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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。
沈雨娇写的论文有撵炉胶，春夜喜雨等论文。沈雨娇的很多偏关于社会学的论文，发表在人才杂志上，引起很大反向。
语音识别技术及种类最近一个新的词汇语音识别渐渐热了起来，并不断见诸报端，虽然语音识别技术还处在非常幼稚的年代，但它却是计算机技术重要的未来方向，简单地说，这一技术就是让电脑听懂人的话，并作出正确反应，这是电脑在拟人化上迈出的一大步，它已经从各个方向来到了我们的生活中。目前关于语音识别的研究以及应用重点主要集中以下几个方面:1.语音控制(Voice-Command)：即用人声控制机器的动作。目前单独支持中文或英文的语音控制环境已经比较成熟，市场上的各产品都能较好地实现，但同时支持中文和英文语音控制的产品并不多见，而目前中国众多电脑使用者大多同时使用中英文软件。2.电子发声(Voice-Text)：即让电脑念文章，这是人与电脑沟通的一个重要方面，英文电子声研究成果很多，中文还处于起步状况.但此类软件还未有实质性突破，主要问题在于电子味道较浓。单词的电子发音相对较好，但连续语音方面效果较差，而且大多设置复杂，无法直接使用。不过如果将其使用在娱乐休闲等产品上，将给人特别的感觉。3.连续语音识别(ContinualSpeech)：中英文连续语音识别技术都已进入使用阶段，IBMVIAVOICE是典型产品，但同样存在无法实现中英文混合识别问题。连续语音识别目前主要的识别目前主要问题集中在：1)在非标准音的用户需要较长的学习适应过程。2)对于中文由于使用隐马尔科夫算法，对多音字的识别有了很大进展，但依旧存在对多音字识别的问题，目前主要的识别错误基本都来自此类问题。4.非连续语音识别(WordRecognize)：对有限词的识别技术相对较完善，但大词汇量非特定人等方面识别效果很差。尤其是对其中爆破音，后鼻音的识别十分困难。5.语音学习(Training)：这是语音识别的一个较新方向，它的侧重点与传统的语音识别不同，通常意义的语音识别是通过电脑适应人的发音来识别人的说话，而它则要求人模仿标准发音，其面临的困难是如何衡量人模仿的好坏。金洪恩公司的《随心所欲说英语》就是采用“语音学习”的技术制作的，并收到了良好的效果。此外，目前所有的语音识别系统在有较大背景京噪声下的识别率都会显著降低，这无疑是一个重大的课题。
高性能汉语数码语音识别算法李虎生 刘加 刘润生摘 要： 提出了一个高性能的汉语数码语音识别(MDSR)系统。 MDSR系统使用Mel频标倒谱系数(MFCC)作为主要的语音特征参数，同时提取共振峰轨迹和鼻音特征以区分一些易混语音对，并提出一个基于语音特征的实时端点检测算法，以减少系统资源需求，提高抗干扰能力。采用了两级识别框架来提高语音的区分能力，其中第一级识别用于确定识别候选结果，第二级识别用于区分易混语音对。由于采用了以上改进， MDSR系统识别率达到了.关键词：汉语; 数码语音识别分类号：TN 文献标识码：A文章编号：1000-0054(2000)01-0032-03High performance digit mandarinspeech recognitionLI Husheng LIU Jia LIU Runsheng(Department of Electronic Engineering,Tsinghua University, Beijing 100084, China)Abstract：High-performance mandarin digit speech recognition (MDSR) system is developed using MFCC (mel frequency cepstrum coefficient) as the main parameter identifying the speech patterns. The formant trajectory and the nasal feature are extracted to identify confused words. A feature-based, real-time endpoint detection algorithm is proposed to reduce the system resource requirements and to improve the disturbance-proof ability. A two-stage recognition frame enhances discrimination by identifying candidate words in the first stage and confused word pairs in the second stage. These improvements result in a correct recognition rate of words：mandarin；digit speech recognition▲ 汉语数码语音识别 (mandarin digit speech recognition, MDSR) 是语音识别领域中一个具有广泛应用背景的分支，它的任务是识别“0”到“9”等10个非特定人汉语数码语音，在电话语音拨号、工业监控、家电遥控等领域有着极大的应用价值〔1〕。但与英语数码语音识别相比， MDSR的性能尚未达到成熟应用水平，这是因为 1) 汉语数码语音的混淆程度较高； 2) 汉语是一个多方言语种，说话人会带有或多或少的地方口音； 3) 在许多应用背景中，MDSR需要在运算和存储资源都较为紧张的数字信号处理器(digital signal processor, DSP)系统上实现，这为MDSR算法的设计带来了很大的限制。由于以上原因，MDSR是一项相当困难的任务。 针对汉语数码语音识别提出了一系列高性能的算法，使MDSR识别率达到了。由这些算法构成的识别系统框图如图1所示。 MDSR系统〔1〕提取的语音特征参数包括用于识别的参数和用于端点检测的参数。图1 MDSR系统框图1 语音前端处理 语音前端处理包括语音特征提取和端点检测两部分。 语音特征提取 基本识别参数 目前常用的语音识别参数有基于线性预测编码(LPC)的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于Mel频标的倒谱系数(MFCC)〔2〕。实验证明，采用MFCC参数时系统识别率高于采用LPCC参数。因此本文的基本识别参数采用MFCC参数及一阶差分MFCC参数。 共振峰轨迹 在MDSR中，易混淆语音“2”和“8”可以由其第2，3共振峰的变化趋势区分开〔3〕。