语音情感提取特征的毕业论文

论新闻播音中的情感一、新闻播音中的情感依据新闻既是对人类社会实践的客观、真实的反映，又是人（记者、报道者、编辑、播音主持人）对于人类社会实践的认识反映，因而是人的主观选择，因此，人不得不把自己的主观选择———进而把自己的立场、观点、态度、倾向，乃至于自己的兴趣爱好、性格特征、爱憎好恶、情感取向等，尽量隐藏于新闻之下，使自己制作的（写作的、播讲的）新闻保持客观、真实、公正的面貌。但是，人乃血肉之躯，是富有感情的灵性。新闻播音员（主持人）必须用自己的声音语言，乃至面部表情、肢体动作等，把新闻内容传达给受众。就是说，新闻播音员（主持人）必须在理性传达———即尽量客观、公正、真实地传达新闻内容的同时，也将自己感性的一面———即使用自己的器官、感官、表情、动作的一面———直接表露在受众面前。在新闻播音主持实践中，新闻播音员（主持人）恰当表露自己的情感，已为广大受众所接受。虽然仍有一些著名新闻播音员（主持人）至今还在坚持客观冷静的风格，坚持自己的情感不为新闻内容所左右的做法，但是，更多的新闻播音员（主持人）已在自己播音、主持新闻节目时，大胆流露自己的情感倾向。而后者，反而比前者更加显得贴切自然，更能与新闻内容融为一体，也更为广大受众所接受。二、新闻播音中情感的分寸把握找到新闻播音（主持）的情感依据———包括实践的依据和理论的依据，并不等于说，新闻播音（主持）可以滥用情感。实际上，新闻播音（主持）的情感流露，只存在于一个狭小的空间。就像用摄影镜头远距离聚焦，如果想要保持摄影对象焦点清晰，焦点前后景深就只有一点点的距离，稍有差池就会造成摄影对象焦点模糊。这也就是所谓的“分寸感”或“情感分寸”。曾经有人在电视新闻播音（主持）中“热泪盈眶”，也有人在广播新闻播音（主持）中“泣不成声”，这些都严重超越“情感分寸”，后来都给人留下极为深刻的教训。为了保持“焦点清晰”，或者说，保持新闻播音（主持）的情感分寸，就得弄清楚所谓“焦点景深”或“情感分寸”的细微界线到底在哪里。应该说“，焦点景深”或“情感分寸”有一前一后两条界线。前面一条界线是新闻的客观性原则和真实性原则。任何新闻都必须严格保证新闻内容的客观性和真实性。这就要求：在以播音（主持）方式传递新闻内容时，必须时刻牢记“客观、公正、真实”是新闻播音（主持、播报）的本质立场，本来态度。后面一条界线是必须牢牢把握新闻播音员（主持人）和新闻内容之间的距离。新闻是对客观事实的报道，因此，新闻内容和播音员（主持人）之间必然存在距离。新闻和新闻播音员（主持人）之间的距离，决定了新闻播音（主持）的“感情分寸”。如果超越这种分寸，就会给人以“假”的感觉，“做作”的感觉，就会丧失新闻播音（主持）的客观性、真实性和公证性原则。新闻播音（主持）的情感表达，应该来源于新闻稿件。这种情感表达绝大部分隐藏于对新闻内容的层次和节奏以及语言逻辑和重音的把握中。新闻播音员（主持人）为恰当表达情感，必须首先找出新闻稿件的主旨和立意在哪里，找到了新闻的主旨和立意，也就找到了新闻的要点和逻辑、层次和节奏。这样，在播音（主持）时才可以通过形象、生动、鲜活的语言，自然而然恰到好处地表露自己的情感倾向。情感是新闻的内核，它深深隐藏于新闻内容之中，因此也深深隐藏于新闻播音（主持）之中。只有很好地把握新闻的主旨和立意，把握新闻的逻辑和要点，才能把隐藏在新闻后面的情感内核发掘出来，表露出来。缺乏情感的播音（主持），就像是缺乏色香味的菜肴一样令人乏味。事实上，许多新闻稿件由于作者的生活经历不同，立场观点不同，情感态度不同，稿件文字本身就渗透了各种不同的情感因素。这个时候，新闻播音（主持）就必须格外小心地处理好自己的情感表露，不能随波逐流，更不能恣意发挥。恰恰相反，当新闻稿件本身明显流露出作者的情感趋向时，新闻播音（主持）就必须更加冷静客观，严格把握分寸。比如，本台新闻综合频率2008年3月15日《738早新闻》节目中，有一条反映某商家损害消费者利益的消息。