论文语音识别技术概述，本文是语音识别方面论文范文资料跟语音识别和概述和技术方面专升本论文范文.
【摘 要】 随着计算机技术的不断发展,语音识别技术已成为当前人机交互的重要方式之一.本文对语音识别技术的发展历史,语音识别技术的主要方法,语音识别程序流程以及语音识别的发展前景进行了较为详细的说明讲解.
【关键词】 语音识别 HMM 神经网络
一、引言
语言识别技术是一门综合型交叉型的学科,涉及多个领域的学科知识.近些年来,伴随着科技发展,语音识别的应用前景也非常广泛.语音识别技术是通过将输入的声信号转化为其所对应的文字或命令的一种现代化技术,通过语音识别技术,用户可以舍弃传统的键盘鼠标等操作设备,直接通过语言来发号施令,相较之下能够更简便、更快捷地完成在各种情况下的任务.其对社会的作用不可估量.
二、语音识别技术发展历史
从开始研究语音识别技术至今,语音识别技术的发展已经有半个多世纪的历史.语音识别技术研究的开端,是Dis 等人研究的Audry 系统,它是当时第一个可以获取几个英文字母的系统.到了20 世纪60 年代,伴随计算机技术的发展,语音识别技术也得以进步,动态规划和线性预测分析技术解决了语音识别中最为重要的问题——语音信号产生的模型问题；70 年代,语音识别技术有了重大突破,动态时间规整技术（DTW）基本成熟,使语音变得可以等长,另外,矢量量化（VQ）和隐马尔科夫模型理论（HMM）也不断完善,为之后语音识别的发展做了铺垫；80 年代对语音识别的研究更为彻底,各种语音识别算法被提出,其中的突出成就包括HMM 模型和人工神经网络（ANN）；进入90 年代后,语音识别技术开始应用于全球市场,许多著名科技互联网公司,如IBM,Apple 等,都为语音识别技术的开发和研究投入巨资；到了21 世纪,语音识别技术研究重点转变为即兴口语和自然对话以及多种语种的同声翻译.
国内关于语音识别技术的研究与探索从20 世纪80 年始,取得了许多成果并且发展飞速.例如：清华大学研发的语音识别技术以1183 个单音节作为识别基元,并对其音节进行分解,最后进行识别,使三字词和四字词的准确率高达98％；中科院采用连续密度的HMM,整个系统的识别率达到89.5％,声调和词语的识别率分别是99.5％和95％.目前,我国的语音识别技术已经和国际上的超级大国实力相当,其综合错误率可控制在10％以内.
三、语音识别方法介绍
语音识别技术常用的方法有如下四种：1. 基于语言学和声学的方法,2. 随机模型法,3. 利用人工神经网络的方法,4. 概率语法分析.其中最主流的方法是随机模型法.
3.1 基于语言学和声学的方法
基于语言学和声学的方法是最早应用于语音识别的方法,但是这种方法涉及的知识太过于困难,导致现在并没有得到大规模普及.
3.2 随机模型法
随机模型法目前应用较为成熟,该方法主要采用提取特征、训练模板、对模板进行分类及对模板进行判断的步骤来对语音进行识别.该方法涉及到的技术一般有3 种：动态时间规整（DTW）,隐马尔科夫模型（HMM）理论和矢量量化（VQ）技术.其中,HMM 算法相较于其他两者的优点是简便优质,在语音识别性能方面更为优异.也正因为如此,如今大部分语音识别系统都在使用HMM 算法.
3.3 神经网络的方法（ANN）
神经网络方法是在语音识别发展的后期才有的一种新的识别方法.它其实是一种模拟人类神经活动的方法,同时具有人的一些特性,如自动适应和自主学习.其较强的归类能力和映射能力在语音识别技术中具有很高的利用价值.业界将ANN 与传统的方法进行结合,各取所长,使得语音识别的效率得到了显著的提升.
3.4 概率语法分析法
概率语法分析法是一种能够识别大长度语段的技术,主要是为了完成“区别语言的特征”,对于不同层次的知识利用相应层次的知识来解决.这种方法最大的不足就是,建立一个有效、适宜的适用知识系统存在着一定的困难.
