智能语音平台建设技术建议方案书

智能语音平台建设技术建议方案书

智能语音平台技术建议书

2014年2月

XXXXXX公司

目录

1.序言8

2.系统设计依据8

3.系统建设目标和业务分析9

4.系统建设思路10

5.系统规划10 5.1.系统设计原则

11

5.2.系统体系架构

12

5.3.网络结构示意图

14

5.4.系统硬件选型

14

5.5.目前国内主流硬件市场占有率分析（大概）

16

5.6.基本业务流程

17

5.6.1.系统呼入过程

17

5.6.2.系统呼出过程

18

6.呼叫中心解决方案19 6.1.系统组网方案建议19

6.1.1.采用数字排队机（集中式）

19

6.2.总体逻辑结构图

21

6.3.软件体系架构21

6.3.1.媒体传输平面

22

6.3.2.呼叫控制平面

23

6.3.3.服务平面

26

6.3.4.BS业务系统平面

36

6.3.5.管理功能平面

43

7.平台报表47

7.1.呼入报表

47

7.2.呼出报表

47

7.3.座席情况报表

47

7.4.服务质量报表

47

8.跟第三方接口48

9.系统安全性48 9.1.系统运行安全性

48

9.2.系统管理安全性

49

9.3.抗干扰性

49

9.4.数据存储安全性

49

10.系统优势与部署方案49 10.1.系统功能优势

浅析语音识别技术的难点及对策

浅析语音识别技术的难点及对策 在人际交往中，言语是最自然并且最直接的方式之一。随着技术的进步，越来越多的人们也期望计算机能够具备与人进行言语沟通的能力，因此，语音识别这一技术也越来越受到关注。尤其，随着深度学习技术应用在语音识别技术中，使得语音识别的性能得到了显著提升，也使得语音识别技术的普及成为了现实。 语音识别技术 自动语音识别技术，简单来说其实就是利用计算机将语音信号自动转换为文本的一项技术。这项技术同时也是机器理解人类言语的第一个也是很重要的一个过程。 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。 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">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

人工智能论文 语音识别

信息学院 《人工智能及其应用》课程论文题目：基于神经网络的语音信号识别 作者黄超班级自动08-1BF班 系别信息学院专业自动化 完成时间 2011.6.12

基于神经网络的语音信号识别 摘要 语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来，人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点．对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。针对传统BP算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对BP网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP网络 THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURAL NETWORK ABSTRACT Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind．Since the computer was invented，many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language．Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics，phonetics，linguistics，computer science，information processing and artificial intelligence，which can be used widely．The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time．The neural network is a new developing science，which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science．It is not the overall description of human brain，but the abstract，simulation and simplifying of the physical neural networks of human beings. The purpose of the research in this area is exploring the human brain mechanisms in information processing，storing and searching．If people can understand these mechanisms，a new way for the research of artificial intelligence，information processing and etc.

语音识别系统实验报告材料

语音识别系统实验报告 专业班级：信息安全 学号： 姓名：

目录 一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 2.1语者识别的概念 (2) 2.2特征参数的提取 (3) 2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3) 2.4VQ的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 3.1函数关系 (4) 3.2代码说明 (5) 3.2.1函数mfcc (5) 3.2.2函数disteu (5) 3.2.3函数vqlbg (6)

3.2.4函数test (6) 3.2.5函数testDB (7) 3.2.6 函数train (8) 3.2.7函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12) 一、设计任务及要求 实现语音识别功能。 二、语音识别的简单介绍

基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。 语音识别系统结构框图如图1所示。 图1 语音识别系统结构框图 2.1语者识别的概念 语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，

人工智能项目建议书

项目建议书 项目名称：数独游戏出题与求解设计组员：李鹏程、吴渊 二〇一五年十一月九日

目录 一．项目说明 (3) 1.1 整体描述 (3) 1.2出题设计 (3) 1.3求解设计 (3) 二．解决方案 (3) 2.1 项目分析 (3) 2.2求解方案 (4) 2.3 出题方案 (4) 2.4求解方案 (5) 2.5 开发平台 (5) 2.6 数据结构 (5) 2.6.1 主要数组 (5) 2.6.2 主要函数 (6) 2.7求解算法设计 (7) 2.7.1 有限递推 (7) 2.7.2 回溯 (7) 2.8出题算法设计 (8) 2.8.1 生成终盘 (8) 2.8.2 挖洞算法 (8) 三．方案检测 (9) 四．项目安排 (10) 参考文献 (10)

