语音信号采集的研究现状及对策分析（语音信号的采集及预处理）

浅谈语音识别技术论文

1、浅谈计算机人工智能论文篇一《计算机在人工智能中的应用研究》摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。

2、我——设置——通用，看听筒模式有没有打开。

3、语音识别技术的原理是：首先，将语音信号转换成数字信号，然后，通过语音识别算法，将数字信号转换成文本。语音识别算法的核心是语音识别模型，它可以根据语音信号的特征，将语音信号转换成文本。

4、语音识别技术，也被称为自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，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。

但总的来说，滤波器可以分为两大类，即经典滤波器和现代滤波器。经典滤波器是假定输入信号x(n)中的有效信号和噪声(或干扰)信号成分各在不同的频带，当x(n)通过一个线性滤波系统后，可以将欲噪声信号成分有效地去除。

数字滤波器的发展前景非常大，以下是产品简介产品特点：低损耗高抑制；分割点准确；双铜管保护；频蔽好防水功能强。产品用途：产品用途广泛，多使用于很多CATV有线电视系统。

滤波器的优劣直接决定产品的优劣，所以，对滤波器的研究和生产历来为各国所重视。

滤波器的作用是：可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其他频率成分。利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。

例如，对于数字滤波器来说很容易就能够做到一个 1000Hz 的低通滤波器允许 999Hz 信号通过并且完全阻止 1001Hz 的信号，模拟滤波器无法区分如此接近的信号。数字滤波器相比模拟滤波器有更高的信噪比。

在信号处理领域，多速率信号处理最早于20世纪70年代提出，由其引出的多速率滤波在数学领域里基于多格算法解决了大量的微分等式。在多速率数字信号处理发展中，一个突破点是70年代两通道正交镜像滤波器组应用于语音信号的压缩。

1、计算机通过麦克风设备收集声音信息。麦克风是一种常用的声音输入设备，它能够捕捉周围的声音信息并将其转换成电信号，然后通过计算机的声卡设备进行处理。常见的麦克风包括有线麦克风和无线麦克风等。

2、音频的输入有3种方式，跟随视频源的音频采集、音频输入输出捕获和默认设备采集。

3、采集音频信号的方法：从电脑的音频输出口采集并送往外部录音或扩大设备，一定要将信号先衰减，典型做法是在输出线路中串联一只10K欧的电阻。

4、③编码：对音频信号取样并量化成二进制，但实际上就是对音频信号进行编码，但用不同的取样频率和不同的量化位数记录声音，在单位时间中，所需存贮空间是不一样的。

1、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、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。

2、语音识别一般要经过以下几个步骤：①语音预处理，包括对语音的幅度标称化、频响校正、分帧、加窗和始末端点检测等内容。②语音声学参数分析，包括对语音共振峰频率、幅度等参数，以及对语音的线性预测参数、倒谱参数等的分析。

3、语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。

4、麦克风接收语音信号。语音信号放大。语音信号AD转换。语音信号关键数据提取。对比语音数据库寻找匹配。生成文字显示。

5、语音识别技术，又称语音识别，是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。

除了遥控功能，红外接收头还可以用于电表无线读取数据，感应水龙头的感应开关等，原理都差不多。

红外接收头通常用于遥控器、红外传感器等应用中。

红外线接收头分类通常可以按频率分为36，39，40，57Khz可按不同需求选择使用不同频点，红外接收头，广泛应用在家用电视TV，DVD。

红外线在生活中的应用非常广泛。咱们说的晒太阳，就是利用太阳的红外线，衣服、被褥晒太阳杀菌，万物生长都是靠太阳的红外线。利用红外线的原理，制造出了各种功能的红外线传感器，使用在各种领域。

红外线传感器是利用红外线来进行数据处理的一种传感器，有灵敏度高等优点，红外线传感器可以控制驱动装置的运行。红外线传感器常用于无接触温度测量，气体成分分析和无损探伤，在医学、军事、空间技术和环境工程等领域得到广泛应用。

1、．2 进一步研究语音特征参数提取的必要性语音识别技术分特征提取、声学语音学和语言学三大模块。

2、语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科。语音信号处理的应用极为广泛，其中的主要技术包括语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等。

3、本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用，如语音编码，语音识别，语音合成，语音增强和语音编码等，满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。

4、其主要研究内容有：数字图象处理、视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建以及模式识别与协同信息处理；视觉计算与机器视觉、智能语音处理与理解、智能文本分类与信息检索、智能信息隐藏与识别。