语音识别模块LD_3320各语句注释

#define uint unsigned int

#define uchar unsigned char

#define DELAY_NOP _nop_();_nop_();_nop_();

#define CLK_IN 22.1184 /* user need modify this value according to clock in */

#define LD_PLL_11 (uchar)((CLK_IN/2.0)-1)

#define LD_PLL_ASR_19 (uchar)(CLK_IN*32.0/(LD_PLL_11+1) - 0.51)

#define LD_PLL_ASR_1B 0x48

#define LD_PLL_ASR_1D 0x1f

#define MIC_VOL 0x43

sbit SCS = P2^6; // 芯片片选信号

sbit SDCK = P0^2; // SPI 时钟信号

sbit SDI = P0^0; // SPI 数据输入

sbit SDO = P0^1; // SPI 数据输出

sbit SPIS = P3^6; // SPI模式设置：低有效

sbit LD_INT = P3^2; // 中断信号，芯片收到声音会产生下降沿

sbit LD_MD = P1^0; // 1:SPI 0:并行可以电路直接焊死

sbit LD_RST = P3^3; // 复位信号，低电平有效

/************************** 初始化并选择硬件并行方式 *********************/ void mcu_init()

{

IT0 = 1; // 下降沿触发，边沿触发相应中断后标志位IE0会自动清零

EA = 1; // 开总中断

EX0 = 1; // 开外部中断1

LD_MD = 1; // 选择并行模式，那么久别焊死。若是焊死，这不需要这句语句SCS = 1;

SDCK = 1;

SDO = 0;

SCS = 1;

SPIS = 1;

}

void LD_WriteReg(uchar addr,uchar data)

{

uchar command = 4;

uchar i = 0;

SPIS = 0;

SCS = 0;

DELAY_NOP;

for(i=0;i<8;i++)

{

if((command & 0x80))

{

SDI = 1;

}

else

{

SDI = 0;

}

DELAY_NOP;

SDCK = 0;

command = (command << 1);

DELAY_NOP;

SDCK = 1;

}

for(i=0;i<8;i++)

{

if((addr & 0x80))

{

SDI = 1;

}

else

{

SDI = 0;

}

DELAY_NOP;

SDCK = 0;

addr = (addr << 1);

DELAY_NOP;

SDCK = 1;

}

for(i=0;i<8;i++)

{

if((data & 0x80))

{

SDI = 1;

}

else

{

SDI = 0;

}

DELAY_NOP;

SDCK = 0;

data = (data << 1);

DELAY_NOP;

SDCK = 1;

}

DELAY_NOP;

SCS = 1;

}

uchar LD_ReadReg(uchar addr)

{

uchar i = 0;

uchar command = 0x05;

uchar datain = 0;

uchar temp = 0;

SPIS = 0;

SCS = 0;

DELAY_NOP;

for(i=0;i<8;i++)

{

if((command & 0x80))

{

SDI = 1;

}

else

{

SDI = 0;

}

DELAY_NOP;

SDCK = 0;

command = (command << 1);

DELAY_NOP;

SDCK = 1;

}

for(i=0;i<8;i++)

{

if((addr & 0x80))

{

SDI = 1;

}

else

{

SDI = 0;

}

DELAY_NOP;

SDCK = 0;

addr = (addr << 1);

DELAY_NOP;

SDCK = 1;

}

for(i=0;i<8;i++)

{

datain = (datain << 1);

temp = SDO;

DELAY_NOP;

SDCK = 0;

if(temp)

{

datain = datain | 0x01;

}

DELAY_NOP;

SDCK = 1;

}

DELAY_NOP;

SCS = 1;

return datain;

}

/********************************* 复位函数 ********************************/ void LD_reset()

{

LD_RST=1;

delay(1);

LD_RST=0; // 复位

delay(1); // 等待复位完成

LD_RST=1; // 完成复位

delay(1);

LD_CS=0;

delay(1); // 使得工作稳定

LD_CS=1; // 激活内部DSP

delay(1);

}

/******************************** 模块通用初始化 ***************************/ void LD_Init_Common()

