中文语音智能平台

中文语音智能平台将语音浏览互联网变成了现实，该技术融自动语音识别、智能语音机器人和语音转换等技术于一体，人们可以用自然语言和计算机进行交流，方便、快捷地从浩瀚无际的互联网中获取信息。     

语音智能垃圾分类箱的设计

本设计的目的是推出一款智能自动分类垃圾桶,能够与垃圾投放者用普通话进行语音交互,识别出投放的是何种垃圾,实现投入垃圾的压缩与垃圾的准确分类投放并且能够识别垃圾是否装满方便于智能分类箱的使用者及时更换垃圾袋。     

利用收音机报时校准时间系统

给出了一种利用微机和收音机报时信号自动校准时系统的实现方法。     

基于智能语音交互系统的翻译机器人

目前,市面上搭载着语音交互系统的产品有很多,但是绝大部分的交互命令都局限于固定的关键词,在人工智能备受关注的今天,这样的设计显得尤为不人性化。针对上述问题,本设计开发了搭载有自然语言处理的智能语音交互系统,模仿了人类对话的方式与风格,设备能通过分析自然语言逻辑进入不同的功能场景,并根据自然语言解析后的语义完成相应的指令操作。该系统除了具有语音交互系统的基本功能外还实现了语音唤醒、闲聊对话、音乐播放和备忘提醒,能够满足使用者对于聊天对话的日常需求。     

智能垃圾桶中的语音识别技术应用研究

阐述基于语音识别的智能垃圾桶的系统设计方案,将智能垃圾桶分为5大功能模块进行设计,此5大功能模块为红外线感测模块、语音识别及播报模块、机械控制模块、远程定位和通信模块,以及外观模块.要想在智能垃圾桶中应用语音识别技术,还需要设置各功能模块相对应的硬件和软件,通过硬件与软件的共同作用,实现智能垃圾桶各功能模块的正常运行,...     

语音控制的智能小车设计

介绍了语音遥控的电动小车的机械结构及控制部分。在机械结构上,对普通的玩具小车做了改进,使小车的转向更加灵活,并且在设计范围内可以实现任意角度转弯和任意速度移动;而在控制系统部分,则采用语音控制方式,使小车可以“听懂”人的命令,娱乐性和互动性更强。     

语音翻译系统技术分析

语音翻译(SPeech Translation)技术作为一门综合性的计算机应用技术,近年来得到了广的关注。有关专家曾指出,语音翻译是自然语言处理、语音识别及其人工智能研究的最终目标一,是当今世界对计算机科学和工程最大的挑战[1],其应用效果如     

LD3320的嵌入式语音识别系统的应用

语音交互系统是比较人性化的人机操作界面,它需要语音识别系统的支持。LD3320就是这样一款语音识别芯片。介绍了该芯片的工作原理及应用,给出了LD3320与微处理器的硬件接口电路及软件程序。随着高档MCU的不断出现,以MCU为核心的嵌入式语音交互系统会有非常好的应用前景。     

智能熊猫口语对话系统

论文介绍一套应用于博物馆熊猫模型的口语对话系统。该系统利用大词汇量非特定人连续语音识别技术与口语对话模型实现了智能熊猫系统的人机知识问答。系统采用统计的正则语言模型和机器主导的口语对话策略提高系统的识别速度和识别率。由于采用基于子词的声学模型,系统的识别词表易于增加,不受限制。该系统自2001年7月起在北京自然博物馆正式运行,系统对环境噪声以及带有不同方言口音的普通话都表现出良好的稳健性。在实际环境下的测试表明系统语音识别率达到99.07%。     

智能电话远程控制系统

本文主要介绍了一种新的智能家居远程控制系统。该系统以电话线路为信号载体，可以采用电话机上的按键作为命令键来实现对家用电器的控制；同时还引入了语音识剐和语音提示功能。实验结果表明，该电路简单可靠，系统使用方便。     

智能语音电费催费系统的设计与实现

由于用电户数在不断地增加,电力工作人员的电费催费与回收的工作也日趋繁重,而传统的催费方式存在很大的局限性.因此,实现电费催费工作的智能化势在必行.本文主要研究并实现了基于Tacotron2与Griffin-Lim算法的端到端语音合成模块,同时使用Spring Boot作为主体框架,结合RocketMQ与WebSocke...     

