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语音信号处理的三个方面以及各自的目标：
1.语音合成。
语音合成的是为了让计算机产生高质量的、高自然度的连续语音。计算机语音合成系统又称文语转换系统（TTS），主要是将文本输出语音。发展过程：共振峰合成、LPC合成、PSOLA技术。
2.语音编码。
在语音信号传输过程中，频率资源的合理使用，显得很珍贵，所以在传输之前，先将语音信号进行语音编码压缩。
3.语音识别。
语音识别涉及到语言学、计算机科学、信号处理、生理学等相关学科，是模式识别的分支。其主要目的是让计算机通过识别和理解将语音翻译成可执行的命令或者是文本。
主要研究方向：根据说话方式，孤立语音识别系统，连接词语音识别系统，连续语音识别系统。根据说话人，特点人识别系统，非特点人识别系统。根据词汇量，小词汇语音识别系统，中等词汇语音识别系统，大词汇语音识别系统，无穷词汇识别系统。
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平安科技声纹算法团队关于说话人聚类研究成果的论文《基于离散可变分自编码的鲁棒的说话人聚类方法》（A ROBUST SPEAKER CLUSTERING METHOD BASED ON DISCRETE TIED VARIATIONAL AUTOENCODER）近日被语音信号处理领域的顶级学术会议ICASSP接收认可。
理论部分：音频信号处理高等数学->复变函数->信号与系统->数字信号处理这些都是大学课程～入门的话，就是能够自己理解FFT的原理，还有滤波器的原理（Z变换），就差不多了，至少分析频谱神马的没有问题了。语音信号处理教材不清楚，主要是关于倒谱，mfcc，f0等等音频特征量的提取和从特征量恢复出语音。当年我一开始学是看的各种硕士毕业论文，拿语音识别啥的关键字能搜到一大堆，大都说得很详细，慢慢看就好～要做语音识别语音合成的话，还需要加上 概率论和统计学知识，这部分自学比较困难，特别是HMM的原理，当年读硕士时有教授教，自己还搞了好久才弄懂。建议会用就行，原理可以无视～实践部分：音频信号处理的话，编解码技术几乎就是集大成，先从最简单的pcm->dpcm->adpcm->lpc的顺序学一下基本的编解码原理。然后拿个mp3的编解码来看，算法什么的现在网上一搜一大堆，有了上面的理论基础自己再实际下载参考程序自己试着琢磨一下就好。mp3级别的编解码分很多步骤，合起来很复杂，分解成一步一步来就行。能够理解mp3的编码原理了，再去看降噪什么的，就是分分钟的事情了。
你好。希望有人看到信息。来管管
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：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级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。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。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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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。
一般都是软件或硬件编程工作。1。图像方面。包括图像的处理、压缩、编码，以及识别。2。通信网络算法方面。包括通信网络中某个节点的算法设计，比如路由算法。3。语音信号处理方面。包括语音的识别、分析。4。器件电路的设计、编程。你说的那些大多数都是没学过什么专业课程的人都可以写的题目。 论文主要就是写一些算法的设计和实现，与数学关系比较紧密。最关键的是你写这个论文的目的，即论文中涉及的东西是有用处的。
电子废弃物 手机辐射等 没人研究的领域才比较容易出成果
你可以写3G标准或消费电子产业的发展趋势 我也是电子信息系的 还有什么问题可以问我
1．电子与通信工程 无线网络 光通信 多媒体通信
2．网络 软件技术在通信工程 微波工程 信息通信工程
3．人工智能 生物信息学 软件工程 信号处理
4．嵌入式系统 编码 音频/语音信号处理 图像/视频处理和编码
