语音信号的采集与处理选题意义（语音信号的采集与处理课程设计）

在语音识别中为了获取语音的起点可使用什么分析

端点检测是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点和终点。有效的端点检测不仅能减少处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰。目前主要有两类方法：时域特征方法和频域特征方法。

一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。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。

在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。

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。③参数标称化，主要是时间轴上的标称化，常用的方法有动态时间规整（DTW)，或动态规划方法(DP）。

语音信号特征的分析可以分为时域，频域和倒谱域。时域分析简单直观，清晰易懂，物理意义明确。更多有效的分析是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特性反应在其功率谱中，其相位变化只起着很小的作用。

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。

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。

5、语音技术标准的三个层面虽然目前国际上还没有统一的、得到广泛承认和支持的语音合成与识别领域的技术标准，但是，这方面的研究工作发展迅速，近几年推出了许多研究成果，特别是W3C组织积极推动并发布了多个语音技术应用方面的规范或标准。