一．项目说明 1.1 整体描述 数独游戏是一种数学方面的游戏，直观上更像一种拼图游戏，其游戏规则是：在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字；必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少；每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。 1.2出题设计 本项目计划设计一种算法，在短时间内生成数独题且难度等级不一致，以满足不同水平游戏者的需求。数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，但是有三个方面需要注意：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。 1.3求解设计 本项目的目的就是按照数独游戏的规则，综合运用数据结构的分析和人工智能的算法，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 二．解决方案 2.1 项目分析 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，

信息技术产业项目建议书

信息技术产业项目 建议书 泓域咨询 规划设计/投资分析/产业运营

报告说明— 实施网络强国战略，加快建设“数字中国”，推动物联网、云计算和人工智能等技术向各行业全面融合渗透，构建万物互联、融合创新、智能协同、安全可控的新一代信息技术产业体系。到2020年，力争在新一代信息技术产业薄弱环节实现系统性突破，总产值规模超过12万亿元。 战略性新兴产业代表新一轮科技革命和产业变革的方向，是培育发展新动能、获取未来竞争新优势的关键领域。“十三五”时期，要把战略性新兴产业摆在经济社会发展更加突出的位置，大力构建现代产业新体系，推动经济社会持续健康发展。 该信息通信设备项目计划总投资6771.27万元，其中：固定资产投资5463.01万元，占项目总投资的80.68%；流动资金1308.26万元，占项目总投资的19.32%。 达产年营业收入12687.00万元，总成本费用10012.36万元，税金及附加120.92万元，利润总额2674.64万元，利税总额3164.48万元，税后净利润2005.98万元，达产年纳税总额1158.50万元；达产年投资利润率39.50%，投资利税率46.73%，投资回报率29.62%，全部投资回收期4.88年，提供就业职位251个。

经济新常态下，战略性新兴产业成为我国实现经济稳定增长的重要力量。据国家统计局数据，2017 年前三季度，我国战略性新兴产业增加值同比增长 11.3%，高于全部规模以上工业 4.6% ；新材料、高端装备制造业利润增长较快，同比分别增长 29.9% 和 28.1%，高于全部规模以上工业利润 6.1% 和 5.3% ；民用无人机、工业机器人和城市轨道交通产量实现高速增长，同比分别增长 102.8%、69.4% 和45.5%。战略性新兴产业对地区经济发展同样发挥着重要作用，如，北京战略性新兴产业增加值同比增长 14.4%，对工业增长的贡献率高达 52.1% ；安徽省战略性新兴产业产值同比增长 21.9%，占全部工业产值的比重达到 24.8%。

语音识别论文

语音信号的分析与处理 摘要：本文针对语音信号时域、频域参数进行了系统详尽的分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW算法的特定人孤立词语音信号的识别。 关键词：语音信号；短时傅里叶；MFCC；动态时间规整 引言 语音信号参数分析是语音信号处理的前提和基础。语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。只有通过语音信号的分析才能获得语音本质特性的参数，才能利用这些参数进行高效的语音通信，才能建立语音合成的语音库，也才可能建立用于语音识别的模板和知识库。此外，语音合成音质的好坏、语音识别率的高低，都取决于语音信号参数分析的准确性和精度。因此，语音信号参数分析是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作[1]。 近年来，语音识别已经成为一个非常活跃的研究领域。在不远的将来，语音识别技术有可能作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的键盘、鼠标等输入设备，在个人计算机上进行文字录入和操作控制。而在手持式PDA、智能家电、工业现场控制等应用场合，语音识别技术则有更为广阔的发展前景[2]。 在特定人孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间规整)算法，该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法[3]。 MATLAB是一种功能强大、效率高、交互性好的数值计算和可视化计算机高级语言，它将数值分析、信号处理和图形显示有机地融合为一体，形成了一个极其方便、用户界面友好的操作环境。本文就是在MA TLAB基础上来进行语音信号参数的分析与语音信号的识别的。 一、语音信号的分析 1参数分析 语音信号是一种典型的非平稳信号。但是，由于语音的形成过程是与发音器官的运动密切相关的，这种物理运动比起声音振动速度来讲要缓慢得多，因此语音信号常常可被假定为短时平稳的，即在10一20ms这样的时间段内，其频谱特性和某些物理特征参量可被近似地看作不变。这样，我们就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理，一般而言语音信号处理的方法都是基于这种短时平稳的假设的。根据语音信号所分析参数的不同，语音信号参数分析可以分为时域、频域、倒谱域分析等[4]。本文仅涉及时域及频域参数分析。 2时域分析 进行语音信号最为直观的分析方法就是时域分析。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分析以及语音的分割、预处理和大分类等。时域分析方法的特点是：第一，表示语音信号比较直观，物理意义明确；第二，实现起来比较简单，运算量少；第三，可以得到语音的一些重要参数；第四，采用示波器等通用设备，使用简单[5]。 2.1短时能量分析 短时能量分析用途：第一，可以区分清音段和浊音段，因为浊音时的短时平均能量值比清音时大得多；第二，可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字的分界等。如对于高信

