中文语音识别系统通用技术规范（中文语音识别软件）

找一款阅读发音软件

1、酷我听书：是一款手机听书软件，内含有声小说、名家评书、相声小品等资源。具有操作便捷，在线收听等特点。小说阅读器：具有大量小说资源，内存小的特点。方便听书。

2、朗读大师朗读大师[JcTextSpeech]采用微软公司(Microsoft)最先进的.NET语言开发，是一款功能强大的文本朗读软件。

3、朗文大师。这款软件能把文字转换成音频文件、能设置书签、设置朗读速度、朗读自动翻页、朗读光标跟随、设置阅读器行距，背景色，并有多文档阅读等功能。

因此，NIST认为应制定出一套评价语音识别/合成系统的技术标准，让所有的语音识别/合成系统在这套评测标准下进行评估，以得到客观的性能评价指标。

语音识别过程语音信号采集语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。

语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是仅能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。

语音识别测试：使用博达单语音接口进行语音识别测试，输入一些标准的语音指令或问题，然后评估接口的识别准确度和响应速度。语音识别的准确度和响应速度是衡量语音接口性能的关键指标，因为它直接影响到用户体验和交互效果。

动态时间规整(DTW)语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。

随着AI快速发展的今天，语音识别也成为众多设备的标配，语音识别开始被越来越多人的关注，国外微软、苹果、谷歌，国内的科大讯飞、思必弛、云知声等厂商都在研发语音识别新策略新算法，似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。

一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分：(1)语音信号预处理与特征提取；(2)声学模型与模式匹配；(3)语言模型与语言处理、语音信号预处理与特征提取选择识别单元是语音识别研究的第一步。

语音识别的原理可以从两方面理解，分别是数据库、算法与自学习。

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。

1、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。语音捕捉器负责将语音信号采集并进行数字化处理。

2、它通过捕捉人类语音并将其转换为数字信号来实现这一目的。语音识别系统通常使用一组特定的算法来分析和识别语音信号。这些算法通常包括预处理、特征提取、识别和后处理等步骤。

3、语音识别的原理可以从两方面理解，分别是数据库、算法与自学习。

4、解析：语音识别的基本过程根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。

5、语音识别技术的原理是将人的话音转换成声音信号，经过特殊处理，与计算机中已存储的已有声音信号进行比较，然后反馈出识别的结果。其关键在于将人的话音转换成声音信号的准确性，以及与原有声音信号比较时的智能化程度。

新颖界面，声文并茂滚动字幕同步显示朗读内容，文语对照的方式新颖有趣，动态显示朗读音频，生动鲜明；简洁、大方的用户界面设计，贴近普通用户的使用习惯。

动态显示朗读音频，生动鲜明；简洁、大方的用户界面设计，贴近普通用户的使用习惯。

文语通——你听我说变看为听，健康生活强大的文档朗读软件，可以将常见的文档格式（如Doc、TXT及Html等）以清晰、自然、流畅的语音朗读出来，让您轻松双眼，开始惬意的健康电脑生活。

文语通——你听我说变看为听，健康生活强大的文档朗读软件，可以将常见的文档格式（如Doc、TXT及等）以清晰、自然、流畅的语音朗读出来，让您轻松双眼，开始惬意的健康电脑生活。

动态显示朗读音频，生动鲜明；简洁、大方的用户界面设计，贴近普通用户的使用习惯。领先技术，质量保证，土豆网的一个网友特意给我演示一下。