简介：目的通过对计算机导航-聋儿听觉评估学习系统-儿童汉语语音词表进行识别测试，证实儿童汉语语音词表在“计算机导航-听觉言语评估学习系统”中运用的可行性，通过对不同年龄段儿童言语最大识别得分的标准化研究。使测试结果能够真实表达不同年龄段儿童的听觉言语识别能力。方法在正常幼儿园随机选取90名儿童，其中大班儿童（平均年龄5岁9个月）、中班儿童（平均年龄4岁9个月）、小班儿童（平均年龄3岁10个月）各30名。应用计算机导航-听觉评估学习系统，分别对不同年龄组的儿童进行声母识别、韵母识别测试。结果韵母测试词表在大班、中班、小班正确通过率分别为：99．8％，99．2％，99．3％；声母测试词表在大班、中班、小班正确通过率分别为：99．9％．99．2％、99．3％。声母及韵母单一测试词在不同年龄组的测试通过率均在93％以上。结论所有声母、韵母词表通过标准化测试结果分析，不同年龄组儿童对声母及韵母的总体通过率都在99％以上，均达到标准化测试目标。说明“计算机导航-聋儿听觉评估学习系统”中的语音识别词表图片具有可行性、准确性，能够真实地表达儿童听觉言语识别水平。

简介：多媒体应用时代的到来，各项新技术应运而生，一直在被研究的语音识别技术也被更加广泛地应用在实际生活中。本文简单介绍和分析了语音识别技术原理，并且通过应用windows7的语音识别系统，使读者对语音识别技术有进一步的认识了解。

简介：摘要本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。

简介：摘要语音识别最为人机交互的重要技术，成为人工智能领域研究的重点，具有重要的研究意义跟广泛的应用前景。本文简要阐述了语音识别的发展、原理、过程。

简介：摘要：语音是人类最直接的交流方式，在人与人之间的交流过程中通过语音表达自身的情绪。不同语言表达的情感有不同的情感特征，但某种情况下也存在相似的情感特征。该研究从预处理、预加重、分帧与加窗、端点检测技术等方面对语音情感识别进行了综述，目的利用这部分驱动模型学习，获得情感判别性，提升语音情感识别的泛化性。

简介：语音识别技术近年来得到了飞速的发展并且在越来越多的领域得到了广泛的应用。隐马尔可夫模型（HMM）语音识别技术是一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术，主要用于大量词汇的语音识别，而且具有良好的识别性能和抗噪性能。因此，一般的语音识别系统都采用基于HMM的识别方法作为其基本算法。本文列举了语音识别在教学中的应用示例来分析其基本算法。

简介：

简介：摘要：在当前的发展阶段下，产业升级转型正在不断推进，在此背景下，人工智能技术获得了很大的发展，人工智能技术作为信息技术高度发展的产物，能够在社会生产生活中发挥重要的作用。目前人工智能技术已经被广泛的应用于各个行业领域中，相关技术的应用在转变产业发展方式，提升生产效率方面发挥了重要的作用。目前来看，在人工智能领域，语音识别技术发展较快，且技术也较为成熟，已经进入到了商业应用阶段，基于语音识别技术的智能语音机器人也被实际投入应用，并在应用的过程中展示出了较为明显成本优势以及效率优势。基于以上认识，本文从语音识别技术的概念出发，结合现阶段语音识别的实现难点，探讨语音识别技术在智能语音机器人中的应用要点以及应用实践，希望该研究能够能够为语音识别技术的实际应用提供一定的参考。

简介：摘要：通过对管制运行的实际情况分析，管制员在管制过程中能够掌握不同时刻航班的运行情况，掌握管制员语音通话的实时信息，并在此基础上作出相应及时指挥，从而有效保证管制运行的安全。本文将对基于语音识别的管制语音通话分析技术展开研究。

简介：;自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition）简称ASR是目前属于AI领域的一项十分重要的技术，伴随着人工智能的高速发展，智能化生活走向主流，ASR技术已经走进了人们的生活中的方方面面。先简要介绍了语音识别的发展、语音信号的接收，再重点阐述了ASR运行过程中相关的原理及方法和与ASR技术的基本算法使用语音信号的处理涉及的三大算法即朴素模式算法，KMP算法，及HMM算法。

