语言作为人类的一种基本交流方式，在数千年历史中得到持续传承，近年来，语音识别技术的不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中，成为人与机器通过自然语言交互重要方式之一，今天小编给大家带来一款软件，可以轻轻松松把你说的话转成文字。
操作选用工具：在应用市场下载【录音转文字助手】
操作步骤：
第一步：首先我们在百度手机助手或者应用市场里面搜索：【录音转文字助手】找到以后进行下载并安装。
第二步：安装好以后，我们把软件打开就可以看到录音【录音识别】、【文件识别】和【录音机】,【录音识别】是边录音边转换成文字，【文件识别】则是上传音频文件进行识别，【录音机】仅支持录音，如果需要转文字和翻译，可以录音结束后在文件库中进行，小编这里
就举例说明下【录音识别】。
第三步：点击【录音识别】进入录音的界面，点击下方蓝色按钮就可
以开始说出你想要录制的话，接着你刚说的话就会变成文字显示出来了。
第四步：这里还可以做翻译，点击翻译按钮，等一小会儿就可以把刚识别出来的文字翻译成英文。
第五步：还可以点击【复制】在弹出的对话框中选择好需要复制的选
项，就可以将识别的内容粘贴到你需要的地方。
第五步：如果你还想把识别的内容分享给你的好友，可以点击【导出】，
选择好你需要需要导出的选项，然后分享给你的好友就可以了。
第六步：保存到本地；点击右上角的【保存】按钮，在弹出的对话框中点击【确定】就保存好了，点击下面【文件库】选项，就可以看到刚保存的文件了。
上面就是小编今天分享的将语音识别的操作方法，有需要的小伙伴可以去试试哦。
matlab语音识别系统(源代码)最新版
目录 一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 2.1语者识别的概念 (2) 2.2特征参数的提取 (3) 2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3) 2.4VQ的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 3.1函数关系 (4) 3.2代码说明 (5) 3.2.1函数mfcc (5) 3.2.2函数disteu (5) 3.2.3函数vqlbg (6) 3.2.4函数test (6) 3.2.5函数testDB (7) 3.2.6 函数train (8) 3.2.7函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12)
一、设计任务及要求 用MATLAB实现简单的语音识别功能； 具体设计要求如下： 用MATLAB实现简单的数字1~9的语音识别功能。 二、语音识别的简单介绍 基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。 语音识别系统结构框图如图1所示。 图1 语音识别系统结构框图 2.1语者识别的概念 语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔。在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性。
IBM语音识别输入系统(ViaVioce) V9.1 简体中文光盘版| 用嘴巴控制电脑... sjyhsyj 2009-8-28 12:13:271# 软件大小：276.08MB 软件语言：多国语言 软件类别：国外软件 / 汉字输入 运行环境：Win9x/NT/2000/XP/ 软件介绍： 该系统可用于声控打字和语音导航。只要对着微机讲话，不用敲键盘即可打汉字，每分钟可输入150个汉字，是键盘输入的两倍，是普通手写输入的六倍。该系统识别率可达95%以上。并配备了高性能的麦克风，使用便利，特别适合于起草文稿、撰写文章、和准备教案，是文职人员、作家和教育工作者的良好助手。 IBM潜心研究26年，他领导了世界的语音识别技术，其语音识别产品在全球销售已达一百万套以上。使用语音输入方式，您的工作空间更加自由舒畅: *即使您不会打字，也可迅速准备好文稿； *只要集中精力思考问题，无须琢磨怎样拼音，怎样拆字； *当您疲劳时,闭上眼、伸伸腰，双手方在脑后，然后轻松地说：开始听写吧... ... 注：价值超数千元的IBM的中文语音录入工具，有耳麦的朋友可以试一试，也可以当作学习普通话的工具，没有理由不下载使用它。 IBM ViaVoice语音输入系统详解 作者: 艾寒出处: 天极网 目前汉字输入的方式主要有四种：键盘输入，手写输入，扫描输入和我们现在要谈到的语音输入。让我们先来了解一下这四种输入方式。 键盘输入：键盘输入基本上是基于各种输入法，主要又分为字形输入法和拼音输入法。实际上字形输入法是不符合人的写作思维习惯，因为人们在措辞时，头脑中首先反映出的是即将这个词语的语音，所以字形输入法更适合专业录入人员使用。拼音输入法也分两种，一种以词语为输入单位，另一种以语句为输入单位，而后者不符合写作的思维习惯，因为人们在写作时是以词为思考单位。键盘输入法在输入速度有要求的情况下对于键盘操作、指法要求比较高； 手写输入：手写输入是最容易上手的输入方法，但是同样由于手写输入的先天不足，很难达到较高的输入速度； 扫描输入：扫描输入对于硬件要求比较高，主要是适用于资料的整理； 语音输入：语音输入对输入人员的键盘操作能力、指法要求很低，几乎可以说你只要会说汉语，就可以进行语音输入。 语音输入尤其是汉字语音输入经历了很长时间的研究和应用，到目前已经达到了一个相