因此可将共振峰轨迹作为识别参数之一，并选用峰值选取算法来提取共振峰轨迹〔3〕。 鼻音特征参数 汉语数码语音中，“0”的元音具有鼻音的特征，而“0”容易与具有非鼻化元音的“6”混淆，因此鼻音特征可用于提高“0”的识别率。鼻音的特征包括〔4〕： 1) 鼻音在频谱低端(约左右)有1个较强的共振峰。 2) 鼻音在中频段(约～)的能量分布较为均匀，没有明显的峰或谷。 采用以下2个参数表征鼻音的特征： 1) 低频能量比： (1)其中fn为鼻音低频共振峰频率， B为鼻音低频共振峰带宽。Fk为对语音作快速Fourior变换(FFT)后第k个频率点的能量， 〔f1，f2〕则为语音“6”能量集中的频带。 2) 频谱质心： (2) 其中〔fL,fH〕为～的中频段。由于MDSR系统采用的基本识别参数为MFCC参数，其计算过程中需要作FFT，所以低频能量比和频谱质心两个参数可以顺带算出，不会影响特征提取的实时完成。 端点检测 本文提出了基于语音特征的实时端点检测算法(feature-based real-time endpoint detection, FRED)，充分利用汉语数码语音的特点，在实时提取特征参数后完成端点检测，检测到的端点只精确到帧的量级。 根据语音学知识〔4〕， MDSR中各类语音的频谱特点如表1表1 汉语数码语音频谱特点频 谱 特 征 浊 音 元 音 低频(至间)能量较高； 中频(至)能量较高 浊辅音 低频(至间)能量较高； 中频(至)能量较低 清辅音 高频(以上)能量较高 采用3个频谱能量分布参数｛R1，R2，R3｝分别反应频谱高频、低频和中频的分布特征。其定义如下： (3) (4)其中： i表示第i帧， N为语音帧长，也即FFT点数， Fk为对语音帧作FFT后各频率点能量， T为语音的总帧数，式(3)，(4) 中求和号的上下限由表1中相应频率范围确定，当N为256，采样频率为实验所用语音库的11kHz时， f0＝81， f1＝9， f2 ＝2， f3＝65， f4＝15.由于进行了能量归一化，所以上述特征与语音的强度是无关的。由于计算MFCC参数时需要作FFT，因此频谱能量分布参数可以顺带算出。此外，用于端点检测的参数还包括短时能量参数E0(i)〔5〕. 由以上参数， FRED算法过程为： 1) 根据采入信号首尾两帧确定能量阈值； 2) 根据参数R2确定语音浊音段； 3) 根据参数R1与E0向浊音段两端扩展式搜索语音起始帧； 4) 根据参数R3确定元音段。 FRED算法的特点是： 1) 利用了语音的本质特征进行端点检测，能够很好地适应环境的变化和干扰，实验证明FRED算法可以有效地提高识别率； 2) 将语音端点定在帧的量级上，保证了特征参数在采样时实时提取，节省了系统运行时间，大大减少了系统所需的存储量； 3) 能够准确地确定语音的元音段，从而将辅音与元音分割开，有利于对语音局部特征的辨识。2 识别算法 实验表明， MDSR的识别错误集中在少数几对易混语音中〔1〕，因此本文采用了两极识别框架，即第一级完成对识别结果的初步确定，第二级完成对易混淆语音的进一步辨识。 第一级识别 在第一级识别中采用的基本方法为离散隐含Malkov模型(DHMM)算法〔5〕，用Viterbi算法〔5〕计算各个数码语音模型产生采入语音的概率Pr。 由于HMM是一个有人为假设的模型，所以有不可避免的缺陷。其中一个缺陷是在HMM中各状态的持续时间呈几何分布，即P(Li=n)=anii(1-aii)， (5)其中： Li为状态i的持续时间， aii为状态i跳转回自身的概率。按照式(5)，状态持续时间越长，其概率越小，这是不符合实际情况的。用Γ分布来描述状态持续时间〔5〕，即 (6)其中αi和βi为Γ分布的参数， Fi为归一化因子参数，以上各参数在训练时由训练语音样本估计出。在识别时，用Viterbi算法获得的最佳状态路径中各状态持续时间的概率对Pr作修正： (7)其中： λ为加权系数， S为状态数。识别结果则由修正后的概率P�′r获得。实验证明，用状态持续时间分布对Pr进行修正所得的识别性能有明显的提高。 第二级识别 对第一级识别的错误作分析，我们发现大部分错误都集中在少数几对易混语音中。表2列出了识别错误最多的6对语音(其中“1”念为〔yao〕)占所有错误的百分比及其区分特征。可见这6对语音占所有错误的91%，所以如果能够在第二级识别中对这几对语音作进一步的辩识，整个MDSR系统的性能会有很大的提高。表2 易混语音错误百分比及其区分特征易混语音 占识别错误百分比/% 区分特征 “2”“8” 45 共振峰轨迹变化趋势 “1”“9” 12 不同的辅音 “1”“6” 11 不同的辅音 “0”“6” 11 鼻音特征的有无 “3”“4” 8 不同的元音 “6”“9” 4 辅音的清浊性 由表2可见，易混语音“2”“8”， “0”“6”， “6”“9”可以用表征其区分特征的参数，根据一定的规则进行判决，而“1”“9”， “1”“6”， “3”“4”则可以利用端点检测中元、辅音分割的结果，训练元音部分和辅音部分的HMM参数，在识别时针对相应部分再作一次局部HMM识别。表3列出了各对易混语音第二级识别的方法。 表3 第二级识别方法易混语音 第二级识别方法 规则判决的特征参数或局部HMM的辨识部位 “2”“8” 规则判决 共振峰轨迹 “1”“9” 局部HMM辨识 辅音 “1”“6” 局部HMM辨识 辅音 “0”“6” 规则判决 鼻音特征 “3”“4” 局部HMM辨识 元音 “6”“9” 规则判决 频谱分布参数R1 3 实验结果 实验使用了一个包含160人从“0”到“9”的各一遍发音的语音库来测试系统的性能，库中语音采样率为11kHz，量化精度为16bit线性量化，录音背景为普通办公室环境。 首先测试了特征参数采用LPCC参数，端点检测采用快速端点检测算法〔6〕，只用Viterbi算法进行一级识别时的基本结果，然后测试了逐个加入本文所提出的各种方法后的识别率，结果如表4。可见，所采用的每一种方法都使系统性能较之于基本系统有了显著的提高，最后达到的识别率。表4 算法性能比较采用的算法 识别率/% 基本结果 采用MFCC参数 FRED算法 状态持续时间分布 第二级识别 4 结 论 采用了一系列算法，有效地提高了MDSR系统的识别率，实现了一个高性能的MDSR系统，其特点为： 1) 采用了两极识别框架，增强了对易混语音的区分能力。 2) 充分利用针对汉语数码语音的语音学知识，提高了端点检测的抗干扰能力，提取了用于区分易混语音的共振峰轨迹、鼻音特征等声学特征，进一步提高了系统识别率。 3) 各算法所需的运算量和存储量都较小，有利于MDSR在DSP系统上的实现。■基金项目：国家自然科学基金项目(69772020)和国家“八六三”高技术项目(-10)作者简介：李虎生 (1975-)， 男(汉)， 四川， 硕士研究生作者单位：李虎生(清华大学，电子工程系，北京，100084) 刘加(清华大学，电子工程系，北京，100084) 刘润生(清华大学，电子工程系，北京，100084)参考文献：〔1〕顾良， 刘润生. 汉语数码语音识别： 困难分析与方法比较 〔J〕. 电路与系统学报， 1997， 2 (4)： 32－ Liang, Liu Runsheng. 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计算机人工智慧是一种发展前景较广,潜力较大的计算机发展形式。下面是我为大家整理的，供大家参考。