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

语音识别(人机交互小论文)

计算机科学与信息工程学院《人机交互》课程 小论文 2014年6月

语音识别 1、语音识别的背景与意义 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。 随着现代科学的发展，人们在与机器的信息交流中，需要一种更加方便、自然的方式，而语言是人类最重要、最有效、最常用和最方便的通信形式。这就很容易让人想到能否用自然语言代替传统的人机交流方式(如键盘、鼠标等)。人机自然语音对话就意味着机器应具有听觉，能“听懂”人类的口头语言，这就是语音识别(Speech Recognition)的功能。语音识别是语音信号处理的重要研究方向之一，它是一门涉及面很广的交叉学科，与计算机、通信、语音语言学、数理统计、信号处理、神经生理学、神经心理学、模式识别、声学和人工智能等学科都有密切的联系。它还涉及到生理学、心理学以及人的体态语言。 2、语音识别系统 语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。图1是基于模式匹配原理的自动语音识别系统原理框图。 (1)预处理模块：对输入的原始语音信号进行处理，滤除掉其中的不重要的信息以及背景噪声，并进行语音信号的端点检测、语音分帧以及预加重等处理。 (2)特征提取模块：负责计算语音的声学参数，并进行特征的计算，以便提取出反映信号特征的关键特征参数用于后续处理。现在较常用的特征参数有线性预测（LPC)参数、线谱对（LSP)参数、LPCC、MFCC、ASCC、感觉加权的线性预测（PLP)参数、动态差分参数和高阶信号谱类特征等[1]。其中，Mel频率倒谱系数（MFCC)参数因其良好的抗噪性和鲁棒性而应用广泛。 (3)训练阶段：用户输入若干次训练语音，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，建立或修改训练语音的参考模式库。

未来 智能语音行业变现分析

2018-2022年我国智能语音行业变现分析 移动端实现精准营销 移动端，直接收费尚早，精准营销为先。 在手机移动端，语音识别作为交互技术，在翻译、搜索、地图等APP应用中使用已经非常广泛。通过嵌入这些APP中，提升用户体验和用户粘性。但由于体验欠佳，用户尚未形成以语音输入作为第一交互方式的习惯，目前语音技术厂商大都是向移动应用开发者免费开放API(应用程序接口)。 移动应用的用户每次语音输入的信息都会经过云端语音识别引擎的处理分析，通过此种方式语音识别公司收集到海量用户使用数据，在用户画像、精准广告投放方面具有非常明显的商业价值。巨头有更加丰富的变现手段，比专业的语音技术公司变现容易得多。例如阿里可以更精准地推送电商广告，百度可以更精准地给出搜索结果，腾讯可以更精准地推送游戏广告。而语音技术公司，例如Nuance、之类，要想变现