这条文字稿件虽然没有强烈抨击商家的语言，主要还是以客观陈述为主，但记者的立场明显站在消费者一边，对某些商业行为进行了严肃的揭露和批评。但在我看来，商家尽管犯有一定的错误，但还不致于到达伤天害理的地步，没有对消费者造成严重损害。因此我在播音情感处理中，十分注意把握分寸，尽量做到语速平稳，气息平和，与人为善。这就在一定程度上使稿件播出保持了客观、公正的立场和态度。三、新闻播音中的情感调节新闻播音（主持）的情感表达不能掺入个人好恶。新闻播音员（主持人）富有自己的生活经历、立场观点和情感态度，这在现实生活中属于完全正常的状态。但是，新闻播音（主持）工作，主要以文字稿件为依据，责任在于把文字稿件的内容播报给广大的受众。因此，除了恰当表露稿件文字所含情感元素之外，不应该掺入新闻播音员（主持人）自己的情感立场或情感倾向。日常生活中，有时新闻播音员（主持人）也会遇到某件不愉快的私事，导致心情恶劣，或者完全没有心情。这时候，新闻播音员（主持人）必须尽快调整自己的心态，不以自己的私人感情影响播音（主持），更不能把个人的好恶带入对稿件的再创作中。依照我多年从事新闻播音（主持）工作的经验，许多情况下，即使在一次播音（主持）过程中，情感流露表达也往往处于运动变化之中。这种情感流露表达的运动变化，一般都取决于稿件本身所表露的情感变化。稿件本身的情感变化，又会引发播音（主持）的情感变化。这时候，需要播音员（主持人）恰当地适应和调节这种变化，理智地掌握这种变化，合情合理地表达好这种变化。播音员（主持人）必须学会遵循稿件内容来激发自己的情感，同时又具有对情感的自我调节能力。有时候，在某一次特定节目中的各篇稿件之间，会出现多次情感调整和变化，甚至一篇稿件中的某个段落与层次之间，也会出现情感上的差异和变化。这时候，往往需要播音员（主持人）进行必要的调节和把握。只有这样，才能准确恰当地，恰到好处地表达出稿件本身所含有的情感倾向。四、新闻播音中的情感分配。新闻节目形态十分丰富，一挡新闻节目往往由多种形态稿件组成。比如，会有时政新闻、社会新闻、批评新闻、人物新闻、新闻通讯、新闻背景等。不同的新闻稿件需要进行不同的情感把握，决不能用一种方式，一个腔调，一播到底。这就需要新闻播音员（主持人）进行必要的情感分配。记得2006年底，我主播一期《738晚新闻》，由于对不同形态的新闻作了恰当的情感分配，使整档节目听起来抑扬顿挫，有声有色。不但层次分明，而且既感情饱满，又跌宕起伏。这档节目被评为省广电学会年度优秀播音作品二等奖。仔细分析这档晚新闻节目，实际上是整组稿件围绕一个共同主题———献爱心、送温暖展开。当时正好时近年关，各地开展了各种送温暖活动。稿件中有政府领导给困难群众送温暖的内容，也有社会各界人士自发献爱心活动。还有一条重头稿件是讲一位身患白血病的十六岁女孩，在社会各界的关爱下，成功实施骨髓移植手术的消息。当时这条消息的播出，牵动了整个古城市民的心。节目中，除了记者与在上海的小姑娘养父进行连线采访，以及对小姑娘的主治大夫进行采访属于录音以外，其他内容都要靠播音（主持）来播报传递。在这期节目中，我特别注重情感分配，用不同的情感色彩，向听众介绍手术情况，小姑娘术后恢复情况，社会各界对小姑娘无微不至关怀的情况，以及台湾慈济会为小姑娘进行骨髓配型和捐赠骨髓等一系列详细背景资料等。另外，我还在节目后半段《方月说事》小单元中，向听众详细讲述了这个患白血病的小姑娘和她的养父母，以及许多不知名的社会人士之间一幕幕感人至深的故事。在对这些稿件的处理中，我把主要情感分配到几条重点稿件中，着意加大情感投入的份量。由于稿件文字十分感人，作为播音员，我首先已被深深打动。但我深知自己的责任：我要把我的感动传递给我的听众，感染给我的听众。而对于其他稿件，我作了相对平稳的处理。这样，使重点稿件显得更加突出，更有份量。我一向认为：播音不是简单的吐字发音，播音不是印刷机或铅字，它不但需要播音员用眼用口去播讲，更需要播音员用脑、用心、用感情去表达。它是一项创造性工作。用悦耳的声音吸引人，用真挚的情感打动人，用振奋的精神感召人，我一直在努力。