摘要：阐述了人工智慧的核心问题及启发式搜寻函式的基本概念，介绍了4种经典问题启发式搜寻函式的选择及其研究中遇到的难题，并从中求解来探讨解决问题的思路。
关键词：人工智慧;问题求解;启发式搜寻函式
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044***2008***08-10ppp-0c
人工智慧问题广义地说，都可以看作是一个问题求解过程，因此问题求解是人工智慧的核心问题，它通常是通过在某个可能的解答空间中寻找一个解来进行的。在问题求解过程中，人们所面临的大多数现实问题往往没有确定性的演算法，通常需要用搜索演算法来解决。目标和达到目标的一组方法称为问题，搜寻就是研究这些方法能够做什么的过程。问题求解一般需要考虑两个基本问题：首先是使用合适的状态空间表示问题，其次是测试该状态空间中目标状态是否出现。
1 什么是启发式搜寻函式
在人工智慧中有很大一类问题的求解技术依赖于搜寻。启发式方法就是采用有利于问题自身特征资讯来引导搜寻过程的方法，在学生学习过程中启发式函式的选取至关重要，决定整个演算法的效率与成败。启发式搜寻通常用于两种不同型别的问题：***1***前向推力和***2***反向推理。前向推理一般用于状态空间的搜寻。在前向推理中，推理是从预定义的初始状态出发向目标状态反向方向执行;反向推理一般用于问题归约中。在反向推理中，推理是从给定的目标状态向初始状态执行。
用来评估节点重要性的函式称为评估函式。评估函式f***x***定义为从初始节点S0出发，约束地经过节点x到达目标节点Sg的所有路径中最小路径代价的估计值。其一般形式为：
其中，g***x***表示从初始节点S0到节点x的实际代价;h***x***表示从x到目标节点Sg的最优路径的评估代价，它体现了问题的启发式资讯，其形式要根据问题的特征确定，h***x***称为启发式函式。因此，启发式方法把问题状态的描述转换成了对问题解决程度的描述，这一程度用评估函式的值来表示。
2 滑动积木游戏启发式搜寻函式
滑动积木块游戏的棋盘结构及某一种将牌的初始排列结构如下：
其中B表示黑色将牌，W表示白色将牌，E表示空格。游戏的规定走法是：
***1***任意一个将牌可以移入相邻的空格，规定其耗散值为1;
***2***任意一个将牌可相隔1个或2个其他的将牌跳入空格，规定其耗散值等于跳过将牌的数目;游戏要达到的目标是使所有白将牌都处在黑将牌的左边***左边有无空格均可***。对这个问题，定义一个启发函式h***n***，并给出利用这个启发函式用演算法A求解时所产生的搜寻树。可定义h为：h=B右边的W的数目
很多知识对求解问题有好处，这些知识并不一定要写成启发函式的形式，很多情况下，也不一定能清晰的写成一个函式的形式。由题意，在目标状态下，一个扇区的数字之和等于12，一个相对扇区的数字之和等于24，而一个阴影扇区或者非阴影扇区的数字之和为48。
为此，我们可以将目标进行分解，首先满足阴影扇区的数字之和为48。为了这个目标我们可以通过每次转动圆盘45o实现。在第一个目标被满足的情况下，我们再考虑第二个目标：每一个相对扇区的数字和为24。在实现这个目标的过程中，我们希望不破坏第一个目标。为此我们采用转动90o的方式实现，这样即可以调整相对扇区的数字和，又不破坏第一个目标。在第二个目标实现之后，我们就可以实现最终目标：扇区内的数字和为12。同样我们希望在实现这个目标的时候，不破坏前两个目标。为此我们采用转动180o的方式实现。这样同样是即可以保证前两个目标不被破坏，又可以实现第三个目标。
经过这样的分析以后，我们发现该问题就清晰多了。当然，是否每一个第一、第二个目标的实现，都能够实现第三个目标呢?有可能不一定。在这种情况下，就需要在发现第三个目标不能实现时，重新试探其他的第一、第二个目标。
4 传教士野人问题启发式搜寻函式
传教士野人问题，n个传教士和n个野人从河的一边摆渡到河的另一边，为安全起见，任何时候传教士的数目不能小于野人的数目，渡船每次渡k个人， N=5，k≤3的M-C问题，找到相应的启发函式。定义h1=M+C-2B，其中M，C分别是在河的左岸的传教士人数和野人人数。B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。也可以定义h2=M+C，h1是满足A*条件的，而h2不满足。
要说明h***n***=M+C不满足A*条件是很容易的，只需要给出一个反例就可以了。比如状态***1, 1, 1***，h***n***=M+C=1+1=2，而实际上只要一次摆渡就可以达到目标状态，其最优路径的耗散值为1。所以不满足A*的条件。
下面我们来证明h***n***=M+C-2B是满足A*条件的。
我们分两种情况考虑。先考虑船在左岸的情况。如果不考虑限制条件，也就是说，船一次可以将三人从左岸运到右岸，然后再有一个人将船送回来。这样，船一个来回可以运过河2人，而船仍然在左岸。而最后剩下的三个人，则可以一次将他们全部从左岸运到右岸。所以，在不考虑限制条件的情况下，也至少需要摆渡次。其中分子上的"-3"表示剩下三个留待最后一次运过去。除以"2"是因为一个来回可以运过去2人，需要个来回，而"来回"数不能是小数，需要向上取整，这个用符号表示。而乘以"2"是因为一个来回相当于两次摆
渡，所以要乘以2。而最后的"+1"，则表示将剩下的3个运过去，需要一次摆渡。
再考虑船在右岸的情况。同样不考虑限制条件。船在右岸，需要一个人将船运到左岸。因此对于状态***M，C，0***来说，其所需要的最少摆渡数，相当于船在左岸时状态***M+1，C，1***或***M，C+1，1***所需要的最少摆渡数，再加上第一次将船从右岸送到左岸的一次摆渡数。因此所需要的最少摆渡数为：***M+C+1***-2+1 。其中***M+C+1***的"+1"表示送船回到左岸的那个人，而最后边的"+1"，表示送船到左岸时的一次摆渡。
