语音识别系统论文答辩问题与答案怎么写

语音识别系统论文答辩问题与答案

1、论文研究的方向、目的及意义。2、研究的技术路线。3、存在的问题及建议。

解铃还须系铃人，有问题可以问我！

论文答辩一般会根据你的论文，提出相应的问题。也就是说，所提的问题是离不开你的论文的范畴的，可能是某个论点的深化，也可能是某个论点的延伸。

为什么选这个题目？论文内容的研究现状是什么？存在什么问题？如何解决？

语音识别系统论文答辩问题与答案怎么写

解铃还须系铃人，有问题可以问我！

问问题，肯定是对这个论文的认知，还有就是你的主要观点，采取的措施等！

毕业论文答辩的一般程序　　1．学员必须在论文答辩会举行之前半个月，将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文一式三份连同提纲、草稿等交给答辩委员会，答辩委员会的主答辩老师在仔细研读毕业论文的基础上，拟出要提问的问题，然后举行答辩会。　　2．在答辩会上，先让学员用15分钟左右的时间概述论文的标题以及选择该论题的原因，较详细地介绍论文的主要论点、论据和写作体会。　　3．主答辩老师提问。主答辩老师一般提三个问题。老师提问完后，有的学校规定，可以让学生独立准备15—20分钟后，再来当场回答，而中央党校函授学院则规定，主答辩老师提出问题后，要求学员当场立即作出回答(没有准备时间)，随问随答。可以是对话式的，也可以是主答辩老师一次性提出三个问题，学员在听清楚记下来后，按顺序逐一作出回答。根据学员回答的具体情况，主答辩老师和其他答辩老师随时可以有适当的插问。　　4．学员逐一回答完所有问题后退场，答辩委员会集体根据论文质量和答辩情况，商定通过还是不通过，并拟定成绩和评语。　　5．召回学员，由主答辩老师当面向学员就论文和答辩过程中的情况加以小结，肯定其优点和长处，指出其错误或不足之处，并加以必要的补充和指点，同时当面向学员宣布通过或不通过。至于论文的成绩，一般不当场宣布。　　中共中央党校函授学院规定，对答辩不能通过的学员，提出修改意见，允许学员待半年后另行答辩。　　二、主答辩老师的提问方式　　在毕业论文答辩会上，主答辩老师的提问方式会影响到组织答辩会目的的实现以及学员答辩水平的发挥。主答辩老师有必要讲究自己的提问方式。　　1．提问要贯彻先易后难原则。主答辩老师给每位答辩者一般要提三个或三个以上的问题，这些要提的问题以按先易后难的次序提问为好。所提的第一个问题一般应该考虑到是学员答得出并且答得好的问题。学员第一个问题答好，就会放松紧张心理，增强“我”能答好的信心，从而有利于在以后几个问题的答辩中发挥出正常水平。反之，如果提问的第一个问题就答不上来，学员就会背上心理包袱，加剧紧张，产生慌乱，这势必会影响到对后面几个问题的答辩，因而也难以正确检查出学员的答辩能力和学术水平。　　2．提问要实行逐步深入的方法。为了正确地检测学员的专业基础知识掌握的情况，有时需要把一个大问题分成若干个小问题，并采取逐步深入的提问方法。如有一篇《浅论科学技术是第一生产力》的论文，主答辩老师出的探测水平题，是由以下四个小问题组成的。(1)什么是科学技术?(2)科学技术是不是生产力的一个独立要素?在学员作出正确回答以后，紧接着提出第三个小问题：即(3)科学技术不是生产力的一个独立要素，为什么说它也是生产力呢?(4)你是怎样理解科学技术是第一生产力的?通过这样的提问，根据学员的答辩情况，就能比较正确地测量出学员掌握基础知识的扎实程度。如果这四个小问题，一个也答不上，说明该学员专业基础知识没有掌握好；如果四个问题都能正确地回答出来，说明该学员基础知识掌握得很扎实；如果能回答出其中的2—3个，或每个小问题都能答一点，但答得不全面，或不很正确，说明该学员基础知识掌握得一般。倘若不是采取这种逐步深入的提问法，就很难把一个学员掌握专业基础知识的情况准确测量出来。假如上述问题采用这样提问法：请你谈谈为什么科学技术是第一生产力?学员很可能把论文中的主要内容重述一遍。这样就很难确切知道该学员掌握基础知识的情况是好、是差、还是一般。　　3．当答辩者的观点与自己的观点相左时，应以温和的态度，商讨的语气与之开展讨论，即要有“长者”风度，施行善术，切忌居高临下，出言不逊。不要以“真理”掌握者自居，轻易使用“不对”、“错了”、“谬论”等否定的断语。要记住“是者可能非，非者可能有是”的格言，要有从善如流的掂量。如果作者的观点言之有理，持之有据，即使与自己的观点截然对立，也应认可并乐意接受。