别与 合成技术 学号：201116022106 班级：电信111 姓名：王红伟 2014年6月13日

摘要............................................................... II Abstract.......................................................... III 一．概述 (1) 1.语音识别 (1) 2.语音合成 (1) 3.国内研究历史及现状 (1) 4.语音识别的流程 (1) 5.语音信号分析方法分类时域特征 (1) 6.基于Mel频率的倒谱MFCC (2) 6.1 音框化（Frame blocking） (2) 6.2 汉明窗（Hamming window） (2) 6.3 快速傅利叶转换（FFT） (2) 6.4 三角带通滤波器组（Triangular Bandpass Filters） (2) 二．芯片概况介绍 (3) 三．系统总体设计 (5) 3.1 语音识别系统结构示意图 (5) 系统结构示意图 (5) 3.2 内部系统构成 (5) 3.2.1 DSP (6) 3.2.2 MCU (6) 3.2.3 数据FLASH存储器 (6) 3.3 系统内主要芯片的互联互控 (6) 3.3.1 MCU与DSP (6) 3.3.2 DSP与数据FLASH锁存器 (7) 3.3.3 DSP与数据FLASH存储器 (7) 四.结论 (7) 参考文献： (8) 六．课程总结： (8) 第一章：离散时间信号与系统 (8) 第二章离散傅里叶变换（DFT） (8) 第三章快速傅里叶变换 (9) 第四章 (9) 第六、七章 IIR 、FIR数字滤波器的设计 (9) 第八章硬件 (9)

201221计算机语音识别与合成技术

□艾散·帕合提 买尔丹·祖农 蔡亚永新疆工程学院计算机工程系 1计算机语音识别和合成技术的现状 人和人之间进行通信的最基本的方式就是通过语音的形式，如果实现了计算机和人之间的语音交互这一重大问题，那么产生的价值是不可估摸的。从20世纪六七十年代开始，全球诸多公司以及国家政府就斥巨资支持学术界对语音识别的探究。 计算机已经取得了显著的科技成果，同样的语音识别与合成技术也已经取得了丰硕的成果，并且已经在多项领域当中已经进入应用阶段。此外，在语音的识别方面，目前市场上已有一些识别软件的出售，如：中国科学院的识别系统，可以对有限词汇范围当中的1000个词以内进行任意的发音。然而在有噪音的情况下，通常识别率可以达到96%以上。中国科学院当中的开发的诸多声学系统均已被国家的诸多军事所采用，在坦克驾驶员口令操作以及军事演习方面都发挥了巨大的作用；IBM 公司的ViaVoice 系统，是一种可听写系统。在语音合成方面，中国科学院和联想公司合作开发的“联想佳音”是目前市场当中比较先进的电脑朗读系统；新加坡创痛公司生产的声霸卡可以在任意的声调条件下实现对英文文件的朗读。语音识别与合成技术的终极目标是通过计算机来对连续语音识别和无限词汇以及非特定输入进行实现。 2计算机语音识别与合成技术的方法研究 计算机对语音信号的处理是把信号进行离散化而且经过一定的编码。因此，为了能够对语音的重建不失真，离散化工作的采样频率要语音频带的至少两倍以上。我们把电话作为语音的研究对象，进行采样的频率最小要能够达到6800Hz ，也就是说每秒要达到6800个样点。一般认为，人的耳朵可听频率为5HZ~20KHZ ，那么从这点考虑，语音合成最高用10KHZ 来处理就能够取得较好的效果，通常采用8KHZ 采样频率，此外，如果是对语音量化的情况下，那么A/D 转换器只需要12位就足够了。但是，如果语音信号需要进行量化的话，所需要的位数达到12位即可。如果从实际考虑出发的话，如果达到8位就能够听懂经过合成的语音了。以这样算来的话，每秒进入计算机的信息量大约为8000×8=64kbps ，但是一个字长若为8位的话，所占的存储量则为8K ，这样的话也不会有太大的使用价值。所以，要 对语音信息进行一定的压缩，当然是在能够保证自然度和可懂度的情况下尽可能的实现压缩。 （1）波形编码法 在计算机语音识别与合成技术当中最常用的波形编码法是ADM 法和DM 法。而ADM 法当中的量化宽度是根据DM 当中的值进行固定的，所以如果出现超载噪声或者是粒状噪声，那么在ADM 法当中是不能够进行宽度值的变化的，而且他还有能够按照趋势跟踪的自我适应能力功能，这种方法有对噪声的自动抑制功能；DM 法的主要特点是能够按照波形进行相应的编码，作用是对下一个语音信号的值进行比较，是高还是低。低则显示给定编码 “0”；高则显示给定编码“1”。这样一来，要进行语音信号的编码，很明显要先对存储量进行节省，但是其音质要略差一点。 （2）录音编辑法 通过直接录制的方式把语音录制下来，并且还要把这些录制下来的语音经过连接结合在一起，编辑成文章，在输入到计算机内的时候不经过任何压缩处理，而是直接输出出来，但是这种方法需要有大量的存储器。 （3）规则合成法 这种方法是通过对预先规定的符号序列进行控制而产生的任意的语言方法，所用的单位是音素链以及音节，可以和任意的会话和单词进行合成，但缺点是语调比较差。 （4）参数编码法 目前来说最常用的参数编码法主要的有LCLPC 法、LPC 法以及FORM ANT 法和PARCOR 法等等，其中，LPC 法采用的是一线性预测编码的形式，通常进行波形采样的帧为10ms-25ms ，一帧之内为一线性不变系统，但是各个帧之间的参数是经常进行变化的。在帧当中抽取原始的语音作为清音、音调周期以及浊音能量和帧平均能量等若干个小于二乘预测系数，在存储器当中的各个帧当中进行叙述，然后在语音合成的时候才开始对这些参数进行综合。LPC 法用的是3-7位的方式对所有的编码进行处理，并且在各个数值之间进行自动插补和运算，这种方式合成的语音的音质动听柔美。 对语音识别与合成技术的研究至今已有近50年的历史，其应用领域的广泛按照应用范围大致分为以下几种：电脑语音报警器、电脑报站机、文本阅读系统以及语音留言机等等。 计算机语音识别与合成技术 新技术 ew Technology N 88