综合船在左岸和船在右岸两种情况下，所需要的最少摆渡次数用一个式子表示为：M+C-2B。其中B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。 由于该摆渡次数是在不考虑限制条件下，推出的最少所需要的摆渡次数。因此，当有限制条件时，最优的摆渡次数只能大于等于该摆渡次数。所以该启发函式h是满足A*条件的。
5 结束语
总之，计算机人工智慧启发式搜寻函式选取的方法比较多，试图找出问题中选取函式的相似的方法，从文中可知还没有那一个函式可以处于绝对的地位，可以适用于所有环境。如何将各种选取启发式搜寻函式的思路结合起来，寻找各个问题选取函式的特点规律，在这个方面还是有很多的理论和实践值得深入研究。
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摘要：近年来，随着资讯科技以及计算机技术的不断发展，人工智慧在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智慧中的应用进行研究，阐述了人工智慧的理论概念，分析当前其应用于人工智慧所存在的问题，并介绍人工智慧在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智慧;应用研究
中图分类号： 文献标识码：A文章编号：1007-9599 ***2011*** 19-0000-01
Applied Research of puter on Artificial Intelligence
Han Xiaoying
***Jiujiang University,Jiujiang332005,China***
Abstract:In recent years,as information technology and puter technology continues to evolve,the application of artificial intelligence in the puter also will deepen thEir puters are widely used in various this paper,puter applications in artificial intelligence research,explained the concept of artificial intelligence theory to *** yze the current applied to the problems of artificial intelligence,and describes the field of artificial intelligence in some applications.
intelligence;Applied research
一、前言
人工智慧又称机器智慧，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智慧”这一词。人工智慧作为一门综合性的学科，其是在电脑科学、资讯理论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智慧是专门研究如何制造智慧系统或智慧机器来模仿人类进行智慧活动的能力，从而延伸人们的科学化智慧。人工智慧是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智慧是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智慧学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智慧学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智慧应用于计算机中存在的问题
***一***计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于演算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的资讯多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
***二***模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智慧在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种资讯科技发展均与人工智慧技术密切相关，这意味着人工智慧已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智慧应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
***一***人工智慧进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函式值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智慧的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表 *** 、函式以及多项式等。随着人工智慧的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软体相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软体均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
***二***人工智慧用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智慧机器的突破点，其使人类深度的认识自身智慧。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国 语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际网际网路及电话 网路，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
***三***人工智慧 计算机网路安全中的 应用。当前，在计算机的网路安全 管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网路安全的装置之一，其在计算机的网路安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检 测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的资料，无法快速的获取SSL流中的资料且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程式的攻击。