基于单片机的语音识别系统毕业设计 目录 摘要..................................... 错误!未定义书签。Abstract ................................. 错误!未定义书签。目录..................................................... I 前言.. (1) 1 方案介绍及设计简介 (2) 1.1小车的控制要求及设计方案 (2) 1.1.1小车的控制要求 (2) 1.1.2方案设计与论证 (2) 1.2SPCE061A 简介 (3) 1.2.1SPCE061A单片机概述 (5) 1.2.2SPCE061A的介绍 (7) 1.2.3SPCE061A的结构 (7) 1.3SPCE061A 单片机强大的语音功能 (7) 1.3.1语音识别的原理 (8) 1.3.2系统的结构框图 (9) 1.4语音控制小车设计要求 (10) 1.4.1功能要求 (10) 1.4.2语音控制小车的主要功能 (10) 1.4.3参数说明 (10) 1.4.4注意事项 (10) 2电路设计及程序设计 (11) 2.1电路设计基础知识 (11) 2.2电路方框图及说明 (13) 2.3各部分电路设计 (13) 2.3.1电机的选择 (14)
2.3.2继电器驱动电路的设计 (14) 2.3.3行驶状态控制电路设计 (15) 2.3.4麦克录音输入及AGC电路 (16) 2.3.5语音播报电路 (18) 3软件设计 (19) 3.1软件流程图及设计思路说明 (19) 3.1.1程序设计 (20) 3.2模块设计 (20) 3.2.1中断流程图部分 (20) 3.2.2语音识别部分 (22) 4连接和操作说明 (25) 4.1硬件模块连接图 (25) 4.1.1功能说明 (25) 4.1.2代码下载 (26) 4.1.3训练小车 (27) 4.1.4声控小车 (28) 4.1.5重新训练 (28) 总结 (30) 致谢 (31) 参考文献 (32) 附件1 系统程序说明 (33)
语音识别流程分析
摘要：语言识别是将人类自然语言的声音信号，通过计算机自动转换为与之相对应的文字符号的一门新兴技术，属于模式识别的一个分支。语音识别的结果可以通过屏幕显示出文字符号，也可以存储在文本文件中。语音识别技术能够把语音信息直接转换成文字信息，对于中文信息处理来说，无疑是一个最理想、最自然的汉字输入方式。本文首先分析了语音识别的原理，在此基础上进行语音识别的流程分析，主要内容有：提取语音、端点检测、特征值提取、训练数据、语音识别。选用HMM隐马尔科夫模型，基于VC2005编译环境下的的多线程编程，实现算法的并行运算，提升了语音识别的效率。实验结果表明：所设计的程序满足语音识别系统的基本要求。 关键词：语音识别预处理Mel倒谱系数HMM隐马尔科夫模式OpenMP编程 前言 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。 广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别。说话人识别技术是以话
音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。 语音识别技术，也被称为自动语音Automatic Speech Recognition，(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]。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 一、语音识别的原理 语音识别的基本原理是一个模式匹配的过程：先建立一个标准的模式存放在计算机中，然后把输入的语言信息进行分析处理，采集相关的信息建立目标语音模式，再将目标语音模式与机内标准模式相匹配，找到最近的模式最为识别结果输出。语音识别本质上是一种模式