简介：传统的语音识别方法,信噪比较低时识别率也较低。为了使语音识别更具有环境适应性、抗噪性,从非齐次隐马尔可夫模型(nonhomogeneousHiddenMarkovModel,HMM)出发,结合自适应函数链神经元网络,训练出适应环境变化的混合语音模型,并采用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适用于含噪语音的识别,特别是在低信噪情况下,可以相对提高识别率。

简介：基于智能语音识别技术的应用已日渐渗入到生活的各个方面，并成为了不可缺少的部分，如语音助手，声控开关，声音识别等，可是，在语音技术迅猛发展的二十一世纪，是否有不足的地方，又该如何完善其功能，本文关于这些问题展开了论述。

简介：摘要：智能语音识别是理想的人机交互方式之一，它能够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。近年来，我国智能语音识别技术发展突飞猛进，取得了许多显著进步，并开始从实验室走向市场。随着国内智慧建设的大潮，智能语音识别技术与真实场景的结合应用已成为有价值的研究方向，其在信息化向智能化、智慧化方向发展，在提升使用降本增效能力等方面将表现出巨大的潜力。鉴于此，文章结合笔者的学习经验 ，对语音识别技术及应用研究提出了一些建议，仅供参考。

简介：摘 要 《深圳市生活垃圾分类管理条例》获广东省人大常委会批准，已于2020年9月1日起正式实施。对于还没接触或者接触但不熟悉垃圾分类的居民来说，很容易将生活垃圾错分类，同时在自主分类的时候也要花费不少时间。本文主要分析了智能垃圾分类的需求，通过运用现有技术解决目前遇到的问题，介绍了该设备的结构特点、工作原理、关键技术和使用效果等情况

简介：

简介：为便于指挥员使用指挥信息系统，提高指挥员的指挥效率，提出了语音识别指挥员喊话命令的方法。针对指挥员命令特点，从命令语音预处理、特征提取和模型训练与识别3个方面，研究了指挥员命令的语音识别算法。同时通过该算法使用MATLAB设计了一套命令识别系统，并对有、无噪声两种环境下命令识别进行试验。试验结果表明该系统的鲁棒性。

简介：儿童语音获得理论简述迟立忠北京大学关于儿童语音获得的专门研究开始于１９４０年，由于实验技术和统计工具的限制，真正大规模、系统的研究工作是在６０年代后进行的。自８０年代起，ＯｌｅｒＳｔｏｒｋＭｏｌｆｅｓ和Ｃａｒｅｌ等人的研究工作，促使这一研究前进了一大...

简介：摘要:本文主要研究了基于人工智能的语音合成和语音识别技术。语音合成是指将文本或符号转化为自然语言音频的过程，而语音识别则是将语音转化为文本或符号的过程。随着人工智能的迅速发展，语音合成和语音识别技术得到了广泛关注和研究。本文首先介绍了语音合成和语音识别的背景和意义，然后探讨了基于人工智能的语音合成和语音识别的方法和算法。在正文部分，分别对语音合成和语音识别进行了详细的分析和讨论，包括技术原理、主要应用以及存在的挑战和问题。最后，通过总结和回顾，提出了进一步研究和发展的方向。

简介：摘要：随着人工智能的迅速崛起,使得许多行业取得了革命性的突破,基于人工智能的新技术以及新事物层出不穷。功能型和服务型机器人正是此过程中的重要产物,而作为服务型机器人之一的英语智能对话机器人的使用也越来越广泛。但随着人机交互需求的不断增大,对其质量也有了更高要求,在当前的基于人工智能的英语机器人中,主要形式是基于语音识别的对话教学,因此,提升其交互质量的关键在于提升对话教学系统的实操性以及准确性。本文主要分析基于语音识别的智能交互系统设计。

简介：语音识别技术近些年来发展非常迅速，并且在许多方面已经有了很好的应用。在C环境下模拟实现一个简单的小词汇量、孤立词语、特定人的音识别系统。该系统具有很好的扩展性，稍微做些改动，就可以设计出各种各样的语音识别系统。