倘若作者的观点并不成熟、完善，也要善意地、平和地进行探讨，并给学员有辩护或反驳的平等权利。当自己的观点不能为作者接受时，也不能以势欺人，以权压理，更不要出言不逊。虽然在答辩过程中，答辩老师与学员的地位是不平等的(一方是审查考核者，一方是被考核者)，但在人格上是完全平等的。在答辩中要体现互相尊重，做到豁达大度，观点一时难以统一，也属正常。不必将自己的观点强加于人，只要把自己的观点亮出来，供对方参考就行。事实上，只要答辩老师讲得客气、平和，学员倒愈容易接受、考虑你的观点，愈容易重新审视自己的观点，达到共同探索真理的目的　　4．当学员的回答答不到点子上或者一时答不上来的问题，应采用启发式、引导式的提问方法。参加过论文答辩委员会的老师可能都遇到过这样的情况：学员对你所提的问题答不上来，有的就无可奈何地“呆”着；有的是东拉西扯，与你绕圈子，其实他也是不知道答案。碰到这种情况，答辩老师既不能让学员尴尬地“呆”在那里，也不能听凭其神聊，而应当及时加以启发或引导。学员答不上来有多种原因，其中有的是原本掌握这方面的知识只是由于问题完全出乎他的意料而显得心慌意乱，或者是出现一时的“知觉盲点”而答不上来。这时只要稍加引导和启发，就能使学员“召回”知识，把问题答好。只有通过启发和引导仍然答不出或答不到点子上的，才可判定他确实不具备这方面的知识。　　三、学员答辩要注意的问题　　学员要顺利通过答辩，并在答辩时真正发挥出自己的水平，除了在答辩前充分作好准备外，还需要了解和掌握答辩的要领和答辩的艺术。　　(一)携带必要的资料和用品　　首先，学员参加答辩会，要携带论文的底稿和主要参考资料。如前所述，有的高等学校规定：在答辩会上，主答辩老师提出问题后，学员可以准备一定时间后再当面回答，在这种情况下，携带论文底稿和主要参考资料的必要性是不言自明的。即使像中央党校函授学院那样，老师提出问题后，不给学员准备时间，要求当场作答。但在回答过程中，也是允许翻看自己的论文和有关参考资料的，答辩时虽然不能依赖这些资料，但带上这些资料，当遇到一时记不起来时，稍微翻阅一下有关资料，就可以避免出现答不上来的尴尬和慌乱。其次，还应带上笔和笔记本，以便把主答辩老师所提出的问题和有价值的意见、见解记录下来。通过记录，不仅可以减缓紧张心理，而且还可以更好地吃透老师所提问的要害和实质是什么，同时还可以边记边思考，使思考的过程变得很自然。　　(二)要有自信心，不要紧张　　在作了充分准备的基础上，大可不必紧张，要有自信心。树立信心，消除紧张慌乱心理很重要，因为过度的紧张会使本来可以回答出来的问题也答不上来。只有充满自信，沉着冷静，才会在答辩时有良好的表现。而自信心主要来自事先的充分准备。　　(三)听清问题后经过思考再作回答　　主答辩老师在提问题时，学员要集中注意力认真聆听，并将问题回答略记在本子上，仔细推敲主答辩老师所提问题的要害和本质是什么?切忌未弄清题意就匆忙作答。如果对所提问题没有断清楚，可以请提问老师再说一遍。如果对问题中有些概念不太理解，可以请提问老师做些解释，或者把自己对问题的理解说出来，并问清是不是这个意思，等得到肯定的答复后再作回答。只有这样，才有可能避免答所非问。答到点子上。　　(四)回答问题要简明扼要，层次分明　　在弄清了主答辩老师所提问题的确切　　涵义后，要在较短的时间内作出反应，要充满自信地以流畅的语言和肯定的语气把自己的想法讲述出来，不要犹犹豫豫。回答问题，一要抓住要害，简明扼要，不要东拉西扯，使人听后不得要领；二要力求客观、全面、辩证，留有余地，切忌把话说“死”；三要条分缕析，层次分明。此外还要注意吐词清晰，声音适中等等。　　(五)对回答不出的问题，不可强辩　　有时答辩委员会的老师对答辩人所作的回答不太满意，还会进一步提出问题，以求了解论文作者是否切实搞清和掌握了这个问题。遇到这种情况，答辩人如果有把握讲清，就可以申明理由进行答辩；如果不太有把握，可以审慎地试着回答，能回答多少就回答多少，即使讲得不很确切也不要紧，只要是同问题有所关联，老师会引导和启发你切入正题；如果确是自己没有搞清的问题，就应该实事求是地讲明自己对这个问题还没有搞清楚，表示今后一定认真研究这个问题，切不可强词夺理，进行狡辩。因为，答辩委员会的老师对这个问题有可能有过专门研究，再高明的也不可能蒙骗他。这里我们应该明白：学员在答辩会上，某个问题被问住是不奇怪的，因为答辩委员会成员一般是本学科的专家。他们提出来的某个问题答不上来是很自然的。当然，所有问题都答不上来，一问三不知就不正常了。