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。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术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。 1语音识别的基本原理 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示： 未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。2语音识别的方法 目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。 动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。 隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。 矢量量化（Vector Quantization）是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。 人工神经网络（ANN）是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一
（威海）《智能仪器》课程设计 题目: MATLAB实现语音识别功能班级： 学号： 姓名： 同组人员： 任课教师： 完成时间：2012/11/3
目录 一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 语者识别的概念 (2) 特征参数的提取 (3) 用矢量量化聚类法生成码本 (3) 的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 函数关系 (4) 代码说明 (5) 函数mfcc (5) 函数disteu (5) 函数vqlbg (6) 函数test (6) 函数testDB (7) 函数train (8) 函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12)
一、设计任务及要求 用MATLAB实现简单的语音识别功能； 具体设计要求如下： 用MATLAB实现简单的数字1~9的语音识别功能。 二、语音识别的简单介绍 基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。 语音识别系统结构框图如图1所示。 图1 语音识别系统结构框图 语者识别的概念 语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天，说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域，不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔。在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性。
ＨＴＫ（Ｖ３．１）基础指南（原文：HTK(v.3.1):Basic Tutorial） Nicolas Moreau/02.02.2002 陶阳译 taoyangxp@https://www.doczj.com/doc/116777698.html, 江西.南昌 2009.6.1
目录 0HTK简介 (1) 1Yes/No识别系统 (1) １．１搭建步骤 (1) １．２工作环境构建 (1) １．３标准ＨＴＫ工具选项 (1) 2创建训练集 (1) ２．１录音 (2) ２．２标注信号 (2) ２．３文件重命名 (2) 3声学分析 (2) ３．１配置参数 (3) ３．２源／目标规范 (3) 4HMM定义 (4) 5HMM训练 (6) ５．１初始化 (6) ５．２训练 (8) 6任务定义 (8) ６．１语法和字典 (8) ６．２网络 (9) 7识别 (10) 8性能测试 (12) ８．１主标签文件 (12) ８．２错误率 (13)
0HTK简介 HTK是指隐马尔可夫模型工具箱（Hidden Markov Model Toolkit），由剑桥大学工程系（CUED）研发而成。该工具箱的目的是搭建使用隐马尔可夫模型（HMMs）。HTK主要 用于语音识别研究（但是HMMs应用范围很广，还有很多其它可能的应用…） HTK由一系列库模块构成，包括C语言形式的可用工具，可自由下载，包括一个完整的文档说明（大约300页），见https://www.doczj.com/doc/116777698.html,/。 1Yes/No识别系统 本指南中，我们将基于HTK工具集建立一个2-单词识别系统，词汇集是{Yes，No}。 这是可以设计出来的最基本的自动语音识别（ASR）系统。 １．