先要看合作的移动应用开发商自身经营的情况，还要面对包括互联网巨头在内的竞争对手也免费开放语音识别API的竞争。随着用户养成语音交互的习惯，对于一些需要重度语音交互的应用，语音技术厂商才可能直接收取服务费或者利润分成。一般认为语音技术厂商基于用户数据，为应用开发伙伴提供更好的精准营销方案是目前最适合的变现模式。 企业端发挥先发优势 企业端，语音技术公司先发优势明显。 目前语音技术企业的主要盈利模式将语音识别嵌入到企业、政府的工作交流中，提供系统的软件解决方案。Nuance收入的47%来自医疗行业，它提供了一整套基于语音技术的病例、档案、诊断沟通的解决方案。17%的收入来自银行、电信、物流等行业，例如提供客户服务、语音身份认证、数据处理等服务。科大讯飞一半以上的收入来自于教育、电信、政府的语音技术解决方案。 行业解决方案有很强的马太效应，需要对行业有深刻理解和大量的数据积累。的医疗应用、科大讯飞教育相关应用都有一定的垄断趋势。 硬件厂商的变现入口 智能硬件，众多场景的入口，变现的金矿。 汽车、电视、智能音箱（家庭的雏形〕、服务机器人等产品潜在用户数巨大，交互内容相对开放，交互过程中会产生大量高价值的用户数据，是互联网巨头和语音技术公司未来争夺的重要阵地。由于应用场景相对复杂，智能硬件配套集成的语音识别技术难度远高于手机移动端，语音技术公司不仅可以直接向硬件厂商收取一次性的语音功能模块费用，还可以收取升级服务费。

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。

语音识别-科普性介绍

随机过程理论在语音识别中的应用 第一章语音识别总述 1.1语音识别技术简介 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技术。在当下流行的即时通讯软件（如：微信、QQ等）里，语音识别技术得到了非常广泛的应用。当对方发来一段语音信息而自己不方便收听时便可以使用语音转化功能将语音信息转化成文字信息。此外，在许多输入法（如：讯飞输入法）中也可以使用语音输入功能。用户只需要对着麦克风说话，输入法便可以将语音转换为文字填入输入框，在方便用户的同时也提高了文字输入效率。 语音识别涉及的领域包括:数字信号处理、声学、语音学、计算机科学、心理学、人工智能等，是一门涵盖多个学科领域的交叉科学技术。 语音识别的技术原理是模式识别，其一般过程可以总结为：预处理、特征提取、基于语音模型库下的模式匹配、基于语言模型库下的语言处理、完成识别。 图1.0.1 语音识别过程 第二章预处理 声音的实质是波。在现如中得到广泛应用的音频文件格式（如：mp3等）都经过了压缩无法直接识别。语音识别所使用的音频文件格式必须是未经压缩处理的wav格式文件。下图是一个波形示例。

图2.0.2 语音波形示例 有了声波源文件输入便可以按照图2.1.1所示的各个步骤进行识别。 2.1静音切除 如图2.1.2所示，在得到的声波信号输入中需要实际处理的信号并不一定占满整个时域，会有静音和噪声的存在。因此，必须先对得到的输入信号进行一定的预处理，消去静音的部分并且滤除噪声的干扰才能对实际需要处理的有效语音进行识别。 噪声处理部分本文已在上文进行过讨论，这里不再赘述。去除静音需要用到V AD算法，本文对其做简单介绍。 2.1.1 V AD算法 V AD算法全称为V oice Activity Detection，又称语音边界检测。其可实现的功能有对语音信号进行打断、去除语音信号中的静音部分从而获取有效语音，还可以去除一部分噪声对后续语音识别过程造成的干扰。V AD主要是对输入语音信号的一些时域或频域特征判断其是否属于静音部分。本文只对这些参数做简要介绍，具体算法不属于本文重点因而不在此做细致讨论。 2.1.2时域参数 时域参数是通过对输入信号在时域上的特征参量进行区分。在信噪比较高的环境下使用时域参数进行区分效果显著。 1.相关性分析 通过对足够短的时间范围内的语音信号进行相关性检测可以初步判定该时间范围内的信号是否属于静音部分。在实际应用中，静音的部分实际上会混有各种各样的噪声，因此并非绝对意义上静音。噪声在各个时间范围内的相关性比较低，而人说话的语音相关性则比较强。因此，在高信噪比的条件下区分成功率很

