语音识别技术国内国外研究现状（语音识别技术的研究现状与展望论文）

论文中国内外研究现状怎么写

1、不要写得太少。如果只写一小段，那就说明你没有看多少材料。如果没有与毕业论文选题直接相关的文献，就选择一些与毕业论文选题比较靠近的内容来写。

2、阅读相关文献：在撰写国内外研究现状之前，首先需要阅读相关的文献，包括期刊论文、学位论文、专著、研究报告等。通过阅读文献，可以了解当前研究领域内的研究热点、研究进展和研究难点。

3、在写毕业论文时，简写课题的研究开始、发展和现在研究的主要方向，最重要的是对一些现行的研究主要观点进行概要阐述，并指明具有代表性的作者和其发表观点的年份。

4、论文国内外研究现状写法如下：首先，我们要知道国内外研究现状是什么，其实通俗来说，就是国内和国外对于一个研究对象目前的研究现状，可以是国家层面上相关部门对于研究对象的研究，也可以是权威学者，对于研究对象的研究。

5、文中反映最新研究成果。预期成果一般是论文或调查（实验）报告等形式。成果表达方式是通过文字、图片、实物和多媒体等形式来表现。如果没有与毕业论文选题直接相关的文献，选择一些与毕业论文选题比较靠近的内容来写。

目前的语音识别技术在以下方面仍有提升空间：多语言支持：目前大多数语音识别系统只支持英语或某些主要语言，对于少数语言的支持较差。环境噪声抵消：在复杂的环境中，如嘈杂的商场或高速公路，语音识别系统的准确性降低。

未来语音识别技术的应用前景如下：智能家居：可以控制家里的灯，电视，空调等电器。智能汽车：可以控制汽车的导航，音乐，空调等系统。医疗：可以帮助医生快速记录病人的病历，并帮助病人自我诊断。

一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游、银行信息，并且取得很好的结果。

Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。

语音识别技术的历史是很悠久的，在早很多年之前就出现了相关技术的研发，现在语音识别技术大致分成了扬声器验证以及扬声器识别两种方式。

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如果让机器能能听懂人的话，它必须经历一个类似于人的训练过程。人们首先找到代表语音的音素或单词音节，以及它们的频率、振幅和时变特征，并将其存储在机器中。

最妙的是，小海豹的学习能力可以让它听懂各种冷僻的方言和小语种，并实现最大限度的个性化。”在这些故事里，机器人并不仅仅是人类的工具。如果你想要小海豹为你服务，那么首先需要付出耐心去教它说话。

机器人之所以能够听懂人讲话，是因为人们为它安装了像人那样的“听觉器官”。虽然机器人的“听觉”没有人的耳朵那样精密和复杂，但是两者的听觉原理基本上是相同的。

相信是模拟人的听觉构造而成，流程大概如此：人耳朵接收声音，通过内耳和神经间的一系列活动，将声波的震动转化为大脑听觉中枢所能识别的神经信号，而这些神经信号又对应记忆中有过记录的信号，从而使人辨认出话的意思。

科大讯飞智能机器人是能够听懂孩子的简单对话。科大讯飞是专门做语言翻译的，一家公司对他所做的智能机器人，在对话方面应该是非常厉害的。现在有很多智能机器人都是能与普通人进行简单对话的，而且能听懂一般人所说的命令。

CNN，DNN），及端到端的训练技术，结合N-GRAM模型和递归神经网络模型，智能识别客户说话停顿、无应答状态，过滤电话噪音干扰，语音拒识，副语音信息提取，对应不同回答机制，主动引导对话过程，做到机器人与客户从容交流。

语音信号处理的三个方面以及各自的目标：语音合成。语音合成的是为了让计算机产生高质量的、高自然度的连续语音。计算机语音合成系统又称文语转换系统（TTS），主要是将文本输出语音。

好。就业前景好：语音信号处理行业对对口的人才需求大，就业率高。薪资高：语音信号处理行业为新兴技术行业，年薪8到12万，在所有行业中属于中上水平。

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。

设计语音信号分析及合成的意义在于较全面地掌握语音信号频谱分析的基本理论、原理和实现手段，较系统地分析语音信号的基本特征，使学生具有一定综合分析问题和解决问题的能力。

音量代表声音的强度，可由一个窗口或一帧内信号振幅的大小来衡量，一般有两种度量方法：（1）每个帧的振幅的绝对值的总和：其中为该帧的第i个采样点，n为该帧总的采样点数。

语音信号不是数字信号。语音作为一种搭载着特定的信息模拟信号，已成为人们社会生活中获取信息和传播信息的重要的手段。语音信号处理的目的就是在复杂的语音环境中提取有效的语音信息。

计算机领域：人工智能和机器学习：AI和机器学习的应用越来越广泛，如语音识别、自然语言处理、图像识别、自动驾驶等。国内外很多公司和学院都在这方面进行了很多研究。

近几年来，研究取得了巨大的进步，在学术领域中发挥着越来越重要的作用。国内外研究现状及发展趋势，已经成为当今社会发展的重要动力。

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