１搭建步骤 构建语音识别系统的主要步骤如下： （1）训练库的创建：词汇集中的每个元素进行多次录制，且与相应词汇做好标签； （2）声学分析：训练波形数据转换为一系列系数向量； （3）模型定义：为总词汇集中的每个元素定义一个HMM原型； （4）模型训练：使用训练数据对每个HMM模型进行初始化、训练； （5）任务定义：识别系统的语法（什么可被识别）的定义； （6）未知输入信号识别； （7）评估：识别系统的性能可通过测试数据进行评估。 １．２工作环境构建 建议创建如下的目录结构： （1）data/：存储训练和测试数据（语音信号、标签等等），包括2个子目录，data/train/ Array和data/test/，用来区分识别系统的训练数据和评估数据； （2）analysis/：存储声学分析步骤的文件； 建立以下目录 （3）training/：存储初始化和训练步骤的相关文件； （4）model/：存储识别系统的模型（HMMs）的相关文件； （5）def/：存储任务定义的相关文件； （6）test/：存储测试相关文件。 １．３标准ＨＴＫ工具选项 一些标准选项对每个HTK工具都是通用的。我们将使用以下一些选项： （1）-A：显示命令行参数； （2）-D：显示配置设置； （3）-T1：显示算法动作的相关信息。 完整的选项列表请参见：HTK文档，第50页（第四章操作环境）。 2 创建训练集Array 图1录制标签训练数据 首先，我们录制Yes和No两个语音信号，作为要训练的单词模型（训练集）。 然后为每个语音信号打上标签，也就是说，关联一个文本来描述语音内容。录制和打标签，
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/116777698.html, 机器人语音交互系统的设计 作者：赵邦宇 来源：《电子技术与软件工程》2018年第15期 摘要 随着科学技术的发展和计算机研究力度的不断增大，人机语言通信技术成为目前最受关注的一项关键技术，随着语音技术研究力度的增强和快速发展，其对人们的日常生活还有计算机发展都产生了一定的影响作用，同时因为语音技术而研发出的各种产品也广泛应用到各个领域当中，例如军事监控、电话交换、信息网络查询、语音拨号系统、语音通信系统、家庭服务以及信息检索等等，可以说已经渗入到每一个行业当中。该项技术也可以很好地促进人机交互之间的自然友好关系，是未来人机交互领域的主要发展方向。 【关键词】机器人语音交互系统研究设计 1 智能机器人语音交互系统设计 我国当前对机器人语音交互系统的主要研究内容集中在对单独使用电脑相关硬件或者软件的语音交互载体，目前已经实现了语音交互的有效控制，但是在实际应用过程中仍然还是存在一定的局限性，只是能够满足已经下载好的几个系统功能，想要实现进一步扩展就存在一定的障碍。以下将对智能机器人语音控制系统最为例子对离线语音的识别以及云在线语音识别两项内容进行一定的分析和研究。 在计算机各种类型当中，RaspberryPI是一种新型的种类，其具有很好的音频和视频处理 功能，这种类型的计算机配备了ARM的微型电脑主板，SD/MicroSD卡内存硬盘，4.14个USB接口，802.11nWi-Fi，一个10/100以太网接口，蓝牙还有网线和鼠标等，并且实现了HDMI高清视频输出接口和视频模拟信号的电视输出接口的同步拥有。和其他的单片机相比较而言，其具有一套非常完整的操作系统，而且自身携带有接口，可以利用相应的程序编程来实现对各种软件的有效应用。利用联网就可以实现对云开放识别技术和简单开关的智能语音交互，进一步实现对语音交互各种软件和硬件的有效控制，同时还有效实现了在线和离线的有效结合。 在具体操作过程中主要分为以下几个步骤： （1）利用互联网语音识别、离线语音识别以及云开放语音识别等多个接口的有效连接对外界的语音信息还有一些比较简单的动作信息进行有效的采集，并将其传送到主板上进行一定的处理; （2）经过处理之后的信息输出之后，利用简单的开关和扬声器对这些信息做出一定的反馈和互动，然后再次利用开关设备和联网连接实现对无线开关的有效控制。2离线语音识别
语音识别为文字：Google，微软，科大讯飞的语音识别引擎对比 学习路线：https://https://www.doczj.com/doc/116777698.html,/qq_36330643/article/details/80077771 使用外部知识库——tf-idf，还可以加上词语出现的位置进行权重增幅。（推荐） 不使用外部知识库——主要根据文本本身的特征去提取:比如在文本中反复出现且 关键词附近出现关键词的概率非常大，因此就有了TextRank算法。（实现包括FudanNLP和SnowNLP)。类似于PageRank算法；ICTCLAS则是从另外一个思路出发，即一个词如果是关键词那么它反复出现并且左右出现不同的词语的概率非常高。即左右熵比较高。 关键词抽取也可以分为两种： 1.仅仅把词语抽取出来，实现较简单，比如：FundanNLP、jieba、BosonNLP、SnowNLP。 