人工智能芯片项目投资建议书

人工智能芯片项目 投资建议书 投资分析/实施方案

人工智能芯片项目投资建议书说明 2018年全球正处于“后摩尔定律时代”，万物互联和万物智能得以实现，伴随着大数据的发展、计算能力的提升，全球人工智能近年迎来了新一轮的爆发。2018年几乎每个月，全球主流科技公司推出的定制人工智能芯片项目数量都会较上个月有所增加。与全球主流科技公司相比，我国人工智能芯片厂商也相继发布新版、升级版AI芯片，并且新版本芯片都取得了突破性发展。从全球人工智能芯片竞争格局来看，云端训练芯片方面英伟达一家独大，推断芯片百花齐放。其中全球安防人工智能芯片市场竞争格局稳定，现有厂商凭借与下游客户长期的合作，有望继续受益于安防智能化的升级，属于新进入者的市场空间有限。 该人工智能芯片项目计划总投资16565.42万元，其中：固定资产投资13344.55万元，占项目总投资的80.56%；流动资金3220.87万元，占项目总投资的19.44%。 达产年营业收入22970.00万元，总成本费用17257.74万元，税金及附加279.65万元，利润总额5712.26万元，利税总额6779.81万元，税后净利润4284.19万元，达产年纳税总额2495.62万元；达产年投资利润率34.48%，投资利税率40.93%，投资回报率25.86%，全部投资回收期5.37年，提供就业职位372个。

坚持“社会效益、环境效益、经济效益共同发展”的原则。注重发挥 投资项目的经济效益、区域规模效益和环境保护效益协同发展，利用项目 承办单位在项目产品方面的生产技术优势，使投资项目产品达到国际领先 水平，实现产业结构优化，达到“高起点、高质量、节能降耗、增强竞争力”的目标，提高企业经济效益、社会效益和环境保护效益。 ...... 报告主要内容：项目总论、背景和必要性研究、产业研究、建设内容、选址科学性分析、项目土建工程、工艺技术方案、环境保护、安全经营规范、项目风险说明、节能可行性分析、项目实施安排、投资估算与资金筹措、经济收益分析、总结及建议等。

数字信号处理作业之语音识别小论文

绪论 语言是人类交流信息的基本手段，在人们日益扩大的交流中占据着重要地位。在如今高度发达的信息社会中用数字化的方法进行语音的传送、储存识别、合成、增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理的研究也日益显示出它的要性，并取得了重大进展。大体上说，语音信号处理技术可以分为以下四个面:即语音编码，语音合成、说话人识别和语音识别等。语音压缩编码是压语音信号便于传输通信和保密;语音合成系统是模仿和代替人口的发音功能语音识别系统则是模仿或代替人耳的听觉功能，说话人识别系统属于生物识技术的一种，是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，说话人识别利用的是语音信中的说话人信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调一说话人的个性;而音识别的目的是识别出语音信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强共性。随着现代数字通讯、多媒体系统、信息高速公路等技术的应用和发展己经越来越深入地影响并改变着我们每个人地生活和工作方式，这同时也对音信号处理的研究工作提出了更高的要求，它在各方面的进展也令人瞩目。 1．语音识别概述 语音识别是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。语音识别的作用是将语音转换成等价的书面信息，也就是让计算机听懂人说话。作为一门交叉学科，语音识别又是以语音为研究对象，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，涉及到计算机、信号处理、生理学、语言学、神经心理学、人工智能等诸多领域，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 1.1国外研究历史及现状 语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。1952年AT&T贝尔实验室的Audry系统，是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。20世纪60年代末、70年代初出现了语音识别方面的几种基本思想，其中的重要成果是提出了

(完整版)基于单片机的语音识别系统好毕业设计论文

基于单片机的语音识别系统

摘要 近几年来，智能化和自动化技术在玩具制造领域中越来越被关注。本文介绍一种智能化小车控制系统的设计——语音控制小车。语音控制小车是基于SPCE061A的代表性兴趣产品，它配合61板推出，综合应用了SPCE061A的众多资源，小车采用语音识别技术，可通过语音命令对其行驶状态进行控制。首先介绍了SPCE061A的主要性能及其引脚的功能；接着完成了电源电路、复位电路、键盘电路、音频输入电路，音频输出电路和无线控制电路等硬件功能模块的设计。软件设计模块能实现智能小车的前进、后退、转向、停止、避障、表演动作以及循线等功能。测试表明，在环境背景噪音不太大，控制者的发音清晰的前提下，语音控制小车的语音识别系统能对特定的语音指令做出智能反应，做出预想中的有限的动作 关键词：spec061a 语音识别驱动电路声控小车智能反应