{

LD_ReadReg(0x06); // 读06寄存器，激活芯片

LD_WriteReg(0x17, 0x35); // 写35H对LD3320进行软复位（Soft Reset） delay(10); // 等待复位完成，芯片稳定

LD_ReadReg(0x06); // 读06寄存器，激活芯片

LD_WriteReg(0x89, 0x03); // 模拟电路控制,初始化时写03H

delay(5);

LD_WriteReg(0xCF, 0x43); // 内部省电模式设置 ,初始化时写入43H

delay(5);

LD_WriteReg(0xCB, 0x02); // 读取ASR结果（候补 4）

/*PLL setting*/

LD_WriteReg(0x11, LD_PLL_11); // 时钟频率设置1

LD_WriteReg(0x1E,0x00); // ADC专用控制，应初始化为00H，采集和播放声音需要

LD_WriteReg(0x19, LD_PLL_ASR_19); // 时钟频率设置2

LD_WriteReg(0x1B, LD_PLL_ASR_1B); // 时钟频率设置3

LD_WriteReg(0x1D, LD_PLL_ASR_1D); // 时钟频率设置4

delay(10);

LD_WriteReg(0xCD, 0x04); // 初始化时写入04H，允许DSP休眠

LD_WriteReg(0x17, 0x4C); // 4c使DSP休眠

delay(5);

LD_WriteReg(0xB9, 0x00); // 添加识别语句的字符串长度，初始化写入0 LD_WriteReg(0xCF, 0x4F); // 内部省电模式，MP3初始化和ASR初始化时写入4FH

LD_WriteReg(0x6F, 0xFF); // 对芯片初始化时写入FF

}

/********************************* 语音识别初始化 **************************/ void LD_Init_ASR()

{

LD_Init_Common();

LD_WriteReg(0xBD, 0x00); // 初始化控制寄存器，写入00H；然后启动；为ASR模块

LD_WriteReg(0x17, 0x48); // 写48H可以激活DSP；

delay(10);

LD_WriteReg(0x3C, 0x80); // 语音识别添加关键词用FIFO缓存器FIFO_EXT下限低8位（LowerBoundary L）

LD_WriteReg(0x3E, 0x07); // 语音识别添加关键词用FIFO缓存器FIFO_EXT下限高8位（LowerBoundary H）

LD_WriteReg(0x38, 0xff); // 语音识别添加关键词用FIFO缓存器FIFO_EXT上限低8位（UpperBoundary L）

LD_WriteReg(0x3A, 0x07); // 语音识别添加关键词用FIFO缓存器FIFO_EXT上限高8位（UpperBoundary H）

LD_WriteReg(0x40, 0); // FIFO_EXT MCU水线低8位（MCU water mark L）

LD_WriteReg(0x42, 8); // FIFO_EXT MCU水线高8位（MCU water mark H）

LD_WriteReg(0x44, 0); // FIFO_EXT DSP水线低8位（DSP water mark L）

LD_WriteReg(0x46, 8); // FIFO_EXT DSP水线高8位（DSP water mark H）

delay(1);

}

/******************************* 检查模块是否忙碌 *************************/

// 1:不忙碌 0：忙碌

uchar LD_Check_ASRBusyFlag_b2()

{

uchar j;

uchar flag = 0;

for (j=0; j<10; j++)

{

if (LD_ReadReg(0xb2) == 0x21) // 0x21表示闲，查询到为闲状态可以进行下一步ASR 动作

{

flag = 1;

break;

}

delay(10);

}

return flag;

}

/****************************** 设置模块并开始识别 *************************/

// Return 1: success.

uchar LD_AsrRun()

{

LD_WriteReg(0x35, MIC_VOL); // ADC增益，或可以理解为麦克风（MIC）音量

LD_WriteReg(0x1C, 0x09); // ADC开关控制，写 09H Reserve 保留命令字，具体使用按照给出的参考程序代码使用

LD_WriteReg(0xBD, 0x20); // 初始化控制寄存器，写入20H；Reserve保留命令字，具体使用按照给出的参考程序代码使用。

LD_WriteReg(0x08, 0x01); // 第0位：写入1→清除ASR或者MP3的主数据区FIFO_DATA ,第2位：写入1→清除FIFO_EXT

delay(1);