2.连词和短语一起抽取出来，这个还需要增加短语抽取这一步骤，实现如：ICTCLAS、ansj_seg等，可以把类似于“智能手机”、“全面深化改革”、“非公有制经济”这些短语抽取出来。（对于聚类或者分类来说，很明显短语比词语更有价值） 词性标注：(Part-of-speech Tagging, POS)是给句子中每个词一个词性类别的任务。这里的词性类别可能是名词、动词、形容词或其他。python jieba库在执行cut函数之后，完成了分词并进行了词性标注任务。 语义角色标注(Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术，标注句子中某些短语为给定谓词的论元(语义角色) ，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。
《语音识别输入软件》(Dragon NaturallySpeaking 10 SP1、10.1)[光盘镜像] Dragon NaturallySpeaking 10 Dragon Naturally Speaking 10 Preferred gives small business and advanced PC users the power to create documents, reports and emails three times faster than most people type —with up to 99% accuracy. Surf the Web by voice or dictate and edit in Microsoft Word and Excel, Corel WordPerfect, and most other Windows-based applications. Create voice commands to quickly insert blocks of texts or images —such as your name, title, and signature. Dictate into a handheld device when you're away from your PC, or use a Bluetooth microphone for the same great dictation results without the wires. A high-quality headset is included. 请大家看清自己的操作系统选择合适自己的对应版本！该版本软件不支持中文语音输入《语音识别输入软件》软件售价：249.99美元 专业工作人员每天都在为完成创建文档、编写邮件、完成表格以及流线型工作任务而忙碌着，现在，拥有了Dragon NaturallySpeaking Professional 9，您只需开口说话就可以完成以上任务！Dragon Naturally Speaking 速度为动手输入字符速度的三倍，而且准确率高达99%。对着您的电脑讲话，您说的话会立即在office文件、IE浏览器、Corel WordPerfect软件、Lotus Notes 系统或其他基于Windows操作系统的应用程序上显示。您还可以创建语音命令，同时进行多种计算机任务，由此而知，您将节约多少时间！Dragon Naturally Speaking Professional 9经Section 508检验完全合格，并为身有残疾的使用者创造了完全脱离手工操作使用个人计算机的机会。Dragon Naturally Speaking Professional 9 同时也含有多种可供选择的网络部署的工具，如支持Citrix瘦客户机必需设施的配置。 您想象不到的准确率 Dragon Naturally Speaking Professional 9实现了前所未有的准确率，甚至比打字都要准确。Dragon Naturally Speaking 从来没有出现过拼写错误，而且，事实上，使用次数越多，Dragon NaturallySpeaking 就越灵活，其准确率越高。 快于打字的速度！ 大多数人说话的速度为每分钟120个字，而打字的速度每分钟少于40个字，Dragon Naturally Speaking 的速度将近手工输入字符速度的三倍！ 使用简易 您马上就可以通过声音来进行信笺、邮件的完成以及进行网上冲浪，不再需要从输入可读字符来开始这一切了。随软件我们附赠事业能够指南和Nuance认可的完全隔离噪音的麦克风。