此外，一般的应用程式进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用资料流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用 统计、概率以及决策的智慧方法以识别资料，达到访问受到许可权的目地。然而此方法大多数是从人工智慧的学科中采取，因此，被命名为“智慧防火墙”。
***四***人工智慧应用于计算机网路系统的故障诊断。人工神经网路作为一种资讯处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的 组织结构而成。1943年时，人工神经网路首次被人提出并得到快速 发展，其成为了人工智慧技术的另一个分支。人工神经网路通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智慧故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智慧故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网路的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网路中的阀值与连线权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网路，以达到人工神经网路的模式记忆目的。因此，人工神经网路具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常资料，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智慧作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智慧的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智慧技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智慧技术的发展将给人们的生活、学习以及 工作带来极大的影响。
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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。
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21、混能供电移动通信网络的节能方法研究
22、移动通信数据挖掘关键应用技术研究
23、移动通信系统中的认证和隐私保护协议研究
24、基于移动通信定位数据的交通信息提取及分析方法研究
25、电信运营商在移动通信标准发展中的产业作用关系研究
26、天津移动通信市场非线性预测及面向3G的发展策略研究
27、移动通信产业链创新系统研究
28、移动通信智能天线关键技术研究
29、移动通信运营商产品品牌 文化 研究
30、宽带移动通信系统资源调度和干扰管理的研究
31、未来移动通信基站体系结构--定性理论、方法与实践
32、移动通信系统中天线的分析与设计
33、基于客户的移动通信品牌资产模型及影响机理研究
34、中国移动通信业价格竞争行为研究
35、具有NFC功能的移动通信终端电路设计
36、具有电子支付功能的移动通信终端软件设计
37、移动通信服务业顾客满意度及忠诚度影响因素比较研究
38、移动通信企业 市场营销 成本管理研究
39、移动通信 无线网络 建设项目的质量管理研究
40、卫星移动通信系统编码协作技术
通信工程专业论文题目
1、基于61单片机的语音识别系统设计
2、红外遥控密码锁的设计
3、简易无线对讲机电路设计
4、基于单片机的数字温度计的设计
5、甲醛气体浓度检测与报警电路的设计
6、基于单片机的水温控制系统设计
7、设施环境中二氧化碳检测电路设计
8、基于单片机的音乐合成器设计
9、设施环境中湿度检测电路设计
10、基于单片机的家用智能总线式开关设计
11、 篮球 赛计时记分器
12、汽车倒车防撞报警器的设计
13、设施环境中温度测量电路设计
14、等脉冲频率调制的原理与应用
15、基于单片机的电加热炉温
16、病房呼叫系统
17、单片机打铃系统设计
18、智能散热器控制器的设计
19、电子体温计的设计
20、基于FPGA音频信号处理系统的设计
21、基于MCS-51数字温度表的设计
22、基于SPCE061A的语音控制小车设计
23、基于VHDL的智能交通控制系统
24、基于VHDL语言的数字密码锁控制电路的设计
25、基于单片机的超声波测距系统的设计
26、基于单片机的八路抢答器设计
27、基于单片机的安全报警器
28、基于SPCE061A的易燃易爆气体监测仪设计
29、基于CPLD的LCD显示设计
30、基于单片机的电话远程控制家用电器系统设计
31、基于单片机的交通信号灯控制电路设计
32、单片机的数字温度计设计
33、基于单片机的可编程多功能电子定时器
34、基于单片机的空调温度控制器设计
35、数字人体心率检测仪的设计
36、基于单片机的室内一氧化碳监测及报警系统的研究
37、基于单片机的数控稳压电源的设计
38、原油含水率检测电路设计
39、基于AVR单片机幅度可调的DDS信号发生器
40、四路数字抢答器设计
41、单色显示屏的设计
42、基于CPLD直流电机控制系统的设计
43、基于DDS的频率特性测试仪设计
44、基于EDA的计算器的设计
45、基于EDA技术的数字电子钟设计
46、基于EDA技术的智力竞赛抢答器的设计
47、基于FPGA的18路智力竞赛电子抢答器设计
48、基于USB接口的数据采集系统设计与实现
49、基于单片机的简易智能小车的设计
50、基于单片机的脉象信号采集系统设计
51、一种斩控式交流电子调压器设计
52、通信用开关电源的设计
53、鸡舍灯光控制器
54、三相电机的保护控制系统的分析与研究
55、信号高精度测频方法设计
56、高精度电容电感测量系统设计
57、虚拟信号发生器设计和远程实现
58、脉冲调宽型伺服放大器的设计
59、超声波测距语音提示系统的研究
60、电表智能管理装置的设计