5．医学成像和图像分析 应用电子生物医学电子 工业电子和自动化 机器人
6．电子设备在通信 电子工程 神经网络的应用 工业自动化与控制
7．设备建模与仿真 VLSI设计与测试 微加工、微传感器和MEMS 光电子和光子技术
8．工艺技术 纳米技术 信息技术 通信和车辆技术
9．电力系统和电子 控制系统 生物医学工程 生物医学成像
10．图像处理和可视化 生物医学信号处理和分析 医疗数据存储和压缩技术 生物医学建模
11．生物信息学 计算机和信息科学嵌入系统 信息工程和应用 电气工程与应用
12．控制工程和应用 通信技术与应用 服务科学 工程和应用
13．生物信息学和应用 能源和交通方面的智能方法
Ø 出版社：SPIE(The International Society for Optics and Photonics)光学学会
Ø 检索核心：EI SCI
Ø 发表方法：在线投稿或EASYCHAIR
Ø 缩写：ICEIE2017
Ø 周期：投稿后在2-3周内会有审稿结果，在会议结束后3-6个月完成论文的出版和检索
Ø 合作单位：山东大学(威海)
Ø 时间：2017年09月16-17日
Ø 发表流程
u 投稿→审稿→审核结果通过→录用通知→论文注册→注册成功→参加会议→会议完成→论文出版→论文检索→完成
参考内容来源：《ICEIE2017电子与信息工程》
现代语言信息处理系统在电子计算机的帮助下，能够相对独立于研究者个人的分析大量语言实例并加以归纳，得出其中的一定规律，对现代的语言研究有着重要而深远的影响。
最好是自己写是比较，要是没有时间再去找别人去写也是可以的。但是一定是要找正规的。
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1. 现代汉语语法的格关系 鲁川,林杏光 文献来自: 汉语学习 1989年 第05期 CAJ下载 PDF下载 现代汉语语法的“格”(case)指的是“语义格”。 汉语的谓词V(verbal)包括动词和形容词,体词N(Nominal)包括名词、代名词和量词。 格关系是诸多的语义关系(semantic relahons ... 被引用次数: 54 文献引用-相似文献-同类文献 2. 现代汉语句尾“了”的语法意义及其解说 刘勋宁 文献来自: 世界汉语教学 2002年 第03期 CAJ下载 PDF下载 《面临新世纪挑战的现代汉语语法研究》,济南:山东教育出版社。 萧国政(2000)现代汉语句末“了”意义的析离,《面临新世纪挑战的现代汉语语法研究》,济南:山东教育出版社。 赵世开 沈家煊(1984)汉语“了”字跟英语 ... 被引用次数: 40 文献引用-相似文献-同类文献 3. 现代汉语方位成分的分化和语法化 方经民 文献来自: 世界汉语教学 2004年 第02期 CAJ下载 PDF下载 《现代汉语语法讲话》,北京:商务印书馆。 方经民(1982) 《关于语素、词和短语》一文读后,《中国语文》第3期。 方经民(1997) 论汉语方位参照系统中的对立平行现象,《大河内康宪教授退官记念-- ... 被引用次数: 13 文献引用-相似文献-同类文献 4. 现代汉语语法特点和汉语语法研究的本位观 金立鑫,白水振 文献来自: 汉语学习 2003年 第05期 CAJ下载 PDF下载 § 1现代汉语语法特点1 .1现代汉语语法的一般样式现代汉语在语序类型上属于 SVO型语言 ,语法上的一般规则是 :句子成分一般按照“主语——谓语——宾语”的顺序排列 ,定语在名词的前面 ,状语在动词、形容词的前面 ... 被引用次数: 5 文献引用-相似文献-同类文献 5. 现代汉语个体量词语法特点的认知解释 范伟 文献来自: 南京师范大学文学院学报 2001年 第02期 CAJ下载 PDF下载 现代汉语个体量词语法特点的认知解释@范伟$南京师范大学文学院!江苏南京210097现代汉语 ... 语法特点;;认知解释本文对汉语语法中有关个体量词的四个特点作了认知方面的解释,认为:1 ... 被引用次数: 11 文献引用-相似文献-同类文献 6. 现代汉语的句子构造与词尾“了”的语法位置 刘勋宁 文献来自: 语言教学与研究 1999年 第03期 CAJ下载 PDF下载 现代汉语词尾“了”的语法意义,《中国语文》第5 期。 刘勋宁1990 现代汉语句尾“了”的语法意义及其与词尾“了”的联系,《世界汉语教学》第2 期。 