微软语音识别分两种模式:文本识别模式和命令识别模式.此两种模式的主要区别,主要在于识别过程中使用的匹配字典不同.前者使用的是通用字典,特点是内容多,覆盖的词汇量大,字典由sdk提供.适用于没有预定目标的随机听写之类的应用.同时因为词汇量大直接导致识别的精度降低,识别速度较慢.后者的字典需要开发者自己编写,就是你们所说的xml文件.xml 文件作为一种数据存储的方式,有一定的格式,定义了sdk需要确定的一些标签,和用以匹配的词汇.这种方式由开发者定义词汇的数量,大大降低匹配过程中需要检索的词汇量,提高了识别速度.同时因为侯选项极少,所以一般不会识别错误.其缺点也是明显的:词汇量小,只有预先输入字典的词汇可以被识别出来,所以一般用来作为常用命令的识别,方便用户操作,代替菜单命令等. 利用微软Speech SDK 5.1在MFC中进行语音识别开发时的主要步骤，以Speech API 5.1+VC6为例： 1、初始化COM端口 一般在CWinApp的子类中，调用CoInitializeEx函数进行COM初始化，代码如下： ::CoInitializeEx(NULL,COINIT_APARTMENTTHREADED); // 初始化COM 注意：调用这个函数时，要在工程设置（project settings）->C/C++标签,Category中选Preprocessor，在Preprocessor definitions:下的文本框中加上“,_WIN32_DCOM”。否则编译不能通过。 2、创建识别引擎 微软Speech SDK 5.1 支持两种模式的：共享（Share）和独享（InProc）。一般情况下可以使用共享型，大的服务型程序使用InProc。如下： hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpSharedRecognizer);//Share hr = m_cpRecognizer.CoCreateInstance(CLSID_SpInprocRecognizer);//InProc 如果是Share型，可直接进到步骤3；如果是InProc型，必须使用ISpRecognizer::SetInput 设置语音输入。如下： CComPtr
月日第周星期总第课时 第26课语音识别 【教材分析】 本课是人工智能模块的最后一课。本课是一个实践活动，应用计算思维，结合xDing软件AI模块来解决生活中的问题。 首先提出问题——如何实现语音控制。xDing软件中AI选项中有“智能语音输入”模块。通过该模块可以向开源机器人“小丁”发出语音指令。 然后解决问题——“小丁”怎样才能“听懂”语音指令？教材中指引学生用“如果”条件语句进行指令判断，然后根据语音指令写出不同执行方式。 最后总结验证——运行程序，并通过话筒发出指令，观察舵机运行状况。根据舵机转动情况调整程序让“小丁”能“听懂”更多语音指令。 【学情分析】 六年级学生经过本单元前3课的学习已经对人工智能的定义、发展、分类有了初步的了解。对于xDing软件中AI模块中的控件的应用也有了使用经验。 【教学目标与要求】 1.通过数字化学习方式了解现实生活中语音识别的意义。 2.通过硬件搭建和xDing软件编程制作语音控制的门，培养学生计算思维。 3.尝试利用编程和语音识别技术实现更细致的舵机控制，培养创新意识。 【教学重点与难点】 重点： 1.掌握使舵机摇臂模拟开关门的算法。 2.学会使用xDing软件实现语音控制舵机开关门的编程操作。 难点：体验用计算思维解决生活中的实际问题的方法，尝试利用语音识别技术进行控制舵机的编程。 【教学方法与手段】 方法：通过提问激发学生的学习动机，教学过程中采用了任务驱动法进行教学，将自主探究和小组合作学习相结合，重点培养学生对应用xDing软件实现人工智能的兴趣，提高学生编程热情。 手段：多媒体教学课件、教师演示与学生操作相结合。
【课时安排】 安排1课时。 【教学过程】 一、导入 1. 播放语音识别相关视频，让学生欣赏。 2. 讨论所看到的画面介绍了什么知识？ 3. 现实生活中语音识别有哪些实际应用？未来语音识别可能会帮助人们做什么？ 4. 小问号看了以后也想要设计一个“听话”的门。小博士说xDing软件中的人工智能模块可以帮助他实现。同学们觉得应该利用哪些控件帮助小问号实现梦想？ 板书：语音识别 【设计意图】观看视频了解人工智能正在步入人们的生活之中。特别是语音识别技术越来越成熟，被广泛应用在翻译、门禁等领域。 二、新授 1. 硬件搭建。 （1）舵机接上白色摇臂代表门的开关状态。 舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统，在很多玩具中都有使用。 （2）将白色摇臂按照垂直于舵机最长边的方向固定好（这里代表舵机0度）。 （3）用数据线连接开源机器人“小丁”和舵机。 舵机连接线“棕”“红”“橘”，与开源机器人舵机接口1“黑”“红”“黄”相对应。 （4）用USB数据线将开源机器人与电脑连接起来并安装固件。 【设计意图】硬件有固定的连接方法，这里必须通过课件或者教师演示把固定接法讲述清楚，特别是接口号和后面编程时选择的号码要一一对应。 2.编写程序。 （1）设置初始角度。 我们先把门先关上，找找看哪个控件可以帮我们设置好关门的初始状态？