Abstract In recent years, Intelligent and automation technology in the toy manufacture paid more and more attention.Introduce an intelligent vehicle control system design. SPCE061A program the system to single-chip, based on implementation of the car's voice control, This paper introduces the and implementation. The SPCE061A's main characters and pin function are introduced firstly. Completed the power circuit, reset circuit, keyboard circuitry, audio input circuits, audio output circuit and control circuit of wireless of function modules. Software design module can achieve smart car forward, backward, turn, stop, obstacle avoidance, performing actions, as well as on-line functions. Test showed that the background noise in the environment is not too great, control persons under the premise of clear pronunciation, voice control car speech recognition systems for specific voice commands to make intelligent reaction, limited to the desired action. Keywords: spec061a 、voice recogniton、Driving circuit、Voice control dolly、intelirent response

智能语音系统及其语音处理方法与设计方案

本技术实施例提出一种智能语音系统，包括蓝牙终端和智能设备；所述蓝牙终端包括麦克风阵列、语音预处理装置、第一传输装置和回放装置；所述智能设备包括第二传输装置和智能处理器；所述第一传输装置包括第一BLE通信装置和第一A2DP通信装置，所述第二传输装置包括第二BLE通信装置和第二A2DP通信装置；所述语音预处理装置和所述麦克风阵列相连，用于对所述麦克风阵列获取的第一音频信号进行预处理后通过所述第一BLE通信装置发送给所述第二BLE通信装置；所述回放装置与所述第一A2DP通信装置相连，用于通过所述第一A2DP通信装置接收所述第二A2DP通信装置发送的第二音频信号。可实现无延迟语音采集。 技术要求 1.一种智能语音系统，其特征在于，包括蓝牙终端和智能设备；所述蓝牙终端包括麦克风阵列、语音预处理装置、第一传输装置和回放装置；所述智能设备包括第二传输装置和 智能处理器；所述第一传输装置包括第一BLE通信装置和第一A2DP通信装置，所述第二传输装置包括第二BLE通信装置和第二A2DP通信装置；所述语音预处理装置和所述麦克风阵列相连，用于对所述麦克风阵列获取的第一音频信号进行预处理后通过所述第一BLE 通信装置发送给所述第二BLE通信装置；所述回放装置与所述第一A2DP通信装置相连，用于通过所述第一A2DP通信装置接收所述第二A2DP通信装置发送的第二音频信号。

2.根据权利要求1所述的智能语音系统，其特征在于，当所述第一A2DP通信装置与所述第二A2DP通信装置进行第二音频信号传输的同时，所述第一BLE通信装置与所述第二BLE 通信装置进行第一音频信号传输。 3.根据权利要求2所述的智能语音系统，其特征在于，所述智能语音系统进一步包括语音云服务器，所述语音云服务器与所述智能设备进行远程通信并获取智能设备发送的所述第一音频信号，用于对所述第一音频信号进行处理。 4.根据权利要求3所述的智能语音系统，所述语音云服务器和所述智能设备之间通过无线网络进行数据传输。 5.根据权利要求1所述的智能语音系统，其特征在于，所述麦克风阵列为模拟麦克风阵列或数字麦克风阵列，所述麦克风阵列包括1～8个麦克风。 6.根据权利要求1所述的智能语音系统，其特征在于，所述智能设备为智能手机、平板电脑、智能电视或智能机顶盒。 7.根据权利要求1～6任一所述的智能语音系统，其特征在于，所述语音预处理装置进一步包括： 唤醒装置，与所述麦克风阵列连接，用于唤醒所述语音预处理装置和第一传输装置； 降噪装置，连接在所述麦克风阵列和所述第一传输装置之间，用于对采集到的所述音频信号进行降噪处理； 波束形成装置，与所述麦克风阵列连接，用于加强特定方向的语音采集； 回声消除装置，连接在所述降噪装置和所述第一传输装置之间，用于对采集到的所述音频信号进行回声消除处理。 8.根据权利要求1～6任一所述的智能语音系统，其特征在于，所述智能设备进一步包括： 唤醒装置，用于唤醒所述语音预处理装置和第一传输装置； 降噪装置，用于对采集到的所述音频信号进行降噪处理；

语音识别技术概述(一)

语音识别技术概述(一) 作者：刘钰马艳丽董蓓蓓 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:Thistextbrieflyintroducesthetheoreticalbasisofthespeech-identificationtechnology,itsmo deofclassification,theadoptedkeytechniqueandthedifficultiesandchallengesithavetoface.Then,the developingprospectionandapplicationofthespeech-identificationtechnologyarediscussedinthelast part. Keywords:Speechidentification;CharacterPick-up;Modematching;Modeltraining 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、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。 （一）语音识别单元的选取 选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。 单词（句）单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。 音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而英语是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。 音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母（包括零声母有22个）和韵母（共有28个）构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。 （二）特征参数提取技术 语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢？特征提取就是完成这项工作，它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。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息（对特定人语音识别来讲，则相反）。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。 线性预测（LP）分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。 Mel参数和基于感知线性预测（PLP）分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。