1、引言   贝叶斯方法是一个历史悠久，朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。当然有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。 2、贝叶斯公式 贝叶斯公式其实很简单，但是很常用，就一行：   而我们二分类问题的最终目的就是要判断 P(“属于某类”|“具有某特征”) 是否大于1/2就够了。贝叶斯方法把计算“具有某特征的条件下属于某类”的概率转换成需要计算“属于某类的条件下具有某特征”的概率，而后者获取方法就简单多了，我们只需要找到一些包含已知特征标签的样本，即可进行训练。而样本的类别标签都是明确的，所以贝叶斯方法在机器学习里属于有监督学习方法。   这里再补充一下，一般『先验概率』、『后验概率』是相对出现的，比如 P(Y)与 P(Y|X) 是关于 Y的先验概率与后验概率， P(X)与 P(X|Y)是关于 X的先验概率与后验概率。 4、垃圾邮件识别   我们可以通过一个例子来对邮件进行分类，识别垃圾邮件和普通邮件，如果我们选择使用朴素贝叶斯分类器，那目标就是判断 P(“垃圾邮件”|“具有某特征”) 是否大于1/2。现在假设我们有垃圾邮件和正常邮件各1万封作为训练集。需要判断以下这个邮件是否属于垃圾邮件： 也就是判断概率 P(“垃圾邮件”|“我司可办理正规发票（保真）17%增值税发票点数优惠！”)是否大于1/2。我们不难发现：通过上述的理解，也就是将其转换成的这个概率，计算的方法：就是写个计数器，然后+1 +1 +1统计出所有垃圾邮件和正常邮件中出现这句话的次数啊。也就是：   于是当我们接触到了中文NLP中，其中最为重要的技术之一：分词！！！也就是把一整句话拆分成更细粒度的词语来进行表示。另外，分词之后去除标点符号、数字甚至无关成分(停用词)是特征预处理中的一项技术。我们观察（“我”,“司”,“可”,“办理”,“正规发票”,“保真”,“增值税”,“发票”,“点数”,“优惠”)，这可以理解成一个向量：向量的每一维度都表示着该特征词在文本中的特定位置存在。这种将特征拆分成更小的单元，依据这些更灵活、更细粒度的特征进行判断的思维方式，在自然语言处理与机器学习中都是非常常见又有效的。因此贝叶斯公式就变成了： 1、朴素贝叶斯(Naive Bayes)，“Naive”在何处？   加上条件独立假设的贝叶斯方法就是朴素贝叶斯方法（Naive Bayes）。将句子（“我”,“司”,“可”,“办理”,“正规发票”) 中的 （“我”,“司”）与（“正规发票”）调换一下顺序，就变成了一个新的句子（“正规发票”,“可”,“办理”, “我”, “司”)。新句子与旧句子的意思完全不同。但由于乘法交换律，朴素贝叶斯方法中算出来二者的条件概率完全一样！计算过程如下： 其中“发票”重复了三次。 3、处理重复词语的三种方式 (1)、多项式模型：   如果我们考虑重复词语的情况，也就是说，重复的词语我们视为其出现多次，直接按条件独立假设的方式推导，则有： 统计计算 P(“词语”|S）时也是如此。 我们扫描一下训练集，发现“正规发票”这个词从出现过！！！ ，于是 P(“正规发票”|S）=0 …问题严重了，整个概率都变成0了！！！朴素贝叶斯方法面对一堆0，很凄惨地失效了…更残酷的是这种情况其实很常见，因为哪怕训练集再大，也可能有覆盖不到的词语。本质上还是样本数量太少，不满足大数定律，计算出来的概率失真 *。为了解决这样的问题，一种分析思路就是直接不考虑这样的词语，但这种方法就相当于默认给P(“正规发票”|S）赋值为1。其实效果不太好，大量的统计信息给浪费掉了。我们进一步分析，既然可以默认赋值为1，为什么不能默认赋值为一个很小的数？这就是平滑技术的基本思路，依旧保持着一贯的作风，朴实/土但是直接而有效。对于伯努利模型，P(“正规发票”|S）的一种平滑算法是： 接下来的核心问题就是训练出一个靠谱的分类器。首先需要有打好标签的文本。这个好找，豆瓣影评上就有大量网友对之前电影的评价，并且对电影进行1星到5星的评价。我们可以认为3星以上的评论都是好评，3星以下的评论都是差评。这样就分别得到了好评差评两类的语料样本。剩下就可以用朴素贝叶斯方法进行训练了。基本思路如下： 但是由于自然语言的特点，在提取特征的过程当中，有一些tricks需要注意： 当然经过以上的处理，情感分析还是会有一部分误判。这里涉及到许多问题，都是情感分析的难点： (2)、拼写纠错   拼写纠错本质上也是一个分类问题。但按照错误类型不同，又分为两种情况： 真词错误复杂一些，我们将在接下来的文章中进行探讨。而对于非词错误，就可以直接采用贝叶斯方法，其基本思路如下： 训练样本1：该场景下的正常用词语料库，用于计算 P(候选词i)。 