基于单片机的语音识别智能家居控制系统设计 摘要：“智能家居”主要通过利用先进的单片机技术，蓝牙识别技术和语音识别技术，将家用电器，如电灯，电视，冰箱等联系起来，通过语音来控制各个家用电器设备，是人们的生活更加方便，安全和健康。 关键词：智能家居；单片机；语音识别 传统的家电控制方式主要有开关按键和红外遥控两种。这两种必须需要人去直接触碰，有着极大的安全隐患，而且控制距离短，不能够穿墙控制。我们在日常生活中经常遇到以下情况，躺在床上看书或看电视时，卧室电灯不能方便地控制，还要起来去关掉电灯。类似这种不方便的情况在家庭生活中多有出现。尤其是对于老年人、残疾人来说，家电控制更为不易。因此我设计了一种基于单片机的智能家居语音控制系统，采用了语音指令控制家用电器的开启或关闭，从而使现代家居生活更轻松、更便捷、更安全。 1 系统介绍 系统主要分为以下几个部分：由语音识别模块、51单片机、蓝牙发送模块组成语音遥控；由蓝牙接收模块、主控器、接口电路组成家电语音控制平台。 2 硬件电路 整个系统的硬件电路主要包括核心主控制和语音识别两个部分主控制部分为STC公司STC12LE5A60S2单片机，语音识别部分为LD3320语音识别芯片系统，用户发出声音控制指令时，语音识别部分把指令传送给主控制器，主控制器处理后，发出命令控制外围的家用电器设备。 3 非特定人语音识别模块设计
LD3320主要组成有高精度的语音识别处理器和一些外部电路，包括声音输出接口和麦克风接口。可以真正实现语音识别，声音控制和人际对话的各项功能，另外还有完整的非特征人语音识别特征库和高效的人语言识别搜索引擎模块。 （1）语音识别分三个步骤：频谱分析、特征提取、匹配识别。LD3320已把各部分硬件集成在单芯片上，我们主要对LD3320进行二次开发。 （2）LD3320芯片采用并行方式直接与单片机相接，具有识别率高，识别速度快，多接口，多支持等优点，可以连续快速识别多种语言。 （3）设计步骤：确定寄存器读写操作方式（并行或串行SPI），熟悉寄存器的功能，确定所需寄存器的地址，编写驱动程序（初始化→写入识别列表→开始识别→响應中断）。 4 单片机控制器 51单片机的显著特征是采用超低功耗架构，可显著延长电池使用寿命；在本设计中，单片机的P0口接LD3320的8个数据口，P3口连接RDB、WRB、CSB、RSTB等控制引脚；SIMO0、SOMI0口连接射频模块的SPI数据口；在主控器上还接有一个扬声器，作为信息反馈装置；51单片机系列单片机针对C语言与汇编程序精心优化，我们可以通过简单的C 语言编程对其行控制。 5 无线信息传输——蓝牙通信 利用HC05蓝牙发射/接收模块完成“操作指令”的发送和接收。 为了实现对家电电器的控制，我们采用LED灯和继电器模拟实物电灯或者家电，通过语音识别去控制家电的开关，为了提高系统的识别率，本系统采用两级指令完成对系统的控制。向LD模块添加关键词时，通过编辑程序定义二维数组设定一级语音指令为“小黑”，二级语音指令为“开灯”、“关灯”，设定指令时，添加拼音的输入方式作为关键词数组，例如添加“小黑”命令，则写入“xiaohei”，汉字间的拼音用空格隔开。实现功能为接收语音
机电信息工程学院专业综合课程设计 系：信息与通信工程 专业：通信工程 班级：081班 设计题目：基于matlab的语音识别系统 学生姓名： 指导教师： 完成日期：2011年12月27日
一．设计任务及要求 1.1设计任务 作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。以语音识别开发出的产品应用领域非常广泛，有声控电话交换、语音拨号系统、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、声控智能玩具、医疗服务、银行服务、股票查询服务、计算机控制、工业控制、语音通信系统、军事监听、信息检索、应急服务、翻译系统等，几乎深入到社会的每个行业、每个方面，其应用和经济社会效益前景非常广泛。本次任务设计一个简单的语音识别系。 1.2设计要求 要求：使用matlab软件编写语音识别程序 二．算法方案选择 2.1设计方案 语音识别属于模式识别范畴，它与人的认知过程一样，其过程分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，语音识别系统对输入的语音信号进行学习。学习结束后，把学习内容组成语音模型库存储起来；在识别阶段，根据当前输入的待识别语音信号，在语音模型库中查找出相应的词义或语义。 语音识别系统与常规模式识别系统一样包括特征提取、模式匹配、模型库等3个基本单元，它的基本结构如图1所示。 图1 语音识别系统基本结构图 本次设计主要是基于HMM模型（隐马尔可夫模型）。这是在20世纪80年代引入语音识别领域的一种语音识别算法。该算法通过对大量语音数据进行数据统计，建立识别词条的统计模型，然后从待识别语音信号中提取特征，与这些模