张家港新基建投资项目建议书

张家港新基建投资项目 建议书 泓域咨询 规划设计/投资分析/产业运营

报告说明— 而就政策目标而言，则着重于两个方面：一是以“新基建”稳投资，5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设将产生长期性、大规模的投资需求，拉动有效投资的新增量，将在促内需和稳投资中发挥重要作用；二是以“新基建”推动交通、能源等传统产业数字化转型。 人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。要支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”。人工智能时代正加速到来，容不得我们等待观望。将人工智能融入基础设施建设，推动国家人工智能战略落地，早已成为科技界的一致共识。 该智能设备项目计划总投资3815.01万元，其中：固定资产投资3077.98万元，占项目总投资的80.68%；流动资金737.03万元，占项目总投资的19.32%。 达产年营业收入7281.00万元，总成本费用5795.05万元，税金及附加72.09万元，利润总额1485.95万元，利税总额1763.00万元，税后净利润1114.46万元，达产年纳税总额648.54万元；达产年投资利润率38.95%，投资利税率46.21%，投资回报率29.21%，全部投资回收期4.92年，提供就业职位165个。

自4月下旬国家发展改革委首次明确新基建范围至今，一个月时间内，已有20多个省份推出总额数万亿元的新型基础设施建设计划。5月以来， 江苏、上海、天津、重庆、山东等省市相继发布政策推进新基建建设。其中，上海版新基建方案发布，将未来3年总投资的目标定在2700亿元；广 州签约16个数字新基建项目，总投资额566亿元。

语音识别技术论文

摘要：语音识别技术是一门涉及面很广的交叉学科。随着新理论的提出和应用，语音识别技术取得了很大的进步,许多产品已经得以实际的应用，但在其进一步的发展进程中，还有许多棘手的问题有待解决。 关键词：语音识别；动态时间规整算法；人工神经元网络 1 背景介绍 语言是人类特有的功能,是人们思维最重要的寄托体，是人类交流最主要的途径。语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。语言和语音与人类 社会科学文化发展紧密相连。 语音识别技术是让机器接收，识别和理解语音信号，并将其转换成相应的数字信号的 技术。它是一门交叉学科，涉及到语音语言学、数理统计、计算机、信号处理等一系列学科。 2 发展历史 1952年贝尔实验室的Davis等人研制成功了能识别十个英文数字发音的Audry系统，标志着语音识别技术研究工作开始。20世纪60年代计提出了动态规划(Dynamic programming)和线性预测分析技术（Liner Predictive）等重要成果。20世纪70年代，语音识别领域取得了突破。实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别 系统。20世纪80年代语音识别研究进一步走向深入, 基于特定人孤立语音技术的系统研 制成功, 隐马尔可夫模型和人工神经元网络(Artificial Neural Network)在语音识别中的成 功应用。进入20世纪90年代后语音识别系统开始从实验室走向实用。我国对语音识别的研究开始于20世纪80年代，近年来发展迅速，并取得了一系列的成果。 3 具体应用 随着计算机技术、模式识别等技术的发展，适应不同场合的语音识别系统相继被开发 出来，语音识别及处理技术已经越来越突现出其强大的技术优势。近三十年来，语音识别 在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域的应用越来越广泛。 在许多政府部门、商业机构，语音识别技术的应用，可免除大量操作人员的重复劳动，既经济又方便。如：语音邮件、IP电话和IP传真、电子商务、自动语音应答系统、自动 语音信箱、基于IP的语音、数据、视频的CTI系统、综合语音、数据服务系统、自然语音识别系统、专家咨询信息服务系统、寻呼服务、故障服务、秘书服务、多媒体综合信息服务、专业特别服务号(168自动信息服务系统，112、114、119等信息查询系统)等。许多特定环境下，如工业控制方面，在一些工作环境恶劣、对人身有伤害的地方(如地下、深水及辐射、高温等)或手工难以操作的地方，均可通过语音发出相应的控制命令，让设备完成各种工作。