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幸福0571
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飘零雨迹

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与机器进行语音交流,让机器明白你说什么,这是人们长期以来梦寐以求的事情。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。语音识别是一门交叉学科。近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。人们预计,未来10年内,语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。  语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。  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。 任务分类和应用 根据识别的对象不同,语音识别任务大体可分为3类,即孤立词识别(isolated word recognition),关键词识别(或称关键词检出,keyword spotting)和连续语音识别。其中,孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词,如“开机”、“关机”等;连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音,如一个句子或一段话;连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音,但它并不识别全部文字,而只是检测已知的若干关键词在何处出现,如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。  根据针对的发音人,可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别,前者只能识别一个或几个人的语音,而后者则可以被任何人使用。显然,非特定人语音识别系统更符合实际需要,但它要比针对特定人的识别困难得多。  另外,根据语音设备和通道,可以分为桌面(PC)语音识别、电话语音识别和嵌入式设备(手机、PDA等)语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形,因此需要构造各自的识别系统。  语音识别的应用领域非常广泛,常见的应用系统有:语音输入系统,相对于键盘输入方法,它更符合人的日常习惯,也更自然、更高效;语音控制系统,即用语音来控制设备的运行,相对于手动控制来说更加快捷、方便,可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域;智能对话查询系统,根据客户的语音进行操作,为用户提供自然、友好的数据库检索服务,例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。 前端前端处理是指在特征提取之前,先对原始语音进行处理,部分消除噪声和不同说话人带来的影响,使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来,准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后,后续处理就可以只对语音信号进行,这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波,该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。处理声学特征 声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程,也是一个信号解卷过程,目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性,特征提取必须在一小段语音信号上进行,也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧,帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频,对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征* 线性预测系数LPC:线性预测分析从人的发声机理入手,通过对声道的短管级联模型的研究,认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式,从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS,即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法(德宾Durbin法)、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。  * 倒谱系数CEP:利用同态处理方法,对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数,再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱(LPCCEP),在获得滤波器的线性预测系数后,可以用一个递推公式计算得出。实验表明,使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。  * Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP:不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征,Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现,当两个频率相近的音调同时发出时,人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界,当两个音调的频率差小于临界带宽时,人就会把两个音调听成一个,这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。  MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域,之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积,最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT,取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数,但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。声学模型 语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成,分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。  HMM声学建模:马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机,隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见,外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统,输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设,一是内部状态的转移只与上一状态有关,另一是输出值只与当前状态(或当前的状态转移)有关,这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。  语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模,一个音素就是一个三至五状态的HMM,一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM,而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。上下文相关建模:协同发音,指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化,从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变,从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响,从而使模型能更准确地描述语音,只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone,考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。  英语的上下文相关建模通常以音素为基元,由于有些音素对其后音素的影响是相似的,因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应,通过回答一系列前后音所属类别(元/辅音、清/浊音等等)的问题,最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。 