刘勋宁1998 《现代汉语研究》,北京语言文 ... 被引用次数: 20 文献引用-相似文献-同类文献 7. 《现代汉语语法信息词典》的新进展 俞士汶,朱学锋,王惠 文献来自: 中文信息学报 2001年 第01期 CAJ下载 PDF下载 国家科技攻关项目“现代汉语语法信息词典”的开发。这部电子词典的规格说明书[1]在《中文信息学报》1996年第2期全文发表之后,它在汉语信息处理领域的影响逐步显现出来。更详细地介绍这部词典的专著《现代汉语语法信息词典详解》[2]于 ... 被引用次数: 12 文献引用-相似文献-同类文献 8. 八十到九十年代的现代汉语语法研究 邵敬敏 文献来自: 世界汉语教学 1998年 第04期 CAJ下载 PDF下载 对现代汉语语法研究来说,是前所未有的大好时机,人们的思想从来也没有像现在这样开放过,语法研究的深度和广度也从来没有达到过像现在这样的水平。我们这一代能够亲身参与这一时期的研究工作,应该说,是十分幸运的。今年是汉语 ... 被引用次数: 11 文献引用-相似文献-同类文献 9. 现代汉语的隐性语法范畴 萧国政 文献来自: 华中师范大学学报(人文社会科学版) 1999年 第02期 CAJ下载 PDF下载 萧国政《现代汉语语法问题研究》,华中师范大学出版社1994年版,第24-33页。关于指称和陈述,可参看陆俭明《八十年代中国语法研究》和朱德熙《自指和转指:汉语名词化标记“的、者、所、之”的语法功能和语义功能》,载《方言 ... 被引用次数: 4 文献引用-相似文献-同类文献 10. 80年代以来汉语信息处理研究述评——作为现代汉语语法研究的应用背景之一 詹卫东 文献来自: 当代语言学 2000年 第02期 CAJ下载 PDF下载 探讨适合信息处理的现代汉语语法研究的发展方向。限于资料和篇幅,本文基本没有涉及海外学者的相关研究。副标题是“现代汉语语法研究”而不是“现代汉语研究”,主要是因为本文不谈语音处理方面的研究。另外,本文所指的语法研究,从宽理解也包括 ... 被引用次数: 17 文献引用-相似文献-同类文献 具体的你根据自己的需要在中国知网（）上挑挑吧。
研究一些特殊矩阵的作用和应用，比如Toeplitz和Hankel矩阵在通信信号处理中的应用等。
热心相助 开题报告参考模板XXXXXX学院毕业论文开题报告课题名称 手机无线联网安全技术及应用研究 学 院 电子信息学院 专 业 网络工程 班 级 BX0907 学 号 12 姓 名 XXX 指导教师 XXX 定稿日期： 2013 年 01 月 18 日 手机无线联网安全技术及应用研究摘要：从第一台计算机发明到现在短短的几十年内，计算机和网络使得人们的生活发生着巨大的改变。电脑上网方式发生了很大的改变，人们不在局限于通过网线接入网络，出现了各种无线网络。但随着手机技术的发展，人们开始使用手机来接入网络浏览网页，聊天，下载各种需要的事物等等。但是手机网络就如同计算机网络一样不是一个很成熟的，其中有着各种漏洞，黑客可以通过相关的漏洞来进行对手机用户的攻击。很多人通过手机下载各种java程序，而java程序中可能包含着木马病毒等等不利于手机用户的东西。本文重点进行手机上网安全，手机病毒的危害，黑客攻击手机的方法手段，以及对应的预防措施等等关键词：手机上网，网络安全，手机病毒，防范措施。1 文献综述 随着手机技术的日趋成熟，接入互联网轻松获得大量的信息已成为未来手机发展的必然趋势。而且随着配备Java功能的i模式手机登场，手机接入互联网更为便捷，势必会因此增加手机感染病毒的机会。由于通过网络直接对WAP手机进行攻击比对GSM手机进行攻击更加简便易行，WAP手机已经成为电脑黑客攻击的重要对象。黑客对手机进行攻击，通常采用以下三种方式：一是攻击WAP服务器，使WAP手机无法接收正常信息;二是攻击和控制“网关”，向手机发送垃圾信息(严格地说，以上两种手机病毒还属于电脑病毒，不会破坏手机本身);三是直接攻击手机本身，使手机无法提供服务。新一代的WAP手机由于其功能的多元化，因此病毒带来的灾害也会更大。侵袭WAP手机的病毒可能会自动启动电话录音功能、自动拨打电话、删除手机上的档案内容，甚至会制造出金额庞大的电话账单。手机上网：WAP无线应用协议是一个开放式的标准协议，可以把网络上的信息传送到移动电话货其他无线通讯终端上。WAP是由多家通信业巨头统一制定的，它使用一种类似于HTML的标记式语言WML，并可通过WAP Gateway直接访问一般的网页。