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。
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目前语音信号处理主要研究的内容有哪三个方面及各自的目标是什么
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、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。
3、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。
语音信号的采集处理和播放
语音信号的采样频率一般是8K,为提高音质,也有12K,16K采样的。录音用ADC,ADC前低通滤波器(抗混叠滤波器),如果信号弱需要加放大电路。播放用DAC,或PWM方式播放,用放大电路调节音量,为提高音质可用低通滤波器,滤除噪音。
系统通过话筒录入语音数据,经过滤波电路、采样保持电路等处理,由STC89C52单片机控制芯片将语音信号储存在寄存器中。回放时,由单片机控制芯片提取寄存器中的数据,通过功率放大器将语音信号放大后回放出来。
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。
采样位数可以理解为采集卡处理声音的解析度。这个数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实。我们首先要知道:电脑中的声音文件是用数字0和1来表示的。所以在电脑上录音的本质就是把模拟声音信号转换成数字信号。
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?
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。
音频信号的采集方式
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、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。
3、在自动缓冲方式下,不需每传送一个字就发一次中断,而是每通过一次缓冲器的边界,才产生中断至CPU,从而减少频繁中断对CPU的影响。音频芯片采用TLV320 AIC23,它是TI公司的一款高性能立体声音频A/D,D/A放大电路。
4、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。
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