回答 1)辨别论文真伪，检查是否为答辩人独立撰写的问题;(2)测试答辩人掌握知识深度和广度的问题;(3)论文中没有叙述清楚，但对于本课题来讲尤为重要的问题;(4)关于论文中出现的错误观点的问题;(5)课题有关背景和发展现状的问题;(6)课题的前景和发展问题;(7)有关论文中独特的创造性观点的问题;(8)与课题相关的基本理论和基础知识的问题;(9)与课题相关的扩展性问题。1、自己为什么选择这个课题?2、研究这个课题的意义和目的是什么?3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的?4、全文的各部分之间逻辑关系如何?5、在研究本课题的过程中，发现了那些不同见解?对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的?又是如何处理的?6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些?7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻?8、写作论文时立论的主要依据是什么?

语音识别系统论文答辩问题与答案汇总

论文答辩问题有以下几方面问题：为什么会选择这个题目?在选择论文题目的时候，会涉及到自身的研究兴趣以及研究的方向，如果在这方面自己比较明确的话，或者是认真思考过，可以直接告诉老师。论文价值是什么?这方面的问题，主要考察的是学生的思考能力以及对现实方面的关注。在回答的时候，可以针对于论文中所提出来的现实意义，以及解决的方法做阐述。论文的理论基础是什么?这方面的问题考察的是学生的专业能力，还有技术知识的掌握。在回答问题的时候一定要注意逻辑清晰，并且要突出自身的专业性和知识点。可以采用专业的理论知识来阐述自己的观点。论文的研究方法是什么?论文的研究方法也是在答辩的时候常遇到的问题，这些问题主要考察的是学生对于论文所提出来的观点是否熟悉，以及对于论文中的一些研究方法是否了解。