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不难，我可以帮你写。论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。编写要点编写毕业论文提纲有两种方法：一、标题式写法。即用简要的文字写成标题，把这部分的内容概括出来。这种写法简明扼要，一目了然，但只有作者自己明白。毕业论文提纲一般不能采用这种方法编写。二、句子式写法。即以一个能表达完整意思的句子形式把该部分内容概括出来。这种写法具体而明确，别人看了也能明了，但费时费力。毕业论文的提纲编写要交与指导教师阅读，所以，要求采用这种编写方法。
这是2020年日更的第 6篇文章
1983年，在卡耐基梅隆博士新生面试上，院长对李开复说：什么是做博士的目的？挑选一个狭窄并重要的领域做研究，毕业时交出一篇世界一流的毕业论文，成为这个领域世界首屈一指的专家，任何人提到这个领域的时候都会想到你的名字。
你从学校带走的不是一份论文，而是你分析和独立思考的能力、研究和发现真理的经验，还有科学家的胸怀。当你某一天不再研究这个领域时，你依然能在任何一个新的领域做到最好。
4年半以后，李开复的博士研究课题不特定语者的语音识别系统语言识别率高达96%，《纽约时报》用科技版首页报道了对李开复的专访，《商业周刊》把李开复的发明评选为1988年最重要的科技发明。此时他完成了博士的前半部分目的。
因为成绩斐然，李开复被学校破格录取为研究员。他得以继续在安静的校园里做学术。
1/ 想用产品改变世界
2年后在即将升为终身教授的前夕，苹果像李开复伸出橄榄枝，当时苹果副总裁戴夫·耐格尔对李开复说： 你是想一辈子写一堆像废纸一样的学术论文呢，还是想用产品改变世界？
这句话深深cue到李开复，他当下决定加入苹果。
初进苹果，他加入到Mac III项目的研发，半年以后苹果公司面临财务危机。Mac III项目被砍掉，但李开复主导研究的语音识别技术被保留，他升为ATG研发集团语音小组的经理。
1992年3月，李开复和当时的苹果CEO一起受邀参加《早安美国》，直播间李开复小组研发的小精灵自发调戏主持人琼恩：你什么时候要和我约会？电视上机器人这么“调皮”一下，起到非常好的宣传效果。
1992年到1996年对于苹果来说是非常灰暗的几年，乔布斯离开，公司业绩持续下滑，频繁裁员，没有叫座的新产品推出，CEO经常和高层换帅。
1995年，年仅33岁的李开复被任命为互动多媒体副总裁，是当时公司最年轻的副总裁。他的升职和当时苹果动荡的局面有关，“蜀中无大将，廖化作先锋”，也是他个人能力的证明。
1995年，原ATG副总裁离职时，李开复提出ATG队伍庞大，没有严格的考核标准，如果把ATG部门转换成产品部门，可以激发部门激情。公司决定李开复可以去做产品，但要自己组建团队。
没有严格的考核标准也意味着这里的工作比较…安逸，而新部门意味着不确定，为此李开复特地组织动员大会。动员的效果是比较成功的，原部门90%的员工决定加入，这个新部门后来开发了QuickTime、iTunes等热门产品。乔布斯回归后，新部门员工成了他的得力干将，而原来的ATG部门遭到全体裁员，因为“我们公司无法负担一个研究院”。
1996年SGI邀请李开复加入，开出的条件是“你可以告诉我们想做什么，然后我们针对你的兴趣对公司进行改组”。李开复心动了，加入SGI。李开复来到SGI在互联网产品部门担任副总裁兼总经理，还负责互动电视项目。到1998年，SGI资金链紧张，新总裁瑞克·贝鲁佐一上任就决定砍掉李开复所在的部门，李开复的SGI生涯自此结束。李开复自责自己的工作没有做好，导致部门100多名员工失业，一度回台湾接受心理治疗。
2/ 微软中国研究院
一天他接到英特尔的电话：我们想在中国建立一个研究机构，你有没有兴趣考虑一下？李开复心动了。不久，他和卡耐基梅隆的博士后黄学东聊起自己的去向，黄说：既然你愿意回到中国，如果比尔有类似的想法，你愿不愿意来到微软工作？
李开复卡耐基梅隆的老师里克·雷斯特当时负责微软的研究院，他热情欢迎李开复：微软研究院就是用卡耐基梅隆的模式打造的，你来这里没错。
于是，李开复加入微软，来到中国。
当时40岁以下的华人研究员占比大约有20%，但当李开复为回中国招人时，却处处碰壁。“我已经习惯美国的生活了”、“我赚得不少不需要回国冒险”、“从零开始搭建一个研究院太难了”。
李开复到处宣讲四处找人，终于邀请到软件测试经理陈宏刚和资深软件工程师凌小宁加入，回国后，又先后邀请张亚勤、黄昌宁、沈向洋、张宏江、王坚、李世鹏、李劲几位科学家加入，确定了六个研究方向。
虽然人和研究方向都有了，但李开复自己也意识到和美国一流研究院比较的话，自己搭建的这个新的机构，软硬实力都有较大差距。为此他制定了两个策略：①研究有用的研究院（李开复在苹果、在SGI学到很重要的一课是产品能不能成功不仅看技术，更看用户需求）②兵团研究院（众人拾柴火焰高，小组的研究成果一定可以赢过个人）
2001年，微软中国研究院改名为微软亚洲研究院。这是对李开复这个首任院长最大的肯定。
2000年7月，李开复升为微软副总裁，调回西雅图总部，张亚勤接棒微软中国研究院。
回到总部的5年，他先后参与.NET和Windows Vista项目的研发，都不温不火。.NET项目由于当时Windows负责人极力反对，成立不久就夭折了；而Vista项目因为一开始目标设立过于宏大，开始2年半之后决定易主从头开发。
3/ 谷歌中国
2005年5月，李开复在新闻上看到谷歌买了域名，而且准备在上海开设办公室，心中开拓之火又熊熊燃起，主动给谷歌CEO艾瑞克·施密特发了邮件：表示愿意加入谷歌，希望去中国工作。
谷歌非常热情地欢迎他的加入，但微软的CEO斯蒂芬·鲍尔默不干了：如果你去谷歌，我们只有采取法律行动。同时好言挽留：留下来吧，你可以任意挑选工作。
李开复去心已决，于是微软将李开复告上法庭，理由是违反竞业协议。一时间，李开复成了各大媒体争相报道的对象。经过60天的艰难准备，微软选择庭外和解，李开复顺利加入谷歌，搭建谷歌中国团队。
2006年一整年，李开复团队忍住做各种花哨产品的诱惑、忍住搜索广告赚快钱的捷径、忍住外界对谷歌中国没有产品的质疑，安心做搜索。因为改善搜索引擎是最平淡、最不能带给市场惊喜的，但长期来看是一切竞争的根本。他们定下四个维度的衡量指标：搜索相关度、网页索引大小、即时更新能力和对垃圾网站的识别。经过1年的努力，四项指标都已胜出！
一系列好用的产品也开始开发：谷歌地图、谷歌手机搜索、谷歌翻译、音乐搜索。。。谷歌中国搜索的市场份额从2006年的提高到2009年的31%。
2009年，在谷歌的四年期满，李开复回硅谷述职，顺便递交了辞呈。自此，他创办了创新工厂，开启一段新的人生旅程。
我看李开复的第一身份是创业者，而不是管理者、学者，虽然他的管理能力和科研能力也是有目共睹的。每一次业务进入稳定期，都是他离开的时候。从谷歌离开后，他更多作为人生导师，激励后辈以及给有热情的年轻人提供机会。
中国是他的成就之地，微软中国研究院和谷歌中国是他个人简历中最辉煌的两笔，这和他的华人身份有关，和他父亲的家庭影响有关，也和他的个人追求有关。能看到这么优秀的前辈的故事，非常荣幸。
