关于语音识别技术项目背景怎么写的的信息

自动语音识别的分类

声纹识别：固定的人声，其他人不可以，这种功能目前比较少人做；非人声识别：只要指令对，所有人都可以控制，常用的就是这种。

根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition），关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting）和连续语音识别。

语音识别芯片分类按照使用者的限制而言，语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。

1、汉语数码语音识别 (mandarin digit speech recognition， MDSR) 是语音识别领域中一个具有广泛应用背景的分支，它的任务是识别“0”到“9”等10个非特定人汉语数码语音，在电话语音拨号、工业监控、家电遥控等领域有着极大的应用价值〔1〕。

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、话筒等语音输入设备可以采集到声波波形，虽然这些声音的波形包含了所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此，需要从采样数据中抽取那些能够帮助辨别单词的特征信息。

4、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。

5、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。

6、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。

1、wav.txt是音频文件的相对路径通常来讲，语音识别常用的特征有MFCC、Fbank和语谱图。在本项目中，暂时使用的是80维的Fbank特征，提取特征利用python_speech_features库，将特征提取后保存成npy文件。

2、在“声音、语音和音频设备”窗口中单击“语音”。注意如果您没有“声音、语音和音频设备”窗口，但是有“声音和音频设备”窗口，则语音组件可能在一个单独的窗口中。在这种情况下，请按照下列步骤操作：查找“语音识别”选项卡。

3、语音识别过程语音信号采集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。

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。

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。

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。