语言模型语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律,其中N-Gram简单有效,被广泛使用。  N-Gram:该模型基于这样一种假设,第n个词的出现只与前面N-1个词相关,而与其它任何词都不相关,整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。  语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度(Perplexity)来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度,或者从压缩的角度来看,每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数,其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值,以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。 搜索  连续语音识别中的搜索,就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号,从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中,往往要依据经验给语言模型加上一个高权重,并设置一个长词惩罚分数。  Viterbi:基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态,计算解码状态序列对观察序列的后验概率,保留概率最大的路径,并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下,同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别,从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。  由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测,基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性,同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列,因而具有可比性,束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径,大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索:为在搜索中利用各种知识源,通常要进行多遍搜索,第一遍使用代价低的知识源,产生一个候选列表或词候选网格,在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典,这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解,往往要利用一些代价更高的知识源,如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析,进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。  N-best搜索产生一个候选列表,在每个节点要保留N条最好的路径,会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选,但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径,保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选,对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。  前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后,搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中,因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索,经济地搜索出N条候选。 系统实现   语音识别系统选择识别基元的要求是,有准确的定义,能得到足够数据进行训练,具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模,汉语的协同发音不如英语严重,可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力,会使得性能急剧下降。  听写机:大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数,识别时,将基元串接成词,词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率,形成循环结构,用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点,先进行分割再对每一段进行解码,是用以提高效率的一个简化方法。  对话系统:用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限,对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统,其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器,识别产生的N-best候选或词候选网格,由语法分析器进行分析获取语义信息,再由对话管理器确定应答信息,由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限,也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。 自适应与强健性   语音识别系统的性能受许多因素的影响,包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性,是要提高系统克服这些因素影响的能力,使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定;自适应的目的,是根据不同的影响来源,自动地、有针对性地对系统进行调整,在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。  解决办法按针对语音特征的方法(以下称特征方法)和模型调整的方法(以下称模型方法)分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数,或是在现有的特征参数基础上,加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关(SI)模型,从而使其成为说话人自适应(SA)模型。  说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法,模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。  语音系统中的噪声,包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征,模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波,模型方法有倒谱平移。 微软语音识别引擎   微软在office和vista中都应用了自己开发的语音识别引擎,微软语音识别引擎的使用是完全免费的,所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发的语音识别应用软件,例如《语音游戏大师》《语音控制专家》《芝麻开门》等等软件。 语音识别系统的性能指标   语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围:这是指机器能识别的单词或词组的范围,如不作任何限制,则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制:是仅能识别指定发话者的语音,还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求:使用前要不要训练,即是否让机器先“听”一下给定的语音,以及训练次数的多少。④正确识别率:平均正确识别的百分数,它与前面三个指标有关。  小结  以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果,但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入,但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点,针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题,而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。
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松子红枣茶