LD_WriteReg(0x08, 0x00); // 清除指定 FIFO 后再写入一次00H

delay(1);

if(LD_Check_ASRBusyFlag_b2() == 0)

return 0;

LD_WriteReg(0xB2, 0xff); // 0x21表示闲，查询到为闲状态可以进行下一步ASR 动作

LD_WriteReg(0x37, 0x06); // 写06H：通知DSP 开始识别语音

LD_WriteReg(0x37, 0x06);

delay(5);

//LD_ReadReg(0x37);

//LD_ReadReg(0xbf);

LD_WriteReg(0x1C, 0x0b); // ADC开关控制，写 0BH 麦克风输入 ADC通道可用LD_WriteReg(0x29, 0x10); // 第4位：同步中断允许，1 表示允许；0表示不允许。

LD_WriteReg(0xBD, 0x00); // 初始化控制寄存器，写入00H；然后启动；为 ASR 模块；

return 1;

}

/************************* 识别函数 ********************************/

uchar RunASR()

{

uchar i=0;

uchar asrflag=0;

for (i=0; i<5; i++) // 防止由于硬件原因导致LD3320芯片工作不正常，所以一共尝试5次启动ASR识别流程

{

LD_Init_ASR();

delay(100);

if (LD_AsrAddFixed()==0) // 添加识别句失败

{

LD_reset(); // LD3320芯片内部出现不正常，立即重启LD3320芯片

delay(100); // 并从初始化开始重新ASR识别流程

continue;

}

delay(10);

if (LD_AsrRun() == 0)

{

LD_reset(); // LD3320芯片内部出现不正常，立即重启LD3320芯片

delay(100); // 并从初始化开始重新ASR识别流程

continue;

}

asrflag=1;

break; // ASR流程启动成功，退出当前for循环。开始等待LD3320送出的中断信号

}

return asrflag;

}

/********************************* 添加识别句 *************************/

// Return 1: success.

// 添加识别关键词语，开发者可以学习"语音识别芯片LD3320高阶秘籍.pdf"中关于垃圾词语吸收错误的用法

uchar LD_AsrAddFixed()

{

uchar k, flag;

uchar nAsrAddLength;

const char sRecog[22][20] = {"yi","yi","er","san","si","wu","liu","qi","ba","jiu","ling",

"kai ji", "guan ji", "jing yin", "xuan tai","jie mu jia","jie mu jian","da sheng dian","xiao sheng dian","huang zhong hou","a a","en en"};

const uchar pCode[22] = {YI,YI,ER,SAN,SI,WU,LIU,QI,BA,JIU,LING,CODE_KAIJI, CODE_GUANJI, CODE_JINGYIN,

CODE_XUANTAI,CODE_JIEMUJIA,CODE_JIEMUJIAN,CODE_DASD,CODE_XIAOSD,CODE_HZHH,CO DE_NONE,CODE_NONE};

flag = 1;

for (k=0; k<22; k++)

{

if(LD_Check_ASRBusyFlag_b2() == 0)

{

flag = 0;

break;

}

LD_WriteReg(0xc1, pCode[k] ); // ASR：识别字 Index（00H—FFH）

LD_WriteReg(0xc3, 0 ); // ASR：识别字添加时写入 00

LD_WriteReg(0x08, 0x04); // 第2位：写入1→清除FIFO_EXT

delay(1);

LD_WriteReg(0x08, 0x00); // 清除指定 FIFO 后再写入一次00H

delay(1);

for (nAsrAddLength=0; nAsrAddLength<20; nAsrAddLength++)

{

if (sRecog[k][nAsrAddLength] == 0)

break;

LD_WriteReg(0x5, sRecog[k][nAsrAddLength]); // FIFO_EXT 数据口，语音识别添加关键词用FIFO缓存器

}

LD_WriteReg(0xb9, nAsrAddLength); // 当前添加识别句的字符串长度（拼音字符串）,每添加一条识别句后要设定一次

LD_WriteReg(0xb2, 0xff); // DSP忙闲状态

LD_WriteReg(0x37, 0x04); // 写04H：通知DSP 要添加一项识别句。

}

return flag;

