人工智能2教材.docx

目 录摘要(1)1绪论(1)1.1本课题研究的背景与意义(1)1.2国内外研究概况(3)1.3目前仍存在的问题(5)1.3.1语音识别的方言和口音问题(5)1.3.2信道问题(5)1.3.3背景噪音问题(5)1.3.4自然语音理解领域(5)1.3.5语音合成(5)2语音识别技术概述(6)2.1语音识别的类型(6)2.1.1以所要识别的单位来分(6)2.1.2以说话人来分(6)2.1.3以识别方法来分(6)2.2语音识别的原理(7)2.3语音识别的基本过程(7)3语音识别的基本方法(8)3.1基于语音学和声学的方法(9)3.2模版匹配的方法(9)3.2.1动态时间规整（DTW）(9)3.2.2隐马尔可夫法（HMM）(9)3.2.3矢量量化(VQ)(9)3.3神经网络的方法(10)4语音识别系统的结构和所面临的问题(10)4.1语音识别系统的结构(10)4.1.1语音信号预处理与特征提取(10)4.1.2声学模型与模式匹配(11)4.1.3语音模型与语音处理(12)4.2语音识别所面临的问题(12)4.2.1算法模型方面(12)4.2.2自适应方面(12)4.2.3强健性方面(13)4.2.4多语言混合识别已经无限词汇识别方面(13)4.2.5多语种交流系统的应用(13)5语音识别的应用(14)5.1语音识别的应用简介(14)5.2语音识别在公安工作中的应用(15)5.2.1历史背景和现状(15)5.2.2在侦查工作中的应用(15)5.2.3在抓捕中的应用(16)5.2.4在取证中的应用(16)5.2.5在执行取保候审、监视居住等强制措施中的应用(17)6总结(17)参考文献(18)Abstract(18)语音识别技术及发展作者：陈 哲指导教师：赵艳丽摘要：语音是人们相互之间交流最直接最有效的方式，作为一种人机界面，语音与键盘、鼠标输入相比是最自然的输入方式。语音识别技术从上世纪50年代开始到现在已经有了巨大进展，促使人们迫切把它推向实用领域，而不满足于只是理论研究。人们期望通过在移动通讯设备中引入语音识别系统使得语音识别技术真正从实验室走向日常生活。关键词：语音识别；低代价；实时；端点检测；说话人自适应1绪论1.1本课题研究的背景与意义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(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解) [1]。 语音识别技术以语言为研究对象，涉及生理学、语言学、计算机及信号处理等多个领域，是语言信号处理的一个重要研究方向，在智能控制、多媒体、人机对话等方面有着极其广泛的应用前景。特别是在各种智能机器人领域，基于语音识别技术的导航控制为人机交流、合作提供了有效的途径，成为当前智能机器人的热点之一。 语音是语言信息的载体，语音识别的基本任务是将输入的语音转化为相应的语言代码。这样，不仅使存储或传输这样的语言代码时的数码率比起存储或传输原来有语音信号来大幅度降低，而且还在于它把一种连续的语音信号变成了一种有限符号，这样的符号容易被计算机(或专用信息处理单元)理解其含义，并且便于与人进行交流，因而语音识别得到十分广泛的应用[2]。 随着计算机技术、模式识别和信号处理技术及声学技术等的发展，使得能满足各种需要的语音识别系统的实现成为可能。近二三十年来，语音识别在工业、军事、交通、医学、民用诸方面，特别是在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域中有着广泛的应用。当今，语音识别产品在人机交互应用中已经占到越来越大的比例[3]。 语音识别技术发展到今天，除了PC机的语音识别系统正趋于成熟外，随着语音算法的深入研究和集成电路技术的发展，出现了一些具有实用价值和市场前景的语音识别芯片。近年来，随着消费类电子产品对低成本、高稳健性的语音识别芯片的需求快速增加，使得语音识别系统大量地从实验室的PC平台转移到嵌入式设备中。通过研究者的不断努力，现在嵌入式非特定人语音识别系统识别精度已经达到98%以上，而对特定人语音识别系统的识别精度就更高了[4]。 嵌入式语音识别系统与PC机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和存储容量有限，但它具有自己的一些特点。首先，它是一个完整的语音识