语音人机界面标引系统的实现

本文实现了一个媒体资产管理中的语音人机界面标引系统。系统以连续混合高斯隐马尔可夫模型为基础，采用分层构筑维特比算法进行训练和识别。为实现标引的实时性．采用实时计算的方法。为了减少计算量．并没有将状态持续时间分布引入Viterbi译码，而是将其作为后处理部分。对于数字识别，以声调作为辅助判决。以此做了一个体育赛事的词库．测试表明，标引系统首选识别率达到93．5％，前五选识别率达到98％。     

基于Dialogic语音卡实时数据采集的电话语音识别系统

语音识别技术在新一代呼叫中心的IVR系统中得到了广泛的应用。为了使用Dialogic电话语音卡进行语音识别,文章解决了用Dialogic语音卡进行语音数据实时采集的问题,并给出了一种用动态背景噪声电平检测语音的算法,建立起了基于DialogicD/120JCT-LS电话语音卡的自动电话交换转接系统。     

语音识别前端鲁棒性问题综述

随着手持设备的日益小型化以及一些特殊场合的限制,使用语音识别这种自然的人机接口技术愈发显得迫切。基于HMM架构的语音识别技术经过几十年的发展,在实验室环境下已经取得了很高的识别率。当前已经取得的技术要想走向实用化,所面临的最大障碍来自于语音识别前端的鲁棒性问题。本文对语音识别的前端鲁棒性问题做了比较深入细致的分析,并在此基础上比较全面地介绍了解决这些棘手问题所采取的一些措施。文章最后对语音识别前端鲁棒性问题给出了一定的讨论和展望。     

一种新型的嵌入式语音识别机器人系统

本文探讨和研究了一种新型的基于嵌入式系统以及DSP的语音识别工业机器人系统。系统采用嵌入式 DSP的方案使机器人的性能、成本、可配置性和可扩展性达到一个更佳的平衡点,同时在语音识别方面采用了改进的MFCC方法进行语音特征提取以及采用基于K均值分段的HMM模型进行实时语音学习与识别使算法的实时性和可移植性提高。     

一个面向语音识别的云南民族口音普通话语音数据库

介绍了一个以语音识别为目的的云南民族口音普通话语音数据库。当前，语音识别技术要走向实用必须解决用户情况多样性带来的鲁棒性问题，通常把这个问题简要地归结为“男女老幼”和“南腔北调”。作为民族文化大省的云南，共有25个少数民族，广大少数民族同胞在说普通话时明显带有地方民族口音，云南民族口音普通话语音识别研究是用户情况多样性研究的重要内容，而为之建立云南民族口音普通话语音数据库是该研究的重要基础和先决条件。     

基于词组的语音识别模型研究

本文在简单介绍三种词组语音识别模型后,提出了采用离散隐马尔柯夫模型（DHMM）来构建语音识别系统,并在此基础上引入矢量量化（VQ）模块来保证识别率和识别速度,具有良好的实用性     

低速率语音压缩编码对语音识别系统的影响

通过窄带信道将语音信号传输到远端的识别系统，从而实现远距离的人机对话，具有重要的现实意义。在2．4kbps的速率下，语音编码算法依然可以合成出可懂度非常高的语音，但是这样的语音信号与原始语音相比还是有巨大的损失。低速率语音编码算法对于语音识别产生的影响是巨大的，因此必须想办法减轻这种损失对于识别的损害。在此选择了三种不同的低速率语音编码器，分别使用LPC(Linear Pledictive Coding，线性预测)算法、MELP(Mixed Excitation Linear Prediction，混合激励线性预测)算法和IMBE(Improved Multiband Excitation，增强多带激励)算法，都在2．4kbps的速率下工作，将其对语音识别系统的影响进行了比较。对于特定人连续语音识别系统和非特定人连接词识别系统，在使用不同的特征矢量时，不同编码器产生的识别效果有比较大的差异。实验结果表明，语音编码器和语音识别系统的结构有很重要的联系，尽量采用相近的结构有助于获得良好的识别结果。另外，改变提取语音识别特征参数的方式也会有利于提高语音识别系统的性能。     

线性判别分析在汉语语音识别中的应用

该文实现了线性判别分析在汉语连续语音识别系统中的应用。通过将多帧原始特征联合后进行特征选择,特征之间的帧间相关性得到了有效的利用,从而提高了语音的识别率。实验结果表明,系统误识率下降16.90%。