语音识别的研究现状和应用前景

语音识别的研究现状和应用前景 语音识别技术并不是一夜之间冒出来的神话,早在三四十年前,在美国的一些大学和研究单位，就已经有人开始从事这一方向的研究，并有一些相关论文发表；七十年代前后，研究的脉络日渐清晰，于是贝尔实验室和国际商用机器公司(I BM)等都先后建立了专门的研究机构。今天这两家公司在这一领域都已取得了显著的成果，并且在商业上应用成功,但贝尔实验室主要是偏重于电信方面应用的语音识别系统，如电话查询等；而I BM则偏重于商务应用，因而在连续语音识别上取得了不小的成功。 不谈商业方面的应用，事实上，很多家公司都提供语音识别的引擎 (En gi ne)，并且都表示能支持微软的SA PI。看一看 SA PI4.0 SU ITE 就不难发现，微软在这方面的研究并不逊于任何一家公司，只是很奇怪它居然没有将成果商业化。微软同时提供了一系列引擎，如 Spee ch R e cog ni ti on ( 语音识别)、C omm and & C ont rol( 发布指令并控制)、Ph one Qu ery ( 电话语音识别)、T ext to spee ch( 文本语音转换) 等。 今天，许多用户已经能享受到语音技术的优势了，可以对计算机发送命令，或者要求计算机记录下用户所说的话，以及将文本转换成声音朗读出来。尽管如此，距离真正的人机自由交流的前景似乎还远。目前，计算机还需要对用户作大量训练才能识别用户的语音。并且，识别率也并不总是尽如人意。换言之，语音识别技术还有一段路需要走，要做到真正成功的商业化，它还必须在很多方面取得突破性进展，这实际就是其技术的未来走向。 就算法模型方面而言，需要有进一步的突破。 目前能看出它的一些明显不足，尤其在中文语音识别方面，语言模型还有待完善，因为语言模型和声学模型正是听写识别的基础，这方面没有突破，语音识别的进展就只能是一句空话。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，这是一个相当艰苦的工作。此外，随着硬件资源的不断发展，一些核心算法如特征提取、搜索算法或者自适应算法将有可能进一步改进。可以相信，半导体和软件技术的共同进步将为语音识别技术的基础性工作带来福音。 就自适应方面而言，语音识别技术也有待进一步改进。 目前，象IB M 的V i aV oi ce 和A si a works 的 SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应你的声音特征。这必然限制了语音识别技术的进一步应用，大量的训练不仅让用户感到厌烦，而且加大了系统的负担。并且，不能指望将来的消费电子应用产品也针对单个消费者进行训练。因此，必须在自适应方面有进一步的提高，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。现实世界的用户类型是多种多样的，就声音特征来讲有男音、女音和童音的区别，此外，许多人的发音离标准发音差距甚远，这就涉及到对口音或方言的处理。如果语音识别能做到自动适应大多数人的声线特征，那可能比提高一二个百分点识别率更重要。事实上，V i aV oi ce 的应用前景也因为这一点打了折扣，只有普通话说得很好的用户才可以在其中文版连续语音识别方面取得相对满意的成绩。

