语音信号采集的发展趋势（语音信号的采样）

语音识别技术的发展历史

1、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70年代初。

2、中国的语音识别研究起始于1958年，由中国科学院声学所利用电子管电路识别10个元音。直至1973年才由中国科学院声学所开始计算机语音识别。由于当时条件的限制，中国的语音识别研究工作一直处于缓慢发展的阶段。

3、人类基本上能够让计算机把人的语音变成文字的时间可以追溯到上世纪80年代，当时语音识别技术已经开始应用于商业和工业领域，但大多数系统只能识别少量的语音词汇，并且需要使用特定的语音输入设备，例如麦克风和语音控制棒等。

．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。

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。

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。

回音消除技术严格说来，应该属于音频信号处理。不过其中的残余回声抑制，属于语音信号处理。可以看成是语音降噪技术的一种扩展，跟单麦克和双麦克方式都有一定的联系。这个目前在VOIP技术中已经应用广泛，可提高余地已经不大。

专业面很窄，除非在研究所，或大学进行深入的研究，否则就业很困难。现在语音编码，语音合成，都发展很成熟。语音识别，还有的一搞，但难度太大，就当前的技术来讲，存在着很大的技术瓶颈。

多速率信号处理自发展以来，至今在基础理论方面已经趋于成熟，其广泛的应用领域也得到了人们的重视。多阶滤波器可以减少执行时间和占用空间，多采样率滤波器可以实现采样率间的转换。

语音特征参数提取（Speech Feature Extraction，简记为SFE）是语音识别（包括话者识别、语种识别等）的前端处理功能。没有好的SFE功能模块，整个语音识别系统的性能不可能很好。所以SFE一直是语音处理领域研究的重点之一。

非常重视学生实际应用能力和综合素质的培养。

对语音信号的研究发展较早，也较为成熟，并已得到广泛应用，如自适应差分PCM（ADPCM）、线性预测编码（LPC）等技术。

1、企业用的即时通讯软件主要分为SaaS部署的即时通讯工具和私有化部署的即时通讯工具。微信、QQ、百度HI、Skype、Gtalk、新浪UC、MSN等。即时通讯软件是通过即时通讯技术来实现在线聊天、交流的软件。

2、MSNMessenger：是由软件巨头微软所开发的，目前在公司中使用的较广泛。ICQ：最早的网络即时通讯工具，ICQ改变了整个互联网的交流，使之变得更加及时和方便。YahooMessenger(雅虎通)：由著名搜索网站Yahoo推出。

3、米聊（MiTalk）是小米科技出品的一款免费即时通讯工具。跨通信运营商的移动端版本，通过手机网络（WiFi、3G、4G、GPRS），可以跟你的米聊联系人进行实时的语音视频对讲电话、信息沟通和图片视频收发。

4、是新浪UC信息技术有限公司开发的，融合了P2P思想的下一代开放式即时通讯的网络聊天工具。1EE 是大家E 公司2010年推出的多国语言翻译聊天软件测试版。

5、视频通话：通过Skype、Zoom、微信等平台进行实时的视频通话和会议，能够实现面对面的交流。这在异地恋、远程工作和教育等领域非常常见。

6、intbell或anttone都不错。MSNMessenger：是由软件巨头微软所开发的，目前在公司中使用的较广泛。ICQ：最早的网络即时通讯工具，ICQ改变了整个互联网的交流，使之变得更加及时和方便。QQ：国内最时髦的即时通讯工具。

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。

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。