语音信号采集的发展趋势是什么（语音信号的采集及预处理）

无线电收信机的现状及发展趋势是什么?

新形势下计算机网络通信的现状是多元化、全球性，发展趋势为开展趋向。

未来的通信网络将向宽带化、智能化、个人化方向发展，形成统一的综合宽带通信网，并逐步演进为由核心骨干层和接入层组成、业务与网络分离的构架。通信技术将会无处不在、无所不包、无所不能、无时无刻、永远在线。

古列尔莫·马可尼拥有通常被认为是世界上第一个无线电技术的专利，英国专利12039号，“电脉冲及信号传输技术的改进以及所需设备”。尼古拉·特斯拉1897年在美国获得了无线电技术的专利。

国内通信模块厂商发展较为成熟，正依托现有优势向物联网领域扩展。国内M2M终端传感器及芯片厂商规模相对较小，处于起步阶段。

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。

信息化发展的现状和趋势：数字基础设施加速发展有效支撑各领域信息化发展新需求。

集成化和平台化。智能化。虚拟计算。通信技术。遥感和传感技术（传感技术、计算机技术、通信技术被称为信息技术的三大支柱）。移动智能终端。以人为本。信息安全。

移动化未来教育的信息化发展趋势将逐渐向移动化方向发展。移动终端设备如手机、平板电脑等将成为主流，在这些设备上运用互联网技术和移动通信技术，便于学生和老师随时随地进行信息交流、学习和教学。

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。

我——设置——通用，看听筒模式有没有打开。

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。

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。

在深度学习的支持下，语音识别系统已经能够识别不同的语言、方言、口音，并在语音识别的准确率和响应速度上有了显著提高。这种技术也越来越能够识别说话者的情感、态度和语气。

概念语音识别是指将声音内容转换成文字的技术。它是一门交叉的、非常复杂的学科，需要具备生理学、声学、信号处理、计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识。

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。

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。

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。

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。

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。

语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等操作。

浅谈语音识别技术论文篇一语音识别技术概述作者：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。

任务分类和应用根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别(isolated word recognition)，关键词识别(或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。

论文《Recurrent neural network based language model》简称RNNLM，作者Tomas Mikolov，经典的循环/递归神经语言模型。提出了一种新的基于递归神经网络的语言模型(RNN LM)及其在语音识别中的应用。

人工智能领域论文篇一人工智能研究领域及其社会影响 [提要] 社会发展的历史就是技术进步的历史。社会发展为人工智能提供了良好的外部环境，同时人工智能促进社会发展。