通过WAP,用户可以随时随地利用无线通讯终端来获取互联网上的即时信息或公司网站的资料，真正实现无线上网。CMWAP多用于WAP开头的网站为主。CMNET可以浏览WWW网站。手机上网（WAP）是移动互联网的一种体现形式。是传统电脑上网的延伸和补充。通过WAP，用户可以随时随地利用无线终端来获取互联网上的即时信息货公司网站的资料，真正实现无线上网。手机病毒：手机病毒是一种具有破坏性，传染性的手机程序。可以通过发送彩信、短信，浏览网站，下载铃声，蓝牙等方式传播，会导致用户手机关机、死机、向外发送垃圾邮件泄露个人信息、自动拨打电话、发短信彩信等进行恶意扣费，甚至会损毁芯片、SIM卡等硬件，导致手机用户无法正常使用手机。史上最早的手机病毒于2000年被发现，在当时手机公司Movistar大量收到名为“Timofonica”的骚扰短信，该病毒由西班牙电信公司 “Telefonica”的移动系统向系统内的手机用户发送垃圾短信。此病毒仅仅被称作为短信炸弹。真正意义上的手机病毒直到2004年6月才出现，为一种名为“Cabir”蠕虫病毒，通过诺基亚s60系列手机进行复制，然后不断寻找安装了蓝牙的手机。在此之后手机病毒正式开始泛滥。据统计2012年二季度手机病毒数量达到23413个，接近2011年度全年数量。 2 选题背景及其意义随着手机技术的日趋成熟，以及手机的便于携带功能使得手机接入网络的频率越来越高了，然而手机网络和计算机网络有很多的相似点，对于网络方面的法律不是很完善所以如何处理手机联网安全变成了一个广大手机用户的一个重要的问题。智能手机（smartphone）与一般手机相比，它具有一般手机的通讯功能，还带有相应的操作系统（OS），可以通过下载安装应用软件来拓展手机的其他功能，如安装浏览器来浏览网页，收发邮件，查看股票、交通情况、天气情况，看电影，通过相应的软件来听音乐，玩游戏等，这类具有独立操作系统的手机被称之为智能手机。智能手机具有以下几个特点：1、具有接入无线互联网的能力, 2、具有PDA(Personal Digital Assistant),包括PIM(个人信息管理) 日程记事，任务安排，多媒体应用，浏览网页；3、具有开放性的操作系统，可以根据需求来安装需要的应用程序，使手机的功能等到极、大地拓展；4、具有强大的功能，极强的拓展能力，大量的第三方软件支持。据统计至2012/06，中国手机上网用户人数突破3亿，手机上网用户比例占全部使用互联网人数的10%。手机用户多用于QQ聊天，微博，微信，查收电子邮件，手机游戏等等，通过以上所诉的方式可以使各种病毒在手机之间传播，而现在随着电脑和手机的高速发展，手机病毒发展的速度也日益加快。由于3G的高速数据传播使得3G渐渐地取代了以前的2G以及。据调查WCDMA是世界上运用最广泛的，终端种类最多样的一种3G标准，已有538个WCMDA运营商于世界上246个国家和地区开通了WCDMA网络，3G商用市场份额超过80%，而WCDMA向下兼容的GSM网络已覆盖184个国家，遍布全球，WCDMA用户已超过6亿。因此研究手机联网安全随着Symbian系统渐渐地退出智能手机的舞台，现在智能手机使用的主要操作系统分为Android系统以及IOS系统。Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要适用于便携设备。据2012年11月数据显示Android系统在全球智能手机操作系统市场所占的份额为76%，在中国市场占有率为90%。IOS系统是由苹果公司开发的操作系统，同样适用于便携设备。IOS是一种闭源系统，但IOS系统又不是传统意义上的闭源系统，随着Android系统地不断进化，IOS系统想要保持客户的情况，必须有所发展以适应相应的变化，因此IOS系统出现了一种新的闭源方式，系统代码封闭，其他的可以与第三方软件商分享利益；苹果手上的代码不会开放，但它们也会随着时间地变化而出现变化。于2011年11月数据显示，IOS占据全球智能手机系统市场份额的30%，在美国的市场占有率为43%。随着通信技术地进步，智能手机与第三方软件的开发和普及等在一定的程度上促使了手机病毒的制造和传播，据统计在Andriod平台上的病毒已经占到所有手机病毒的84%，研究手机安全的主要在于Andriod平台。