生活中的七個語音識別經典應用

2021-01-07 電子發燒友
打開APP
生活中的七個語音識別經典應用

佚名 發表於 2018-02-19 05:10:00

語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高技術。　語音識別技術主要包括特徵提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。

基於聲紋識別的通用語音控制系統設計

隨著物聯網的發展，對家庭電器的控制將會有更多的發展，而語音作為一種自然簡單的方法將是一種有效便捷的控制方式。如果可以把語音控制與安全控制結合起來，系統就變得更自然直接更人性化了。在本設計就是希望通過設計出一個通用的系統為將來的這些應用實現基本的框架。

帶語音控制的多功能無線監控輪式機器人

本文的儀器設計具有簡單、輕便、靈活、達到產業化所要求的質量標準。本項目已對技術進行了充分調研和評估，已將技術風險降到了最低，同時提出了優化最優的技術實現方案；對於市場亦進行了充分有效的評估和調研，已將風險努力降到了最低，具有廣闊的應用前景。

基於FPGA的語音控制選頻濾波器設計與實現

目前許多語音識別的算法研究都是基於軟體平臺的，真正的語音識別硬體實現很少，我們的研究針對小詞彙量孤立詞非特定人的語音識別系統，學習並研究當前主流的語音識別算法。

一種基於SPCE061A單片機的燃氣爐灶語音控制裝置

筆者正是基於解決燃氣爐灶的安全使用問題而引入語音控制技術，在傳統的燃氣爐灶基礎之上，加裝語音控制裝置，對燃氣爐灶的點火、滅火、火力調節、火焰異常熄滅時緊急關閉氣源等功能都能用語音命令和語音提示智能化地完成。

DIY創意家電：基於AVR的家庭語音控制器的軟硬體實現

本項目開發的家電關鍵詞語音識別系統，可實現語音應答報時以及對基本家電的語音控制，讓語音技術融入到日常生活中，給人們帶來更便捷、更舒適、更健康的生活模式。

DIY實現智能家居：智能家電語音控制系統的完整設計方案

普通家庭中都會有很多需要紅外遙控器控制的家電，由於紅外線傳輸會受到空間位置影響，並且過多遙控器會導致使用不便的問題，為解決這些問題，於是設計一個可將多個遙控設備集中於一體並且可以通過聲音控制其常用功能的集成設備，並且在家電關閉的時候能自動切斷其電源，達到節能的目的。

非特定人車載音響語音控制系統

本文提出了一種的以專用語音處理晶片UniSpeech-SDA80D51為核心控制車載音響操作的設計方案，並在SL1102C1型車載音響上實現了對非特定人的語音識別與控制。