}

/*void main()

{

mcu_init();

while(1)

RunASR(); // 识别不成功返回0，成功返回1。

}

void deal() interrupt 0

{

//return LD_ReadReg(0xc5);

}*/

VFP程序中的常用语句

VFP程序中的常用语句 一.屏幕输出语句:格式:|表达式 功能:在屏幕上输出表达式的内容.1个问号为换行输出,2个问号为不换行输出 例:编制1个命令文件text.prg,保存到e:\myvfp中,统计"工资情况"表中的人数和工资总额. 程序文件内容: use 工资情况 count all to m sum all 工资 to n "人数为:",m "工资总额为:",n 二.注释语句: 格式:&&注释内容 功能:为程序中的语句作注释,注释内容不会执行. 三.输入字符串语句: 格式:accept 字符串 to 内存变量 功能:执行该语句时,暂停程序的运行,在屏幕上显示"字符串"的内容作为提示信息,等待用户通过键盘输入数据;输入数据后回车,输入的内容保存到指定的内存变量中,同时,程序继续向下执行 例:编写命令文件test2.prg,输入1个人名,在"职工档案"中查询该人员的档案信息. 程序文件内容: use 职工档案 accept "请输入待查职工姓名:" to name display 编号,姓名,性别 for 姓名=name use return &&该语句的功能是返回调用处 四.输入表达式语句: 格式:input 表达式 to 内存变量 说明: (1).该命令功能比accept强,accept只能输入字符型数据;而input可输入字符型、数值型、逻辑型和日期型 (2).使用input时,输入字符型数据时,必须加双引号等定界符;输入逻辑型数据时,要用圆点定界符(如.T.);输入日期型数据要用转换函数,如ctod("11/15/2005") 例:编写程序文件test3.prg,输入1个工资,查询工资为此数值的有多少人 程序文件内容: use 工资情况 input "请输入待查工资:" to gz list 编号,姓名,工资 for 工资=gz use return 五.清屏语句: 格式:clear

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，

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

基本的程序语句

第二章基本的程序语句 2.1目的和要求 1、掌握C语言数据类型，熟悉如何定义一个整型、字符型、实型变量，以及对它 们赋值的方法，了解以上类型数据输出时所用的格式转换符。 2、学会使用C的有关算术运算符，及包含这些运算符的表达式， 3、自增（++）和自减（--）运算符的使用。 4、掌握基本的输入输出函数scanf( )、getchar( )、printf( )和putchar( )函数的基本功 能、调用方法、输入/输出格式控制规定等。 2.2相关知识 1、变量和常量 常量和变量是C语言数据处理的基本对象。 （1）常量分为数、字符和字符串 数分为整数和实数。整数可以使用十进制、八进制和十六进制表示；实数只使用十进制，采用一般形式和指数形式具体表示。 字符常量用单引号括起来的一个字符表示，字符常量的值是该字符的ASCII 码值。 字符串常量用双引号括起的一串字符表示，字符串在内存存贮时，自动在其尾部加上一个空（NULL）字符。 （2）变量按照数据类型定义 基本数据类型有字符型、整型、单精度浮点类型和双精度浮点型，由基本数据类型的数据长度不同及有无符号又可派生多种类型。 2、算术表达式 算术表达式是用算术运算符和括号将运算对象连接起来，且符合C语法规则的式子。 C语言在不同数据类型混合运算时会按规则自动转换成相同的数据类型后再进行运算。即C编译自动把参与运算的各种常量和变量转换为它们中间数据长度最长的数据类型进行计算，但赋值操作按把赋值号右边类型转换成赋值号左边类型的原则进行。如果希望在一个算术表达式中按用户的要求确定结果的类型，则必须采用强制类型转换符号进行操作。 3、运算符 （1）算术运算 单目运算：－，＋＋，―― 双目运算：＋，－，＊，/，% （2）关系与逻辑运算 关系运算的结果是1和0，若关系表达成立，则其值为1，否则为0。 逻辑运算的结果是真或假，如果为真，定义其值为1，如果为假，定义其值为0。 4、编程中应注意 （1）用整型（int 、short、long）说明变量时，要注意变量的取值范围，否则将出意想不到的错误；字符常量和字符串常量是有区别的。 （2）运算符的运算优先顺序；关系运算符中的等号（==）不要写成赋值号；逻辑运算中，当有&&和|| 联结的表达式时，按从左至右顺序运算，且一旦能确定结果便终止后面的运算。