但是2012年12月13日全球知名信息安全专家、亚洲网络信息安全组织SyScan创始人Thomas Lim在360SyScan国际安全会议上透露：“随着全球智能手机普及化的迅猛发展，苹果的IOS系统已成为黑客们攻击的新热点。”目前黑客正在试图通过程式组来攻击IOS，以一连串的方式对系统中的多个漏洞进行攻击。通过攻击，黑客完全控制掌握用户的IOS系统，录像、录音，通话等信息将会被攻击者窃取。由于这种形式的攻击复杂程度高，涉及底层系统的各个层面技术较为繁琐，现在还没有安全的预防方式。但是这是因为技术的复杂程度，所以目前对于IOS系统的攻击还是相对较少。故而目前研究手机病毒的焦点在于开放的Andriod平台。现在无线互联网领域的焦点是智能手机的信息安全，在移动安全领域出现的新威胁展现出了“作恶手法创新、危害加剧”的态势。根据目前智能手机市场上的占有量，Andriod系统的手机是信息安全、手机木马的重灾区，苹果IOS系统和塞班系统紧随其后。现在安全趋势主要体现在三个方面：首先，黑客借助鱼恶意软件来进行垃圾、欺诈短信的传播；其次，流氓推广木马趋泛滥，危害方式愈发隐蔽；第三，感染的途径方式在日益增多，二维码、微博正成为智能手机用户“中招”的新途径。 权限管理；一般指根据系统设置的安全规则或者安全策略，用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源，不多不少。在安装应用程序的时候，手机用户需要注意应用程序索要的权限，有些病毒是在安装的时候通过获得更高地权限来进行各种不法的行为。手机“肉鸡”如同电脑“肉鸡”一样也给手机用户带来极大的危害，许多手机在出厂前便被植入各种木马病毒，然后在用户使用手机的时候来进行各种操作，手机“肉鸡”的危害远大于电脑“肉鸡”，手机病毒可以给植入者带去相当可观的收入来源，曾报道过服务供应商可以在一个月内收入数亿的重款，因此导致相关的手机病毒木马更加频繁地出现在各种手机平台。除此外在手机中的各种乱收费业务中，不少的是在于手机购买时的问题，由很多山寨的手机在出厂的时候内置各种系统，很多用户在不知不觉中被强制性地扣掉了不少的费用。有的却是在送去维修的时候被不甚感染了病毒木马等。 3 研究内容手机联网所受到的威胁1）应用程序的漏洞 2）病毒 3）恶意或间谍软件 4）网络监听5）手机出厂时内置的系统无线网络的完全无线网络是利用无线电技术取代传统网线进行连入互联网。通过现在流行的手机无线联网方式（WIFI，3G等）来进行无线网络安全分析和研究。无线网络安全标准(Wired Equivalent Privacy)B. WPA(WI-FI Protected Access)C. WAPI(WLAN Authentication and Privacy Infrastructure) 网络安全的攻防方式通过现有的各种手机上网的威胁进行研究，了解现阶段的攻防方式网络边界安全网络边界是内部网络和公共网络的分界线，网络边界路由器是所有流量出入内部网络的关键设备。网络边界安全是指在网络边界上采用的安全措施和手段，他通常包括防火墙，VPN设备等部件。网络终端安全终端的安全是网络安全的重要组成部分，只有首先保证终端上没有病毒或木马的存在，才能最大可能地保证网络中数据的安全。 4 工作特色及其难点，拟采取的解决措施了解手机用户使用手机时遇到的各种病毒有些困难。拟通过网络投票方式来查看一下有多少用户遇到过类似恶意扣费，自动拨打电话等问题，以及问题的种类。通过网络投票来了解用户使用的手机类型以及手机系统。手机安全方面目前还没有一个完整的体系，使得应对手机安全有着不小的难度。由于安卓的开放源代码使得手机病毒可以迅速发展，当出现新的病毒时，不能够及时的了解和预防。通过查找文献资料来研究手机病毒和黑客攻击手机的各种方式，对此进行如何使用手机来进行防御。 5 论文工作量及预期进度2012/11/15-2013/01/ ： 确定选题、资料准备、翻译有关外文资料及阅读技术文献、撰写开题报告。2013/01/ -2013/02/30： 调研分析、具体研究及新技术应用2013/03/01-2013/05/01： 撰写毕业设计报告2013/05/26-2013/06/05： 毕业设计答辩6 预期成果及其可能的创新点预计成果：通过研究黑客入侵手机的方式以及手机病毒的种类来了解和处理手机联网安全问题。通过手机病毒与计算机病毒的对比，来了解和应用手机联网安全技术，掌握有关手机联网安全的一些实际应用。