打開APP閱讀更多精彩內容

聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容圖片侵權或者其他問題，請聯繫本站作侵刪。 侵權投訴

相關焦點

  • 語音識別在生活中的七個經典應用
    語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高技術。　語音識別技術主要包括特徵提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。
  • 應用、算法、晶片,「三位一體」淺析語音識別
    現階段，在理想的環境下，多家公司的語音識別系統已經越過了實用的門檻，並在各個領域得到了廣泛的應用。人工智慧產業鏈由基礎層、技術層與應用層構成。同樣，智能語音識別亦由這三層組成，本文從語音識別的商業化應用出發，並探討驅動語音識別發展的算法及硬體計算能力，三位一體淺析語音識別現狀、發展趨勢及仍然面臨的難點。
  • 基於語音識別的移動電子病歷應用探索
    語音識別是一門交叉學科，涉及生理學、聲學、語音學、計算機科學、信號處理等，儘管不同的語音識別系統，實現的細節不同，但原理大致相同，如圖1所示。圖1 語音識別原理語音識別技術主要分為前端處理與後端處理2個部分。前端處理主要包括端點檢測、降噪、特徵提取等。後端處理主要包括2個過程，分別是訓練與解碼。端點檢測從連續的語音流中檢測出有效的語音段。
  • 智能語音識別技術入門系列(上)
    如下圖所示，語音對話系統通常包括四個主要組成部分的一個或多個：語音識別系統將語音轉化為文本、語音理解系統提取用戶說話的語義信息、文字轉語音系統將內容轉化為語音、對話管理系統將前面的三個系統連接起來並完成與實際應用場景的溝通。這些內容對建立一個成功的語音對話系統都是很關鍵的，我們的關注重點主要是在語音識別系統。
  • .| 深度學習理論與實戰:提高篇(5)——深度學習在語音識別中的應用
    提起深度學習的再次興起，大家首先可能會想到2012年AlexNet在圖像分類上的突破，但是最早深度學習的大規模應用發生在語音識別領域。自從2006年Geoffrey Hinton提出逐層的Pretraining之後，神經網絡再次進入大家的視野。
  • 說話人語音特徵子空間分離及識別應用
    但是，說話人識別應用中存在的兩個主要問題是：(1)由於語音特徵的時變性，模型訓練時期和實際識別時期語音特徵發生變化而導致識別性能的下降，而目前這些方法只能在一定程度上處理這種變化；(2)實際應用中往往需要能通過較短的語音及時識別說話人身份，但目前這些方法一般需要輸入3秒以上的語音才能得到較高的識別率。
  • 排名 語音識別_語音識別技術排名 - CSDN
    經過半個世紀的發展，語音識別技術在2011年之後迎來了黃金髮展時期：前微軟研究院俞棟和鄧力研究員首次將DNN在大詞彙量語音識別上成功應用，基於神經網絡的語音識別技術迅速成為了研究和產業上的投入密集地，在工業界Google和國內的訊飛成為了最早上線基於DNN的語音識別系統的兩家公司。經過接近10年的發展，語音識別技術取得了空前的進步，在多個場景下已經達到了實用水平。
  • FinTech時代商業銀行智能語音識別技術應用與發展
    1.語音識別技術發展　　語音識別技術按照發展和應用程度，可分為早期實驗研究階段、實用階段、現代語音識別系統開發應用階段。　　(3)現代語音識別系統開發應用階段　　近些年，隨著大數據和深度學習技術的發展，深度學習方法逐漸被引入到語音識別系統中，相較於傳統的語音識別技術，識別性能獲得了顯著提升。　　目前，市場上的語音識別系統大多基於深度神經網絡模型進行建模，大幅提升了各種應用場景下語音識別的準確度和可靠性，使語音識別技術進入了新的應用階段。
  • 語音識別是什麼 語音識別聲學特徵介紹【圖文】
    人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。　　語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。
  • 語音識別原理及其語音識別系統分類
    一、語音識別原理語言交流是人類一種天然的溝通模式。從兒童時代開始我們對語言的相關學習都是自發的，語言交流始終貫穿於我們的生活。它是那麼的自然以至於我們根本沒有發現這是一種多麼複雜的現象。人類希望能與機器進一步溝通，從而方便生產與生活，而在語音信號的傳輸過程中，我們不規則的語言行為方式會被背景噪聲和回聲，以及電特性（如話筒等電子設備）進一步扭曲。這一切可變性的聲音來源語音識別更加繁瑣複雜。
