重庆语音识别工具

    该芯片集成了语音识别处理器和一些外部电路，包括A／D、D／A转换器、麦克风接口、声音输出接口等，而且可以播放MP3。不需要外接任何的辅助芯片如FLASH，RAM等，直接集成到产品中即可以实现语音识别、声控、人机对话功能。MCU通信采用SPI总线方式，时钟不能超过1．5MHz。麦克风工作电路，音频输出只需将扬声器连接到SPOP和SPON即可。使用SPI总线方式时，LD3320的MD要设为高电平，SPIS设为低电平。SPI总线的引脚有SDI，SDO，SDCK以及SCS。INTB为中断端口，当有识别结果或MP3数据不足时，会触发中断，通知MCU处理。RSTB引脚是LD3320复位端，低电平有效。LED1，LED2作为上电指示灯。3软件系统设计软件设计主要有两部分，分别为移植LD3320官方代码和编写语音识别应用程序。3．1移植LD3320源代码LD3320源代码是基于51单片机实现的，SPI部分采用的是软件模拟方式，但在播放MP3数据时会有停顿现象，原因是51单片机主频较低，导致SPI速率很慢，不能及时更新MP3数据。移植到ATMEGA128需要修改底层寄存器读写函数、中断函数等。底层驱动在Reg_RW．c文件中，首先在Reg_RW．h使用HARD_PARA_PORT宏定义，以支持硬件SPI。近年来，该领域受益于深度学习和大数据技术的进步。重庆语音识别工具

    语音文件“/timit/test/dr5/fnlp0/”的波形图、语谱图和标注SwitchBoard——对话式电话语音库，采样率为8kHz，包含来自美国各个地区543人的2400条通话录音。研究人员用这个数据库做语音识别测试已有20多年的历史。LibriSpeech——英文语音识别数据库，总共1000小时，采样率为16kHz。包含朗读式语音和对应的文本。Thchs-30——清华大学提供的一个中文示例，并配套完整的发音词典，其数据集有30小时，采样率为16kHz。AISHELL-1——希尔贝壳开源的178小时中文普通话数据，采样率为16kHz。包含400位来自中国不同口音地区的发音人的语音，语料内容涵盖财经、科技、体育、娱乐、时事新闻等。语音识别数据库还有很多，包括16kHz和8kHz的数据。海天瑞声、数据堂等数据库公司提供大量的商用数据库，可用于工业产品的开发。08语音识别评价指标假设"我们明天去动物园"的语音识别结果如下：识别结果包含了删除、插入和替换错误。度量语音识别性能的指标有许多个，通常使用测试集上的词错误率(WordErrorRate，WER)来判断整个系统的性能，其公式定义如下：其中，NRef表示测试集所有的词数量，NDel表示识别结果相对于实际标注发生删除错误的词数量，NSub发生替换错误的词数量。四川语音识别机语音识别，通常称为自动语音识别。

    在识别时可以将待识别的语音的特征参数与声学模型进行匹配，得到识别结果。目前的主流语音识别系统多采用隐马尔可夫模型HMM进行声学模型建模。（4）语言模型训练语言模型是用来计算一个句子出现概率的模型，简单地说，就是计算一个句子在语法上是否正确的概率。因为句子的构造往往是规律的，前面出现的词经常预示了后方可能出现的词语。它主要用于决定哪个词序列的可能性更大，或者在出现了几个词的时候预测下一个即将出现的词语。它定义了哪些词能跟在上一个已经识别的词的后面（匹配是一个顺序的处理过程），这样就可以为匹配过程排除一些不可能的单词。语言建模能够有效的结合汉语语法和语义的知识，描述词之间的内在关系，从而提高识别率，减少搜索范围。对训练文本数据库进行语法、语义分析，经过基于统计模型训练得到语言模型。（5）语音解码和搜索算法解码器是指语音技术中的识别过程。针对输入的语音信号，根据己经训练好的HMM声学模型、语言模型及字典建立一个识别网络，根据搜索算法在该网络中寻找一条路径，这个路径就是能够以概率输出该语音信号的词串，这样就确定这个语音样本所包含的文字了。所以，解码操作即指搜索算法。