论文答辩一般会问以下七个问题：1、你的课题主要研究了什么？回答：讲述我们课题的主要研究点就可以，大体上进行课题的研究描述。2、你的课题运用了什么现代技术？回答：把我们研究课题中的一些现代技术表述出来即可。3、论文课题中标题概念的相关内容提问？如：电子商务的特征是什么？回答：我们会就按照我们会的回答，假如我们不会先不要怕，把我们知道的进行回答表述就可以了。4、你的课题研究的主要目的是什么？回答：按照我们研究课题的目的进行回答，接着进行一下相关的拓展。5、你的课题研究的意义是什么？回答：把我们课题研究的意义进行大概的表述，接着进行我们自己的一些独特见解。6、论文是你写的吗？程序是你设计的吗？当我们是计算机系学生时，老师有的会提问这样的问题，这个时候我们就回答：论文是自己写的，程序有些我理解不到位，在老师的帮助下共同完成的。7、你觉得你的课题那些地方还需要改进？回答：在答辩前，自己想出一些我们课题的改进地方，提前想出对策，老师提问时，我们按照自己心中所想回答就可以。以我的论文为例，整个答辩过程基本上是五分钟之内搞定。因为在答辩之前，写论文的时候就跟导师联系讨论了好几次，把导师指出的问题已经改完了，最后定稿去找导师的时候，她跟我说完全不用担心答辩。所以建议师弟师妹们写论文的时候一定要跟导师多沟通交流，尽量把论文改的没有什么大毛病！论文答辩基本上先陈述一下自己的研究背景，研究意义还有研究框架结构就可以了，毕竟每个学生也只有5分钟左右的时间。答辩老师会是围绕上面几个点提问的，还可能问一下研究方法，论文只要没有逻辑结构问题的，老师随便问两个问题，再点评下你的论文就会给pass的，所以不用担心的！其实老师都是想大家都通过，不会故意卡你的！但是像那种太不认真的人，忘带论文，或者一看就是全盘copy的，神都救不了你！

答辩的内容一般会围绕你所研究的课题展开，一般情况下以下几个问题可能会被问及：1 、为什么选择这个课题?2 、全文的各部分之间逻辑关系如何?3 、研究这个课题的意义和目的是什么?4 、写作论文时立论的主要依据是什么?5 、全文的基本框架、基本结构是如何安排的?6 、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些?7 、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻?8 、在研究本课题的过程中，发现了那些不同见解?对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的?又是如何处理的?除此之外，如果有相关专业老师在，肯定也会问一些与专业有关的问题，就得需要好好准备了。

语音识别系统论文答辩问题与答案解析

答辩老师一是先让学生用10左右的时间概述论文；二是老师一般提二到五个问题，经常提的问题有：1，你文章的创新点在哪里？你的研究跟别人有什么不同？针对你分析的问题，你有何良策？3，请再具体阐述一下文中某个内容/观点（往往是写得含糊不清的）。文中主要阐述了某方面的对策，是否就只有这一个方面？你能否从另外一方面来讲讲对策？所以学生一定要自己写好毕业论文，要熟悉自己所写论文的全文，最主要的是要熟悉主体部分和结论部分的内容，明确论文的斟酌观点和主论的基本依据；弄懂弄通论文中所使用的主要概念的确切含义，所运用的基本原理的主要内容；同时还要仔细审查、反复推敲文章中有无自相矛盾、谬误、片面或模糊不清的地方。考生要提高自身素质，尽量减少不必要的紧张；携带必要的资料；听清问题后经过思考再作回答；回答问题要简明扼要，层次分明；对回答不出的问题，不可强辩；当论文中的主要观点与答辩老师的观点相左时，可以与之展开辩论；要讲文明礼貌。只要掌握到以上几点，答辩都会轻松通过，前提是你认真的写了论文。

论文答辩会，提问的主要问题都是和论文实际内容相关的。大多是根据论文的内容提出问题，问题的答案实际是对论文内容的拓展。

模式匹配，语音识别是就是声波的模式匹配就是获取的声波和已知的或者说保存着的比较一下近似程度

问论文的背景！如果您对这个回答满意，请点击回答内容右下方的“…”，再点击“采纳”。多谢了！

语音识别系统论文怎么写

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。

有这个语音芯片WTW 和对应的烧写器不知道楼主想要表达啥

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。