  • 語音識別技術原理全面解析
    語音識別技術正逐步成為計算機信息處理技術中的關鍵技術，語音技術的應用已經成為一個具有競爭性的新興高技術產業。1959 年，Fry和Denes等人嘗試構建音素器來4個元音和9個輔音，並採用頻譜分析和模式匹配進行決策。這就大大提高了語音識別的效率和準確度。　　從此計算機 語音識別的受到了各國科研人員的重視並開始進入語音識別的研究。60年代，蘇聯的Matin等提出了語音結束點的端點檢測，使語音識別水平明顯上 升；Vintsyuk提出了動態編程，這一提法在以後的識別中不可或缺。
  • 語音識別技術簡史
    作者 | 陳孝良，馮大航，李智勇【CSDN 編者按】語音識別自半個世紀前誕生以來，一直處於不溫不火的狀態，直到 2009 年深度學習技術的長足發展才使得語音識別的精度大大提高，雖然還無法進行無限制領域、無限制人群的應用，但也在大多數場景中提供了一種便利高效的溝通方式。
  • 語音識別算法有哪些_語音識別特徵提取方法
    第一種：基於動態時間規整（Dynamic Time Warping）的算法 　　在連續語音識別中仍然是主流方法。 　　該方法的運算量較大，但技術上較簡單，識別正確率高。 　　在小詞彙量、孤立字（詞）識別系統中，也已有許多改進的DTW算法被提出。例如，利用頻率尺度的DTW算法進行孤立字（詞）識別的方法。
  • ZLG深度解析:語音識別技術
    語音識別已成為人與機器通過自然語言交互重要方式之一，本文將從語音識別的原理以及語音識別算法的角度出發為大家介紹語音識別的方案及詳細設計過程。語言作為人類的一種基本交流方式，在數千年歷史中得到持續傳承。近年來，語音識別技術的不斷成熟，已廣泛應用於我們的生活當中。語音識別技術是如何讓機器「聽懂」人類語言？
  • DSP開發板的語音識別系統的研究
    然而針對識別效果來說，ASR 系統則相對較差。尤其在會話任務上，自動語音識別系統遠不及人類。因此，語音識別技術的應用已成為一個極具競爭性和挑戰性的高新技術產業。　　隨著DSP技術的快速發展及性能不斷完善，基於DSP的語音識別算法得到了實現，並且在費用、功耗、速度、精確度和體積等方面有著PC機所不具備的優勢，具有廣闊的應用前景。
  • 生物識別支付技術在生活中的應用有哪些
    生物識別支付技術在生活中的應用有哪些 佚名 發表於 2020-04-02 11:42:24 未來5～10年，世界將進人無感知核身、無設備核身時代，在用戶沒有感知和設備的情況下完成身份識別和支付交易。
  • 淺談自然場景中的語音情感識別技術
    語音是人類最基本、最便捷的交流工具，承載了複雜信息的語音信號不僅可以反映語義內容，還能夠傳遞說話人內在的情感狀態。語音情感識別是 建立在對語音信號的產生機制深入研究與分析的基礎上，對語音中反映個人情感信息的一些特徵參數進行提取，並利用這些參數採用相應的模式識別方法確定語音情感狀態的技術。
  • 基於Julius的機器人語音識別系統構建
    只需要對幾十個字或詞的命令行進語音識別，便可使得原本需要手工操作的工作由語音輕鬆完成。本文針對現有機器人平臺，設計一個非特定人的孤立詞語音識別系統。　　1 語音識別原理及JuliUS簡介　　1．1 基於HMM的語音識別原理　　語音識別系統是一種模式識別系統，系統首先對語音信號進行分析，得到語音的特徵參數，然後對這些參數進行處理，形成標準的模板。這個過程稱為訓練或學習。
  • 團隊新作 | CIF:基於神經元整合發放的語音識別新機制
    【摘要】為解決經典的注意力語音識別模型不支持在線識別、邊界定位等問題，中科院自動化所董林昊博士、徐波研究員將脈衝神經網絡中的整合發放思想進行連續化，提出一種低複雜度並具有單調一致性的序列轉換機制——連續整合發放（Continuous Integrate-and-Fire，CIF）。
  • 語音合成在語音助手中的應用及擴展
    與此同時，合成語音的自然度和音質都得到了明顯的改善，在一定程度上達到了人們的應用需求，從而促進了其在實際系統中的應用。目前，語音合成技術已經在自動應答呼叫中心（包括金融、電信和政府等）、電話信息查詢（包括天氣、交通和旅遊等）、汽車導航以及電子郵件閱讀等方面得到廣泛的應用，同時針對娛樂和教育方面的應用也正在開展。總而言之，語音合成技術正在影響著現代社會的方方面面。