matlab基本语句

matlab 基本语句 1.循环语句for for i=s1:s3：s2 循环语句组 end 解释：首先给i赋值s1；然后，判断i是否介于s1与s2之间；如果是，则执行循环语句组,i=i+s3（否则，退出循环.）；执行完毕后，继续下一次循环。 例：求1到100的和，可以编程如下： sum=0 for i=1:1:100 sum=sum+i end 这个程序也可以用while语句编程。 注：for循环可以通过break语句结束整个for循环. 2.循环语句while 例：sum=0;i=1; while(i<=100) sum=sum+i;i=i+1; end 3.if语句 if(条件) 语句 end if(条件) 语句 else 语句 end if(条件) 语句 elseif 语句 end 4.关系表达式： =,>,<,>=,<=,==(精确等于)

5.逻辑表达式：|(或),&(且) 6.[n,m]=size(A)(A为矩阵) 这样可以得到矩阵A的行和列数 n=length(A)，可以得到向量A的分量个数；如果是矩阵，则得到矩阵A的行与列数这两个数字中的最大值。 7.！后面接Dos命令可以调用运行一个dos程序。 8.常见函数： poly():为求矩阵的特征多项式的函数，得到的为特征多项式的各个系数。如 a=[1,0,0;0,2,0;0,0,3]，则poly(a)＝1 -6 11 -6。相当于poly(a)＝1入^3+(-6)入^2+11入+(-6)。 compan():可以求矩阵的伴随矩阵. sin()等三角函数。 MATLAB在数学建模中的应用(3) 一、程序设计概述 MATLAB所提供的程序设计语言是一种被称为第四代编程语言的高级程序设计语言，其程序简洁，可读性很强，容易调试。同时，MATLAB的编程效率比C/C++语言要高得多。 MATLAB编程环境有很多。常用的有： 1. 命令窗口 2. word窗口 3. M-文件编辑器，这是最好的编程环境。 M-文件的扩展名为“.m”。M-文件的格式分为两种： ①l M-脚本文件，也可称为“命令文件”。 ②M-函数文件。这是matlab程序设计的主流。l 保存后的文件可以随时调用。 二、MATLAB程序结构 按照现代程序设计的观点，任何算法功能都可以通过三种基本程序结构来实现，这三种结构是：顺序结构、选择结构和循环结构。其中顺序结构是最基本的结构，它依照语句的自然顺序逐条地执行程序的各条语句。如果要根据输入数据的实际情况进行逻辑判断，对不同的结果进行不同的处理，可以使用选择结构。如果需要反复执行某些程序段落，可以使用循环结构。 1 顺序结构 顺序结构是由两个程序模块串接构成。一个程序模块是完成一项独立功能的逻辑单元，它可以是一段程序、一个函数，或者是一条语句。 看图可知，在顺序结构中，这两个程序模块是顺序执行的，即先执行<程序模块1>，然后执行<程序模块2>。 实现顺序结构的方法非常简单，只需将程序语句顺序排列即可。 2 选择结构 在MATLAB中，选择结构可由两种语句来实现。