四、语音识别程序介绍
4.1 语音识别的工作模式
语音识别一般来说具有两种工作模式：识别模式和命令模式.语音识别程序的实现也会根据两种模式的不同而采用不同类型的程序.识别模式的工作原理是：引擎系统在后台直接给出一个词库和识别模板库,任何系统都不需要再进一步对识别语法进行改动,只需要根据识别引擎提供的主程序源代码进行改写就可以了.命令模式相对来说实现起来比较困难,词典必须要由程序员自己编写,然后再进行编程,最后还要根据语音词典进行处理和更正.识别模式与命令模式最大的不同就是,程序员要根据词典内容进行代码的核对与修改.
4.2 语音识别环境设置
一般语音识别程序的环境设置步骤包括CTI 服务器硬件默认参数采集与设定,识别硬件采集卡初始化,引擎端口设置等几个部分.1、CTI 服务器设置.应用程序的所有工作都是根据CTI 技术（Computer Telephone Integration）来工作的,语音硬件平台默认设定CTI 服务器.2、语音采集系统的初始化.语音识别的平台会通过判断是否已经输入语音来进行工作,那么获得语音就需要语音采集系统了.为了采集和输出,我们一般采用语音卡作为工具.工作时,打开语音卡内自带的板卡,然后在程序中加入参数就可以运行了.3、引擎端口设置.语音开发平台已对硬件API 接口函数进行提供,因此只需对函数进行调用和赋值即可.
4.3 语音字典的编译
语音字典的设置包括语法、识别语音的规则、语音模板制作等内容,根据语音平台的规则来进行.在语音字典设置时,首先要设置语音识别核心包,再根据自己编译的语音的规则来完成字典的全部设置.
4.4 编制识别主程序
在编译语音识别程序的最后阶段,程序员需要为主程序编写GUI((Graphical User Interface) 界面,以便于用户与计算机进行交互操作.
五、识别技术的发展前景
比尔盖茨曾说过：“语音技术将使计算机丢下鼠标键盘”.随着计算机的小型化,键盘鼠标已经成为了计算机发展的一大阻碍.人类的计算机从超大体积发展到现在占地不到1 平方米的微型计算机,想必未来的计算机可能会有意想不到的小,那么键盘鼠标对其来说就是障碍了,这时候就需要语音识别来完成命令.一些科学家也说过：“计算机的下一代革命就是从图形界面到语音用户接口”.这表明了语音识别技术的发展无疑改变了人们的生活.在某些领域,电话正在逐渐地演变成一个服务者而非简单的对话工具,通过电话,人们也可以使用语音来获取自己想获得的信息,其工作效率也自然而然提高了一个档次.
语音识别技术渐渐地变成了人机接口的关键一步,这样一个极具竞争性的新兴产业,其市场的发展更是十分迅速,发展趋势也在逐步上升.从1999 到2005 年间,语音识别技术市场正在以每年31％的趋势增长,如今在iPhone 等智能手机中,语音助手已经成为了标配功能,为用户带来了许多的便利,人们也可以通过电话和网络来*机票,甚至是旅游服务.因此,语音识别技术在我们实际生活中也有着越来越广阔的发展前景和应用领域.
六、小结
本文对语音识别技术的发展历史,基本方法,基本程序以及前景展望进行了分析,这项技术对于计算机发展来说至关重要.在日常生活中,我们应用语音识别的场合也有许多,人们可以通过对手机助手说话来完成简单的命令,例如Siri.通过语音识别技术,人们不再需要键盘和鼠标的操作,只需要开口说话,就可以把10 分钟的操作步骤压缩在1 分钟内通过语音完成,曾经的设想已经逐渐变成了现实.在科技飞速发展的今天,语音识别技术正在逐渐变为计算机进行人机交互的主要方式,其重要意义不言而喻.
参 考 文 献
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结论,此文为适合不知如何写语音识别和概述和技术方面的语音识别专业大学硕士和本科毕业论文以及关于语音识别论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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