多媒体、网络技术与期刊编辑新变革 【内容提要】学术科技期刊的现状已不能适应科学技术的迅猛发展和读者的多样化需求 ，多媒体、网络技术的发展和应用将引发传统编辑手段的全面变革。学术科技期刊实现 全程电脑化的时机已逐渐趋向成熟。计算机技术的日新月异将使学术期刊编辑方法和手 段不会仅仅停留于简单的键盘输入和排版。目前，多媒体技术、网络技术的各种手段运 用于学术科技期刊的编辑出版发行，尚处于初始阶段，但不久将会全面而深入地展开。 【关 键 词】学术性期刊/编辑出版/多媒体技术/网络技术 【 正 文 】 一 计算机技术的发展日新月异，在未来的几年中，各种计算机相关技术都会得到飞速 发展和应用，使计算机变得更加人性化，智能化。而多媒体技术与网络技术的迅猛势头 对传统学术科技期刊带来的影响尤为深远。 目前，学术科技期刊的现状已不能适应科学技术的迅猛发展和读者的多样化需求， 纸介学术科技期刊，以传统的方式办刊，不仅难以在市场经济潮流中站稳脚跟，而且也 正受到计算机和多媒体网络技术、电子报刊和电子出版物的挑战。学术科技期刊必须面 对社会发展的现实，转变传统的期刊编辑出版模式，迅速实施期刊编辑出版的计算机化 ，并逐步实现向多媒体、网络化编辑的转变和过渡。使学术科技期刊所承载的信息更加 高速、全面、方便、准确地传至读者手中。 按照常规的期刊出版流程，作者的稿件经编辑加工后，由印刷厂录入排版，打出校 样，经过数次校对，然后制版印刷。如果利用作者的磁盘文件，在电脑上编辑加工，则 可省去排版输入程序，编辑人员坐在计算机前改稿把关，减少了校对次数，却又同时减 少出错的概率，并且大大减轻由重复输入造成的精力和时间的浪费，缩短出版周期。 值得指出的是，随着多媒体技术和网络技术的蓬勃兴起，越来越多的作者已不满足 于稿件软盘的寄递，而是希望用电子邮件把自己的稿件发送到编辑部的电子信箱中，出 版部门只要运行电脑中设置的E —mail程序，就可在计算机显示屏上看到作者的来稿。 在另一方面，计算机技术又始终处于高速发展的进程中。处理器速度不断得到提高 ，硬盘的容量也正以每年60％的幅度在增长，但是价格却在持续下降。1994年1兆字节 的价格为1美元，到1998年1 兆字节就只值5美分了。如果说， 以前阻滞我国学术科技 期刊电脑化进程的多为财经方面的原因，今天已经不成为太大的障碍。 问题主要在于，由于传统期刊编辑、出版和发行的配套运作已相对成熟，整个流通 程序比较固定和规范，而采用一种新的编辑形态，就意味要有相应的人员管理及工作运 作方式的变更。有些期刊编辑出版部门因此宁愿稳妥地在其固有领域及方式上保持观望 ，而不愿在这方面进行人员、资金和其他方面的投入，反映了一种认识上的误区。 应该看到，学术期刊实现全程电脑化已逐渐趋向成熟。而且，计算机技术的日新月 异的发展趋势还表明：学术期刊编辑方法和手段不会仅仅停留于目前较为普遍的简单的 键盘输入和排版。多媒体和网络的各种技术手段全面运用于学术期刊的编辑出版的前景 必将成为现实。多媒体技术和网络技术给予我们一个发挥创造力和提升人本身智慧能力 的机会。信息技术正在潜移默化地改造我们的听觉、视觉、嗅觉、触觉，改变着人类传 统的时空观念，社会运动方式，伦理道德观念和法律环境。这场席卷全球的革命刚刚从 改变我们的行知模式开始，正以坚定的步伐深入我们生活的每一个侧面，改造行业社会 生活的每一个角落，更改造着人们认识生活，思考世界的观点、方法。 二 多媒体技术是指用计算机对文字、图形、声音、动画、影像等多媒体信息进行综合 数字化处理的计算机技术。多媒体技术主要应用于多媒体个人计算机、多媒体信息管理 系统、多媒体通信、多媒体电子出版物等，近期以来，运用多媒体手段来对学术科技期 刊进行编辑加工、行政管理和发行宣传，也成为一种显著的趋向。多媒体技术的应用将 引发传统编辑手段的全面变革。传统编辑方法与手段同多媒体技术结合后，将给未来学 术科技期刊的编辑工作带来全新的变化。 多媒体技术与计算机、网络技术、通信技术、数字技术的结合，使期刊出版工作过 程和学术科研信息传播不受时间、地点、国界、环境等影响，这将有利于提高世界信息 的流通速度，促进远隔重洋的各民族文化科技的及时交流。 多媒体综合了报纸、广播、电视等功能，将文字、声音、图像、动画等要素结合起 来，这一结合也成为学术期刊编辑、发行的一种全新形式，给受众以全方位的、多维的 信息，光纤通道将电视网、电话网、计算机网三网合一，使三大传统媒介开始走向高度 的综合。 充分利用多媒体文、图、声、像的优势，有利于全面提高学术期刊编辑工作效率和 刊物质量，促进电脑多媒体编辑技术的有的放矢地发展，并为今后计算机技术的普及、 繁荣打下良好基础。 多媒体编辑要处理大量的3D图形、 数字音频和视频信息， 还有从Web网络传来的 高带宽信息。加速图形端口（AGP）即将大量投入应用，这是一种用来连接CPU和图形加 速器、比PCI更快的总线，AGP 同时还提供图形适配器与系统内存之间的连接，有了这 种连接，在3D应用程序中就可以将大量的纹理贴图保存在系统内存中。到2000年，所有 的图形都将是3维， 使用字处理或者电子表格软件的人将不会觉察到有什么不同。 近期出版的一些专业电子排版系统，已集文字处理与图形图像处理功能于一身。不 仅大大降低了此前许多排版软件在文稿中植入特定图像时的繁琐操作和不便，而且可以 利用软件提供的多种绘图、制图功能，使非美工专业人员也能方便地制作出具有专业水 准的图形图像，并通过手写板或扫描仪顺利实现图文混排。使数学、化学、物理等科学 公式的排版简便规范，同时提供各种流程图、电子电路以及各类图库。 近日，IBM公司分别推出中、英文语音识别系统的语音录入软件，它们以声音接收 装置为媒介，将阅读文稿的语音直接转化成计算机上文本的版面，尽管目前此类软件在 配置、环境、程序设计等方面有不少尚待完善之处，但随着新的优化软件的不断问世， 它必将极大地提高文字输入的速度，从而最大限度地改变期刊计算机排版采用键盘输入 的格局。可以预见在不久的将来，我们真的可以与计算机进行交谈，正如一些科幻电影 中描述的一样，计算机可以听懂我们话语，并按我们所说的去做。 多媒体技术的发明，终于使人和机器从原来的对立中摆脱出来，人性化的局面、虚 拟现实的出现，直到人工智能的进步，语音的输入使我们刹时感到PC已不再冰冷，芯片 上已能出现人的情感，而且是高智能的集成。 随着计算机网络以及电子邮件中可视图像和活动声像传输的成为现实，将进一步产 生期刊在稿件传递、审稿阅稿、修改校对、联系沟通、装帧质量、出刊速度全方位的突 破。
随着时代的发展，网络通信已广泛地应用于政治、军事，经济及科学等各个领域，它改变了传统的事务处理方式，对社会的进步和发展起着很大的推动作用。下面我给大家带来通信工程专业 毕业 论文题目_通信专业论文怎么选题，希望能帮助到大家!
