语音信号的采集与处理应用价值（语音信号的采样）

语音识别技术原理是什么及应用

1、语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。

2、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。

3、声音识别，又称语音识别，是一种计算机技术，可以将说话人的语音转换为文本。这需要结合语音信号处理、语音识别算法和自然语言处理技术。语音信号处理包括语音采集、预处理、特征提取和语音压缩。

语音识别是计算机在人工智能方面的应用，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

语音识别技术原理及应用语音识别技术是一种计算机技术，它可以将人类说出的话语转换成文字或数字。它是一种自然语言处理技术，可以将语音信号转换成文本，从而实现人机交互。

属于人工智能的自然语言处理应用领域。自然语言处理主要应用于机器翻译、手写输入、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

语音识别技术最常见的应用就是智能语音助手，如“小度在家”和“小爱同学”，它们可以帮助用户完成语音指令的识别、语音合成和自然语言理解等复杂工作。就是VoiceUI在KeyUI的边上加上一个VoiceUI。

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。

1、采集卡主要是捕获外界光电、视频、音频等模拟信号并将其数字化导入计算机进行数字处理的捕获设备，主要有图像采集卡、视频采集卡、音频采集卡（比如声卡）、数据采集卡等。

2、采集卡的作用是对信息进行采集、量化成数字信号，然后压缩编码成数字视频。

3、采集卡的作用是捕获外界光电、视频、音频等模拟信号并将其数字化导入计算机进行数字处理。

4、HDMI采集卡是一个可以安装在计算机中的扩展硬卡，它可以实现外置连接，带有外置USB接口，可以收集多种视频资源，比如光碟、录像机、摄像机等设备的视频信息。

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。

本项目提出图2所示语音产生模型，并在该模型指导下研究新的语音特征提取方法。图1 和图2 模型的差异是后者以为噪声激励信号和基音激励信号在声道的不同空间位置产生，更符合语音产生的实际过程。

语音信号处理及应用语音信号处理是当今信息科学研究领域中的一个重要分支，它是将数字信号处理与语音学相结合，解决现代通信领域中人与人之间、人与机器之间的信息交换问题。

在语音信号传输过程中，频率资源的合理使用，显得很珍贵，所以在传输之前，先将语音信号进行语音编码压缩。语音识别。语音识别涉及到语言学、计算机科学、信号处理、生理学等相关学科，是模式识别的分支。