摘要:简洁、具体的摘要要反映论文的实质性内容,展示论文内容足够的信息,体现论文的创新性,展现论文的重要梗概,一般由具体研究的对象、方法、结果、结论四要素组成。对象——是论文研究、研制、调查等所涉及的具体的主题范围,体现论文的研究内容、要解决的主要问题,是问题的提出,研究方向的确立与目标的定位。方法——是论文对研究对象进行研究的过程中所运用的原理、理论、条件、材料、工艺、结构、手段、程序,是完成研究对象的必要手段。结果——是作者运用研究方法对研究对象进行实验、研究所得到的结果、效果、数据,被确定的关系等,是进行科研所得的成果。结论——是作者对结果的分析、研究、比较、评价、应用、提出的问题等,是结果的总结,显示研究结果的可靠性、实用性、创新性,体现论文研究的价值与学术水平,是决定论文被检索的窗口。中文摘要的写作要求:摘要以主题概念不遗漏为原则,中文摘要字数为200-300字,英文摘要为100-用重要的事实开头,突出论文新的信息,即新立题、新方法、结论与结果的创新性等叙述要完整,清楚,简明扼要,逻辑性要强,结构完整,删去背景与过去的研究信息,不应包含作者将来的计划,杜绝文学性修饰与无用的叙述摘要中涉及他人的工作或研究成果的,尽量列出他们的名字不以数字开头,中英文必须对应举例:题目:声带振动功能模式识别摘要:应用小波变换估计传导语音的谐波噪声比(具体方法),研究了不同发声方式、发音及声带病变对传导语音谐波噪声比的影响,并与口腔语音的谐波噪声比进行了对比研究(具体对象),发现发不同元音时,传导语音谐波噪声比的变化范围是5bB,口腔语音谐波噪声比的变化范围为20dB;不同发声方式的传导语音谐波噪声比的变化范围可达18dB,口腔语音的变化范围为12dB(具体结果)。结果表明传导语音谐波噪声比能够更好地反映声带振动模式,是一种研究声带振动功能和模式及喉部疾病诊断的有效方法(具体结论)。关键词:口腔语音;传导语音;谐波噪声比;小波变换(2)英文摘要实例THEME:Identification of vocal cords vibration functions and modesAbstract: This paper studied the estimation of harmonic to noise ratio (HNR) in transmitted sound signals(具体对象)by wavelet transform(具体方法) When normal and laryngeal pathological subjects phonate sustained vowels in breathy, falsetto, leakage and pressed modes in normal loudness, these HNRs in transmitted sound signals were estimted and compared with the HNR in human voice(过去时态) It is pointed that for normal subjects in a variety of vowels, the 20 dB For normal subject in a variety of phonation modes, the variation of HNR in transmitted sound signals exceeds 18 dB and in human voice signals in within 12 dB(具体结果) The results indicate that the NHR in transmitted sound signals could more accurately image vocal cords vibration characteristics and could be an effective measurement for studying vocal cords vibration and clinical laryngeal disease diagnosis(具体结论)(现在时态)Keywords: human voice; transmitted sound; harmonic to noise ratio; wavelet transform中文摘要 摘要是对论文内容的简短而全面的概括,能够让读者迅速总揽论文的内容。与题名一样,摘要也是各种数据库中常见的检索对象。摘要是整篇论文中最重要的组成部分。就作者而言,一旦论文刊登在期刊上,论文摘要就将作为印刷版或电子版的摘要总集的一部分,开始其活跃而又长久的“生涯”。就读者而言,与某篇心理学论文的第一次接触多是从阅读其摘要开始的。多数人通过计算机检索系统对所需的文献进行搜索,计算机屏幕上显示的只有摘要部分。在翻阅学术期刊时,大部分人也是首先阅读论文的摘要,然后再依据摘要来决定是否阅读整篇论文。因此,摘要既要具有高度的信息浓缩性,又要具有可读性,还要结构完整、篇幅简短以及独立成篇。一篇好的摘要应具备以下特点: 准确性。摘要应能准确反映论文的目的和内容,不应包含论文中没有出现的内容。如果该研究主要是在以前的某个研究的基础上进行的,是对以前研究的扩展,那么,就应该在摘要中注明以前研究的作者姓名和年份。将摘要与论文的层次标题进行对比是核实摘要精确性的有效方法。 独立性。摘要应自成一体,独立成篇,所以要对特殊的术语、所有的缩写(计量单位除外)、省略语做出说明,拼写出实验和药品的名称(药品采用通用名称)。新术语或尚无合适中文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。在引用其他出版物时要包括作者的姓名和出版日期(在论文的参考文献表中要充分说明文献资料的出处)。 简练而具体。摘要中的每一个句子都要能最大限度地提供信息,且尽可能地简练。摘要的长度一般不超过300字。摘要的开头要提出最重要的信息(但不要重复题名)。它可以是目的或论题,也可以是结果或结论。摘要里最多只需包括4个或5个最重要的观点、结果或含意。 节省摘要篇幅的方法:(1)不要把本学科领域中的常识性内容写入摘要,但也不要过于深奥,令一般读者难以明白;切忌把应在前言中出现的内容写入摘要;(2)一般也不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是《婴儿问题解决行为的特点与发展》,摘要的开头就不要再写“对婴儿问题解决行为的特点与发展进行了研究。”(3)除实在无法变通外,一般不用数学公式,不出现插图、表格。(4)不用引文,除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。(5)用第三人称。建议采用“对……进行了研究”、“报告了……的现状”、“进行了……调查”等记述方式,不必使用“本文”、“作者”等作为主语。非评价性。报告研究结果而不是对研究结果进行评价,不要在摘要中对论文内容做诠释和评论(尤其是自我评价)。 连贯性和可读性。采用条理清晰、措辞有力的形式写作。尽可能地使用第三人称来取代第一人称。避免使用缺乏实质信息的“万金油”语句(例如:“具有一定的理论意义和实践意义”或者“由此推断”)。 一篇实验研究报告的摘要应该包括: 研究的问题,如果可能,用一句话表达; 被试,详细说明相关特性,例如数量、类型、年龄、性别、种类等; 实验方法,包括仪器,数据收集程序,完整的测验名称,使用的任何药剂的剂量和方法(特别是当使用的药剂是一种新药剂或者对研究很重要时); 结果,包括统计水平的显著性; 结论、含意或应用。 实验研究报告的摘要示例如下:研究了高频汉字识别中形音义激活的时间进程。被试为北京师范大学本科生120名。4种启动类型分别为形似启动、音同启动、义近启动和无关启动。启动字的呈现时间(SOA)分别为43,57,85,145ms。实验1中,要求被试判断目标字是否是动物名称,实验2要求被试判断目标字的读音是否为“yi”。用MANOVA分析了不同SOA条件下的启动效应,发现高频汉字形音义激活的时序为字形—字义—字音。这一结果说明了高频汉字的字义可直接由字形特征获得,语音是自动激活的。(资料来源:陈宝国,彭聃龄汉字识别中形音义激活时间进程的研究(Ⅰ)心理学报,2001,33(1):1~有改动)一篇综述或者理论性论文的摘要应该包括: 主题,用一句话概括; 论文的意图、论题或组织结构和范围(全面的或有选择的); 资料来源(例如个人观察资料,已发表的文献); 结论。 综述类文章的摘要示例如下:对发展性阅读障碍的产生机制的探讨有利于寻找适当的治疗方法。文章在简要回顾阅读障碍的界定、研究内容和有关理论争论基础上,重点介绍了阅读障碍的神经基础和遗传机制。文章从大脑结构和功能单侧化、完成认知任务时大脑的激活模式、激活时间进程以及视觉巨细胞等方面介绍了发展性阅读障碍者与正常读者之间存在的差异。文章还指出许多双生子研究都发现同卵双生子的阅读障碍同现率高于异卵双生子,尤其是近期的遗传学研究鉴定出几个与阅读障碍有关的染色体,如6号和15号染色体与语音障碍和拼写障碍有关。这些研究结果说明发展性阅读障碍有一定的脑神经基础和遗传基础。(资料来源:孟祥芝,周晓林发展性阅读障碍的生理基础心理科学进展,2002,10(1):7~有改动)一篇方法学论文的摘要应该包括: 方法的类别; 方法的基本特征; 方法的应用范围; 该方法在不同情况下的表现,包括它的统计力及在违反各项假设下的稳定性。 一篇个案研究的摘要应该包括: 被试及其相关特征; 个案所能说明的问题或解决办法; 对今后研究或理论建设的启示。 一篇精确、简练、易懂和信息量丰富的摘要能够增加论文的读者数量和将来论文的可提取性,必须在此基础上认真考虑摘要的长度。例如,对于一些英文数据库而言,如果摘要长度超过960个字符的限制,摘要录用者可能会删减摘要的长度以满足数据库的要求。

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