C语言中流程控制语句

C语言中流程控制语句（在Turbo C2.0中） （if, while,do-while,continue,break, for, switch,return) _1981/blog/item/528c122dcca9f335359bf73e.html 条件语句的一般形式为: if(表达式) 语句1; else 语句2; 上述结构表示: 如果表达式的值为非0(TURE)即真, 则执行语句1, 执行完语句1从语句2后开始继续向下执行; 如果表达式的值为0(FALSE)即假, 则跳过语句1而执行语句2。 注意: 1. 条件执行语句中"else 语句2;"部分是选择项, 可以缺省, 此时条件语句变成: if(表达式) 语句1; 表示若表达式的值为非0则执行语句1 , 否则跳过语句1继续执行。 2. 如果语句1或语句2有多于一条语句要执行时, 必须使用"{"和"}" 把这些语句包括在其中, 此时条件语句形式为: if(表达式) { 语句体1; } else { 语句体2; } 3. 条件语句可以嵌套, 这种情况经常碰到, 但条件嵌套语句容易出错, 其原因主要是不知道哪个if对应哪else。 例如: if(x>20||x<-10) if(y<=100&&y>x) printf("Good"); else printf("Bad"); 对于上述情况, Turbo C2.0规定: else语句与最近的一个if语句匹配, 上例中的else与if(y<=100&&y>x)相匹配。为了使else与if(x>20||x<-10)相匹配, 必须用花括号。如下所示: if(x>20||x<-10) { if(y<=100&&y>x) printf("Good"); } else printf("Bad"); 4. 可用阶梯式if-else-if结构。 阶梯式结构的一般形式为: if(表达式1)

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-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

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。

《C语言程序设计》基本知识点

《C语言程序设计》教学基本知识点 第一章C语言基本知识 1.C源程序的框架 尽管各个C源程序的功能千变万化，但框架是不变的，主要有：编译预处理、主函数()、函数n()等，主函数的位置不一定在最前面，可以在程序的中部或后面，主函数的名字固定为main。 2.C语言源程序的书写规则： (1)C源程序是由一个主函数和若干个其它函数组成的。 (2)函数名后必须有小括号，函数体放在大括号内。 (3)C程序必须用小写字母书写。 (4)每句的末尾加分号。 (5)可以一行多句。 (6)可以一句多行。 (7)可以在程序的任何位置加注释。 3.语句种类 语句是程序的基本成分，程序的执行就是通过一条条语句的执行而得以实现的，根据表现形式及功能的不同，C语言的基本语句可以分为五大类。 (1)流程控制语句 流程控制语句的功能是控制程序的走向，程序的流程有三种基本结构：顺序结构、分支结构和循环结构，任何复杂的程序都可以由这三种基本结构复合而成。其中后两种结构要用特定的流程控制语句实现。 (2)表达式语句 表达式语句的形式是：表达式；，即表达式后跟一分号“；”，分号是语句结束符，是一个语句必不可少的成分。表达式和表达式语句的区别在于表达式代表的是一个数值，而表达式语句则代表一种动作。最常见的表达式语句是赋值语句。 (3)函数调用语句 函数调用语句实际上也是一种表达式语句，形式为：在一次函数调用的小括号后面加上一个分号。 (4)空语句 空语句的形式就是一个分号，它不代表任何动作，常常作为一个意义转折点使用。 (5)复合语句 复合语句从形式上看是多个语句的组合，但在语法意义上它只相当于一个语句，在任何单一语句存在的地方都可以是复合语句。注意复合语句中最后一个语句末尾的分号不能少。复合语句右大括号后面没有分号。 4.运算符 用来表示数据各种操作的符号称为运算符。运算符实际上代表了一种类型数据的运算规则。不同的运算符具有不同的运算规则，其操作的数据类型必须符合该运算符的要求，运算结果的数据类型也是固定的。 根据参加操作的数据个数多少，可以将C语言的运算符分为单目运算符，双目运算符和三目运算符(三目运算符只有条件运算符一个)。 根据运算对象和运算结果的数据类型可分为算术运算符、关系运算符、逻辑运算符等。 5.表达式 表达式是由常量、变量、函数，通过运算符连接起来而形成的一个算式。一个常量，一个变量或一个函数都可以看成是一个表达式。 表达式的种类有： 算术表达式、关系表达式、逻辑表达式、赋值表达式、字位表达式、强制类型转换表达式、逗号