    2）初始化离线引擎：初始化讯飞离线语音库，根据本地生成的语法文档，构建语法网络，输入语音识别器中；（3）初始化声音驱动：根据离线引擎的要求，初始化ALSA库；（4）启动数据采集：如果有用户有语音识别请求，语音控制模块启动实时语音采集程序；（5）静音切除：在语音数据的前端，可能存在部分静音数据，ALSA库开启静音检测功能，将静音数据切除后传送至语音识别引擎；（6）语音识别状态检测：语音控制模块定时检测引擎系统的语音识别状态，当离线引擎有结果输出时，提取语音识别结果；（7）结束语音采集：语音控制模块通知ALSA，终止实时语音数据的采集；（8）语义解析：语音控制模块根据语音识别的结果，完成语义解析，根据和的内容，确定用户需求，根据的内容，确认用户信息；（9）语音识别结束：语音控制模块将语义解析的结果上传至用户模块，同时结束本次语音识别。根据项目需求，分别在中等、低等噪音的办公室环境中，对语音拨号软件功能进行科学的测试验证。 语音识别在移动端和音箱的应用上为火热，语音聊天机器人、语音助手等软件层出不穷。

    DBN），促使了深度神经网络（DNN）研究的复苏。2009年，Hinton将DNN应用于语音的声学建模，在TIMIT上获得了当时比较好的结果。2011年底，微软研究院的俞栋、邓力又把DNN技术应用在了大词汇量连续语音识别任务上，降低了语音识别错误率。从此语音识别进入DNN-HMM时代。DNN-HMM主要是用DNN模型代替原来的GMM模型，对每一个状态进行建模，DNN带来的好处是不再需要对语音数据分布进行假设，将相邻的语音帧拼接又包含了语音的时序结构信息，使得对于状态的分类概率有了明显提升，同时DNN还具有强大环境学习能力，可以提升对噪声和口音的鲁棒性。简单来说，DNN就是给出输入的一串特征所对应的状态概率。由于语音信号是连续的，不仅各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位还会受到上下文的影响。虽然拼帧可以增加上下文信息，但对于语音来说还是不够。而递归神经网络（RNN）的出现可以记住更多历史信息，更有利于对语音信号的上下文信息进行建模。由于简单的RNN存在梯度和梯度消散问题，难以训练，无法直接应用于语音信号建模上，因此学者进一步探索，开发出了很多适合语音建模的RNN结构，其中有名的就是LSTM。

通过方向盘上的手指控制，启动语音识别系统，并通过音频提示向驾驶员发出信号。湖北长语音识别

需要对发生在数千个离散时间步骤前的事件进行记忆，这对语音识别很重要。重庆语音识别工具

    美国**部下属的一个名为美国**高级研究计划局(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，DARPA)的行政机构，在20世纪70年代介入语音领域，开始资助一项旨在支持语言理解系统的研究开发工作的10年战略计划。在该计划推动下，诞生了一系列不错的研究成果，如卡耐基梅隆大学推出了Harpy系统，其能识别1000多个单词且有不错的识别率。第二阶段：统计模型(GMM-HMM)到了20世纪80年代，更多的研究人员开始从对孤立词识别系统的研究转向对大词汇量连续语音识别系统的研究，并且大量的连续语音识别算法应运而生，例如分层构造(LevelBuilding)算法等。同时，20世纪80年代的语音识别研究相较于20世纪70年代，另一个变化是基于统计模型的技术逐渐替代了基于模板匹配的技术。统计模型两项很重要的成果是声学模型和语言模型，语言模型以n元语言模型(n-gram)，声学模型以HMM。HMM的理论基础在1970年前后由Baum等人建立，随后由卡耐基梅隆大学(CMU)的Baker和IBM的Jelinek等人应用到语音识别中。在20世纪80年代中期，Bell实验室的.Rabiner等人对HMM进行了深入浅出的介绍。并出版了语音识别专著FundamentalsofSpeechRecognition，有力地推动了HMM在语音识别中的应用。重庆语音识别工具