语音识别技术人工智能论文_大学论文

一：前沿 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。它是一门交叉学科，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。 二：语音识别技术概述 语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，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。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。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。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。 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。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。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术

开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。 三．语音识别的研究历史 语音识别的研究工作始于20世纪50年代，1952年Bell 实验室开发的Audry系统是第一个可以识别10个英文数字的语音识别系统。1959年，Rorgie和Forge采用数字计算机识别英文元音和孤立词，从此开始了计算机语音识别。60年代，苏联的Matin等提出了语音结束点的端点检测，使语音识别水平明显上升；Vintsyuk提出了动态编程，这一提法在以后的识别中不可或缺。60年代末、70年代初的重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术，有效地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。 80年代语音识别研究进一步走向深入：HMM模型和人工神经网络(ANN)在语音识别中成功应用。1988年，FULEE Kai等用VQ/I-IMM方法实现了997个词汇的非特定人连续语音识别系统SPHINX。这是世界上第1个高性能的非特定人、大词汇量、连续语音识别系统。 进入90年代后，语音识别技术进一步成熟，并开始向市场提供产品。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&T、Microsoft等公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨

语音识别与合成入门2(内有matlab源码)

過零率（Zero Crossing Rate）是在每個音框中，音訊通過零點的次數，具有下列特性： ?一般而言，雜訊的過零率大於氣音的過零率，而氣音的過零率又大於有聲音的過零率。 ?通常用在端點偵測，估測氣音的啟始位置及結束位置。 ?可用來預估訊號的基頻，但很容易出錯，所以必須先進行前處理。 以下顯示如何計算過零率： 範例1輸入： close all waveFile='清華大學資訊系.wav'; frameSize=256; overlap=0; [y, fs, nbits]=wavread(waveFile); framedY=buffer(y, frameSize, overlap); zcr1=sum(framedY(1:end-1, :).*framedY(2:end, :)<=0); zcr2=sum(abs(diff(framedY>0))); time=(1:length(y))/fs; frameNum=size(framedY, 2); frameTime=((0:frameNum-1)*(frameSize-overlap)+0.5*frameSize)/fs; subplot(2,1,1); plot(time, y); title(waveFile); set(gca, 'xlim', [0, length(y)/fs]); subplot(2,1,2); plot(frameTime, zcr1, '.-', frameTime, zcr2, '.-'); legend('zcr1', 'zcr2'); set(gca, 'xlim', [0, length(y)/fs]); title('Zero Crossing Rate');