通过文献资料来研究骇客攻击手机的方式，手机病毒的传播方式，手机权限相对应的功能，以及手机病毒的预防措施等。可能的创新点；通过现在主流的各种上网方式（wifi,3G等），不同手机操作系统来研究手机的安全问题。 参考文献[1] 贾铁军主编. 网络安全实用技术清华大学出版社.2011[2] 贾铁军主编. 网络安全管理及实用技术. 机械工业出版社.2010[3] 杨哲、 Zerone无线安全团队．无线网络黑客攻防．中国铁道出版社．2011[4] 中国密码学会．无线网络安全．电子工业出版社，2011[5] 贾铁军．网络安全技术及应用（第2版）．机械工业出版社，2014．[6] 王继刚．手机病毒大曝光．西安交通大学出版社，2009．[7] 诸葛建伟.网络攻防技术与实践. 清华大学出版社，2011[8] 米歇尔(Mitchell .). 大数据技术丛书：机器学习. 机械工业出版社，2008[9] 王建锋.计算机病毒分析与防治大全(第3版).电子工业出版社，2011[10]金光，江先亮. 无线网络技术教程:原理、应用与仿真实验.清华大学出版社，2011[11]斯托林斯，无线通信与网络.清华大学出版社，2005[12]雅各布森(Douglas Jacobson),网络安全基础:网络攻防、协议与安全.电子工业出版社，2011[13]海吉(Yusuf Bhaiji).网络安全技术与解决方案(修订版).人民邮电出版社，2010[14]麦克卢尔(Stuart McClure) , 斯卡姆布智(Joel Scambray), 库尔茨(George Kurtz).黑客大曝光:网络安全机密与解决方案(第6版).清华大学出版社,2010[15]石志国 , 薛为民, 尹浩. 计算机网络安全教程(第2版).清华大学出版社，2011[16]杨哲.无线网络安全攻防实战进阶.电子工业出版社，2011指导教师意见 随着手机技术的日趋成熟，接入互联网轻松获得大量的信息已成为未来手机发展的必然趋势。而且随着配备Java功能的i模式手机登场，手机接入互联网更为便捷，势必会因此增加手机感染病毒的机会。由于通过网络直接对WAP手机进行攻击比对GSM手机进行攻击更加简便易行，WAP手机已经成为电脑黑客攻击的重要对象。 黑客对手机进行攻击，通常采用以下三种方式：一是攻击WAP服务器，使WAP手机无法接收正常信息;二是攻击和控制“网关”，向手机发送垃圾信息(严格地说，以上两种手机病毒还属于电脑病毒，不会破坏手机本身);三是直接攻击手机本身，使手机无法提供服务。新一代的WAP手机由于其功能的多元化，因此病毒带来的灾害也会更大。侵袭WAP手机的病毒可能会自动启动电话录音功能、自动拨打电话、删除手机上的档案内容，甚至会制造出金额庞大的电话账单。 该生能够按要求针对论文所涉及课题目的和意义进行分析，文献综述叙述较完整，研究内容阐述较合理，对实现设计的技术路线有初步的了解，对后期论文工作的进度安排较适当。 在以后的工作中，要按开题的要求进行论文工作，每周应按时与指导老师针对论文撰写及程序编写、调试过程中遇到的问题进行交流和沟通。因此，同意开题。指导教师签名： 2013年2月28日评议小组意见 1、论文选题：□有理论意义；□有工程背景；□有实用价值；□意义不大。 2、论文的难度：□偏高；□适当；□偏低。 3、论文的工作量：□偏大；□适当；□偏小。 4、设计或研究方案的可行性：□好；□较好；□一般；□不可行。 5、学生对文献资料及课题的了解程度：□好；□较好；□一般；□较差。 6、学生在论文选题报告中反映出的综合能力和表达能力： □好；□较好；□一般；□较差。 7、学生在论文选题报告中反映出的创新能力： □好；□较好；□一般；□较差。 8、对论文选题报告的总体评价：□好；□较好；□一般；□较差（在相应的方块内作记号“√”）二级学院所确定评议小组名单（3-5人） 组长： 、 组员： 、 、 、 单位盖章 主管领导签名： 年 月 日 评议结论 评议小组组长签名： 评议小组组员签名：年 月 日
找几本现代数字信号处理的教材来看看。里面的推导到处都是矩阵形式。
信号处理在生仪2014学术年会论文集约有10篇文献.随着社会科技不断发展进步，应急通信系统信号与信息处理技术获得了显著提升，并且发挥着越来越重要的作用。但飞速发展背景下，其也存在一定的缺陷，所以需要各方面对此加强重视，并且采用合适的措施不断完善。基于此，对应急通信系统信号与信息处理技术进行了详细分析，希望能够对相关人员有所帮助。