型进行匹配，通过比较匹配分数以获得识别结果。通过大量的语音，就能够获得一个稳健的统计模型，能够适应实际语音中的各种突发情况。并且，HMM算法具有良好的识别性能和抗噪性能。 2.2方案框图 图2 HMM语音识别系统 2.3隐马尔可夫模型 HMM过程是一个双重随机过程：一重用于描述非平稳信号的短时平稳段的统计特征（信号的瞬态特征）；另一重随机过程描述了每个短时平稳段如何转变到下一个短时平稳段，即短时统计特征的动态特性（隐含在观察序列中）。人的言语过程本质上也是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变列。可见，HMM合理地模仿了这一过程，是一种较为理想的语音信号模型。其初始状态概率向量π，状态转移概率矩阵向量A，以及概率输出向量B一起构成了HMM的3个特征参量。HMM 模型通常表示成λ={π，A，B}。 2.4HMM模型的三个基本问题 HMM模型的核心问题就是解决以下三个基本问题： (1)识别问题：在给定的观测序列O和模型λ=（A,B,π）的条件下，如何有效地计算λ产生观测序列O的条件概率P(O︱λ)最大。常用的算法是前后向算法，它可以使其计算量降低到N2T次运算。 (2)最佳状态链的确定：如何选择一个最佳状态序列Q=q1q2…qT，来解释观察序列O。常用的算法是Viterbi算法。 (3)模型参数优化问题：如何调整模型参数λ=(A,B,π)，使P(O︱λ)最大：这是三个问题中最难的一个，因为没有解析法可用来求解最大似然模型，所以只能使用迭代法(如Baum-Welch)或使用最佳梯度法。 第一个问题是评估问题，即已知模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O，如何计算由该模型λ产生出该观测序列O的概率，问题1的求解能够选择出与给定的观测序列最匹配的HMM模型。 第二个问题力图揭露模型中隐藏着的部分，即找出“正确的”状态序列，这是一个典型的估计问题。
仪器科学与电气工程学院 本科毕业论文（设计）开题报告题目：用于智能家居的语音识别系统设计 学生姓名：学号： 专业：电气工程及其自动化 指导教师：讲师 2015年1月3日
1. 选题依据 1.1选题背景 语言作为人类信息交流中最重要的和最方便的方式,人与机器的交流能否像人与人一样自如,是人们研究的问题。控制论创始人维纳在1950年就曾指出:“通常,我们把语言仅仅看作人与人之间的通信手段,但是,要使人向机器,机器向人以及机器向机器讲话,那也是完全办得到的”。 随着现代科学技术的进一步发展和人民生活水平不断的提高,人们对家庭住宅需求的概念也发生了彻底的改变。人们正在从以往追求房屋空间的宽阔和装饰的亮丽、豪华,向着追求品味、安全、舒适、便捷和智能方向发展。现在的家庭不仅要满足人们生活、工作、娱乐和交流的需要,同时还可以提供充分的安全防护、物业管理等手段。智能家居是建筑艺术、生活理念与信息技术、电子技术等现代高科技手段完美结合的产物,它的出现满足了人们对住宅高性能、智能化的要求21世纪信息时代的到来,IT产业的发展和人们生活水平的提高,“智能家居”、“家庭自动化”、“网络家电”、“家庭网络”等技术的推动,智能家居的生活已经近在咫尺。 在智能家居中传统的家用电器的控制,无外乎两种控制方式:手动或遥控。随着家用电器的增多,开关和遥控越来越多,使用极不方便。这时,我们可以釆用语音识别的方式控制,例如,在观看电视频道时,我们可以很方便地直接说出“中央一套”来,所以语音识别及控制在智能家居中尤其重要。 1.2国内外研究现况 1、语音识别技术的发展 就技术而言，目前国内外对语音识别理论及各种实用算法的研究是一热点。人们普遍关心的问题是不断提高语音识别的识别率、识别更多的词汇量、扩大语音识别的应用等研究。语音识别技术发展到今天，PC 机的语音识别系统己经趋于成熟，而且还出现了一些具有实用价值和市场语音识别前景的语音识别芯片。近几年来，个人消费类电子产品的广泛使用，使大量的识别系统从实验室 PC 平台转移到嵌入式平台设备中，现在嵌入式对特定人语音识别系统的识别精度己经达到 98%以上。嵌入式语音识别系统和 PC 机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一些限制，但是它也有各自的特点。嵌入式系统体积小、可靠性高、耗电低、投入小、便于移动等优点，是嵌入式语音识别系统和 PC 机的语音识别系统相比的最大优势。而且嵌入式语音识别系统多为实时系统，当用户讲话后，系统能够立即完成词条识别并作出反应。这些特点决定了嵌入式语音识别系统的应用十分广泛。可以预测在近几年内，嵌入式语音识别系统的应用将更加广泛。各种语音识别系统将出现在市场上。根据美国专家预测，具有语音识别功能的产品可达 50 亿美元。在短期内还不可能具