脚本程序基本语句

脚本程序基本语句 由于MCGS脚本程序是为了实现某些多分支流程的控制及操作处理，因此包括了几种最简单的语句：赋值语句、条件语句、退出语句和注释语句，同时，为了提供一些高级的循环和遍历功能，还提供了循环语句。所有的脚本程序都可由这五种语句组成，当需要在一个程序行中包含多条语句时，各条语句之间须用“：”分开，程序行也可以是没有任何语句的空行。大多数情况下，一个程序行只包含一条语句，赋值程序行中根据需要可在一行上放置多条语句。 赋值语句 赋值语句的形式为：数据对象 = 表达式。赋值语句用赋值号（“=”号）来表示，它具体的含义是：把“=”右边表达式的运算值赋给左边的数据对象。赋值号左边必须是能够读写的数据对象，如：开关型数据、数值型数据以及能进行写操作的内部数据对象，而组对象、事件型数据对象、只读的内部数据对象、系统函数以及常量，均不能出现在赋值号的左边，因为不能对这些对象进行写操作。 赋值号的右边为一表达式，表达式的类型必须与左边数据对象值的类型相符合，否则系统会提示“赋值语句类型不匹配”的错误信息。 条件语句 条件语句有如下三种形式： If 〖表达式〗 Then 〖赋值语句或退出语句〗 If 〖表达式〗 Then 〖语句〗 EndIf If 〖表达式〗Then 〖语句〗 Else 〖语句〗 EndIf 条件语句中的四个关键字“If”、“Then”、“Else”、“Endif”不分大小写。如拼写不正确，检查程序会提示出错信息。 条件语句允许多级嵌套，即条件语句中可以包含新的条件语句，MCGS脚本程序的条件语句最多可以有8级嵌套，为编制多分支流程的控制程序提供了可能。 “IF”语句的表达式一般为逻辑表达式，也可以是值为数值型的表达式，当

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。

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

第六讲顺序结构程序与基本语句(二)

第六讲顺序结构程序与基本语句（二） 一、教学目标 1、知识与技能 理解程序顺序结构的执行流程，掌握赋值语句和输入输出语句，能够编写简单的顺序结构的程序，以解决生活中的一些计算问题。 2、方法与过程 本节从简单的问题入手，如求圆的面积，让学生初步掌握赋值语句和输入输出语句的使用方法及其功能。进而转入较为复杂的问题，如编写程序使从键盘上输入一个三位数，然后反方向输出，并且运用到上一章所学的运算符、表达式等，对知识进行巩固，课程安排形成循序渐进的梯度，充分挖掘学生潜力，让有余力的学生可以有更大空间。 3、情感态度和价值观 程序设计选取的题目与高一所学的数学、物理中学到的新知识有密切的联系，从而激发学生对程序设计的追求和向往。 二、重点难点 1、教学重点 （1）赋值语句和输入输出语句的使用 （2）程序顺序结构的执行流程 （3）能编写程序解决简单的应用题 2、教学难点 根据题目写出正确的程序 三、教学过程 （一）赋值语句 PASCAL有两个语句可以改变变量的值。赋值语句是其中之一（另一个是读语句）。赋值，顾名思义，就是把一个值赋予某个量。可以这理解：变量相当于装东西的容器，赋值的过程就是把东西放进容器的过程。赋值语句格式如下： 变量：=表达式； 写赋值语句有以下几点要注意： 1、赋值号“：=” 赋值号由两个字符构成，是一个运算符。如果把这两个字符拆开，那么这两个字符就是别的意思了：“：”是分隔符而“=”是关系运算符，判定两个对象是否相等。刚刚写程序的同学要特别注意这一点。 例：a，b：integer；——是一个说明语句。“：”是变量表和变量类型的分隔符a=b——是一个表达式。它的值是一个布尔类型的量：TRUE或FALSE a：=3；——是一个语句。把整型常量值3赋给整型变量a 2、变量要先说明 在赋值号左边出现的变量，要在程序头的说明部先加以说明，否则编译时出错。 3、表达式必须要有确定的值 赋值号右边出现的表达式，必须是可以求值的。也就是说，经过运算之后，能得出一个具体的、确定的值出来。大家想一想，如果连表达式自己都不知道自己的值是多少，怎么还能把值“赋予”别人呢？ 4、赋值号两边的数据类型必须相同或相容

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