通信工程毕业论文题目
1、 通信工程项目管理系统集成服务浅探[J]
2、 试述我国通信工程发展现状与前景[J]
3、 网络传输技术在通信工程中的应用探析[J]
4、 通信工程中多网融合技术的应用问题探析[J]
5、 探究有线传输技术在通信工程中的应用及发展方向[J]
6、 探讨通信工程项目的网络优化[J]
7、 应用型通信工程专业计算机类课程建设研究[J]
8、 结合3G/4G网络与GPS定位技术实现通信工程现场监理[J]
9、 通信工程的风险管理探讨[J]
10、 如何解决通信工程管理中的问题[J]
11、 通信工程设计单位标准化管理研究[J]
12、 传输技术在通信工程中的应用解析[J]
13、 通信工程施工管理模式的创新研究[J]
14、 通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]
15、 通信工程项目中的风险管理与控制策略研究[J]
16、 探析通信工程中传输技术的广泛应用[J]
17、 浅谈通信工程项目的质量管理[J]
18、 项目管理 方法 在移动通信工程管理中的应用研究[J]
19、 通信工程项目管理研究[J]
20、 通信工程光缆施工的质量控制探讨[J]
21、 试论在通信工程施工过程中信息化管理的应用[J]
22、 浅谈传输技术在通信工程中的应用及发展[J]
23、 浅谈通信工程技术传输的有效管理策略[J]
24、 信息通信工程中传输技术的有效应用[J]
25、 铁路通信工程中无线接入技术的应用探究[J]
26、 试论通信工程的特点及发展现状与前景[J]
27、 浅谈通信工程发展前景[J]
28、 以华为公司为例探析通信工程技术的社会经济价值[J]
29、 传输技术在通信工程中的应用与发展趋势[J]
30、 通信工程建设进度控制研究[J]
31、 关于多网融合在通信工程中的应用分析[J]
32、 基于通信工程传输技术的应用研究[J]
33、 强化通信工程安全管理的对策[J]
34、 通信工程存在的经济问题和发展分析[J]
35、 通信工程管理在项目中的应用[J]
36、 探讨通信工程项目的网络优化方式[J]
37、 传输技术对通信工程的作用[J]
38、 浅谈通信工程传输技术的应用[J]
39、 通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]
40、 刍议通信工程传输技术的现状与未来发展[J]
41、 浅析我国通信工程发展现状与展望[J]
42、 通信工程项目管理中关键点的标准化研究[J]
43、 软交换技术在通信工程中的应用及发展方向[J]
44、 探究通信工程专业学生就业现状及对策研究[J]
45、 如何提高通信工程监理企业的竞争力[J]
46、 通信工程监理企业竞争力探析[J]
47、 浅谈通信工程信息技术[J]
48、 通信工程中土建工程质量控制探讨[J]
49、 通信工程项目管理中系统化、集成化实现的路径分析[J]
50、 通信工程中有线传输技术的改进研究[J]
移动通信毕业论文题目
1、大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究
2、典型移动通信基站电磁环境影响模型化研究
3、高速移动通信场景下基于LTE-A中继系统的资源调度关键技术研究
4、基于专利信息分析的我国4G移动通信技术发展研究
5、移动通信基础设施建设中多方合作研究
6、移动通信基站管理系统的设计与实现
7、“营改增”对内蒙古移动通信公司 财务管理 的影响及对策研究
8、低轨宽带卫星移动通信系统OFDM传输技术研究
9、雷电脉冲对移动通信基站影响的研究
10、平流层CDMA移动通信蜂窝网的性能研究
11、B3G/4G系统中的无线资源分配的研究
12、下一代移动通信系统中跨层资源分配研究
13、基于OFDM的GEO卫星移动通信系统关键技术研究
14、下一代移动通信系统中的关键传输技术研究
15、基于SCP的海峡两岸移动通信产业比较研究
16、多场景下移动通信系统业务承载性能研究
17、未来移动通信系统资源分配与调度策略研究
18、高速铁路移动通信系统性能研究
19、下一代移动通信网络中的无线资源管理与调度策略研究
20、下一代卫星移动通信系统关键技术研究
21、混能供电移动通信网络的节能方法研究
22、移动通信数据挖掘关键应用技术研究
23、移动通信系统中的认证和隐私保护协议研究
24、基于移动通信定位数据的交通信息提取及分析方法研究
25、电信运营商在移动通信标准发展中的产业作用关系研究
26、天津移动通信市场非线性预测及面向3G的发展策略研究
27、移动通信产业链创新系统研究
28、移动通信智能天线关键技术研究
29、移动通信运营商产品品牌 文化 研究
30、宽带移动通信系统资源调度和干扰管理的研究
31、未来移动通信基站体系结构--定性理论、方法与实践
32、移动通信系统中天线的分析与设计
33、基于客户的移动通信品牌资产模型及影响机理研究
34、中国移动通信业价格竞争行为研究
35、具有NFC功能的移动通信终端电路设计
36、具有电子支付功能的移动通信终端软件设计
37、移动通信服务业顾客满意度及忠诚度影响因素比较研究
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通信工程专业论文题目
1、基于61单片机的语音识别系统设计
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5、甲醛气体浓度检测与报警电路的设计
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10、基于单片机的家用智能总线式开关设计
11、 篮球 赛计时记分器
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14、等脉冲频率调制的原理与应用
15、基于单片机的电加热炉温
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19、电子体温计的设计
20、基于FPGA音频信号处理系统的设计
21、基于MCS-51数字温度表的设计
22、基于SPCE061A的语音控制小车设计
23、基于VHDL的智能交通控制系统
24、基于VHDL语言的数字密码锁控制电路的设计
25、基于单片机的超声波测距系统的设计
26、基于单片机的八路抢答器设计
27、基于单片机的安全报警器
28、基于SPCE061A的易燃易爆气体监测仪设计
29、基于CPLD的LCD显示设计
30、基于单片机的电话远程控制家用电器系统设计
31、基于单片机的交通信号灯控制电路设计
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34、基于单片机的空调温度控制器设计
35、数字人体心率检测仪的设计
36、基于单片机的室内一氧化碳监测及报警系统的研究
37、基于单片机的数控稳压电源的设计
38、原油含水率检测电路设计
39、基于AVR单片机幅度可调的DDS信号发生器
40、四路数字抢答器设计
41、单色显示屏的设计
42、基于CPLD直流电机控制系统的设计
43、基于DDS的频率特性测试仪设计
44、基于EDA的计算器的设计
45、基于EDA技术的数字电子钟设计
46、基于EDA技术的智力竞赛抢答器的设计
47、基于FPGA的18路智力竞赛电子抢答器设计
48、基于USB接口的数据采集系统设计与实现
49、基于单片机的简易智能小车的设计
50、基于单片机的脉象信号采集系统设计
51、一种斩控式交流电子调压器设计
52、通信用开关电源的设计
53、鸡舍灯光控制器
54、三相电机的保护控制系统的分析与研究
55、信号高精度测频方法设计
56、高精度电容电感测量系统设计
57、虚拟信号发生器设计和远程实现
58、脉冲调宽型伺服放大器的设计
59、超声波测距语音提示系统的研究
60、电表智能管理装置的设计
通信工程专业毕业论文题目相关 文章 ：
★ 通信工程毕业论文题目
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★ 通信工程方面毕业论文(2)
★ 通信工程的毕业论文优秀范文(2)
★ 通信工程本科毕业论文
体各组织器官大多处于休整状态，气血主要灌注于心、肝、脾、肺、肾五脏，使
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)
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[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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