训练样本2：该场景下错误词与正确词对应关系的语料库，用于计算 P(错误词|候选词i) 当然，朴素贝叶斯也是有缺陷的。比如我们知道朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独立假设，它将文本看成是词袋子模型，不考虑词语之间的顺序信息，例如：朴素贝叶斯会把“武松打死了老虎”与“老虎打死了武松”认作是一个意思。那么有没有一种方法提高其对词语顺序的识别能力呢？当然有，就是这里要提到的N-gram语言模型。接下来详细给大家介绍N-gram语言模型。 1、从假设性独立到联合概率链规则  与我们之前我们垃圾邮件识别中的条件独立假设是一样的： 4、N-gram实际应用举例 (1)、词性标注   词性标注是一个典型的多分类问题。常见的词性包括名词、动词、形容词、副词等。而一个词可能属于多种词性。如“爱”，可能是动词，可能是形容词，也可能是名词。但是一般来说，“爱”作为动词还是比较常见的。所以统一给“爱”分配为动词准确率也还足够高。这种最简单粗暴的思想非常好实现，如果准确率要求不高则也比较常用。它只需要基于词性标注语料库做一个统计就够了，连贝叶斯方法、最大似然法都不要用。词性标注语料库一般是由专业人员搜集好了的，长下面这个样子。其中斜线后面的字母表示一种词性，词性越多说明语料库分得越细；需要比较以下各概率的大小，选择概率最大的词性即可： 将公式进行以下改造，比较各概率的大小，选择概率最大的词性： N-gram分类器是结合贝叶斯方法和语言模型的分类器。这里用 Y1,Y2分别表示这垃圾邮件和正常邮件，用 X表示被判断的邮件的句子。根据贝叶斯公式有： 比较这些概率的大小，找出使得 P(Yi|X)最大的 Yi即可得到 X 所属的分类(分词方案)了。Yi作为分词方案，其实就是个词串，比如（“我司”，“可”，“办理”，“正规发票”）（“我”，“司可办”，“理正规”，“发票”），也就是一个向量了。而上面贝叶斯公式中 P(X|Yi)项的意思就是在分类方案 Yi的前提下，其对应句子为 X的概率。而无论分词方案是（“我司”，“可”，“办理”，“正规发票”）还是（“我”，“司可办”，“理正规”，“发票”），或者其他什么方案，其对应的句子都是“我司可办理正规发票”。也就是说任意假想的一种分词方式之下生成的句子总是唯一的（只需把分词之间的分界符号扔掉剩下的内容都一样）。于是可以将 P(X|Yi)看作是恒等于1的。这样贝叶斯公式又进一步化简成为： 也就是说我们

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

点击下页还有更多>>>浅谈语音识别技术论文

自然语言处理（NLP）在旅游领域具有广泛的应用，其中之一是情感分析。情感分析是指通过计算机程序来识别文本中的情感倾向，分析人们对旅游目的地、酒店、餐厅、交通工具等的评价。这种技术可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。

一个典型的旅游情感分析应用是在线评论分析。在线评论是消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的反馈，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析这些评论，了解消费者对服务质量、位置、价格、餐饮等的看法。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度。

另一个应用是社交媒体情感分析。社交媒体是消费者展示旅游经历的主要渠道，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析消费者在社交媒体上发布的文本、图片和视频，了解消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的感受。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度、扩大品牌知名度。

此外，NLP还可以用于预测未来趋势，通过分析历史数据来预测旅游需求、价格趋势等，进而帮助旅游公司和酒店等机构调量、提高客户满意度。

NLP技术还可以用于语音识别和语音合成，在旅游领域中应用于语音导航、语音查询等场景。例如，旅游公司可以开发一款语音导航应用，让游客在旅游中使用语音命令来获取信息和导航。

总之，NLP在旅游领域有着广泛的应用，它可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。通过使用NLP技术，旅游行业可以更好地了解客户，并提供更好的服务和体验。