做了一个语音识别的，很不准确，谁有厉害一点的 算法
2020-03-16 21:25:17
语音识别技术的基本原理是什么？语音识别技术的应用是什么？
2021-05-31 06:50:58
目前市面上语音识别模块哪家识别率比较高，又带语音合成功能？
2015-09-01 15:20:15
有偿求基于TMS320C5509A的语音信号识别的算法源程序
2016-05-03 08:03:52
语音语义识别是指通过语音信号处理和语义识别，使得计算机自动理解人类口述语言的技术。语音识别主要步骤为信号搜集、降噪、特征提取解码三步，提取的特征在后台由经过语音大数据训练得到的语音模型对其进行解码，最终把语音转化为文本。语义识别则通过自然语言分析，理解人类语言表达的意思。
2019-09-11 11:52:18
FPGA和Nios_软核的语音识别系统的研究引言语音识别的过程是一个模式匹配的过程 在这个过程中，首先根据说话人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并提取所需的语音特征，在此基础上建立
2012-08-11 11:47:15
`产品特征：1、单芯片语音识别解决方案（非特定人识别）2、ISD9160自带145kflash，可以做20条左右指令，另外可以外加SPI-FLASH扩展指令数量。3、采用***先进语音识别算法
2017-04-08 15:08:51
差距的：离线语音识别：固定词条,不需要连接网络,但是识别率稍低在线语音识别：词条不固定,需要连接网络,识别率较高,但是效果会受网络影响, 价格相对较高产生差距的原因有两点：① 语音识别比较重要的一个因素
2021-04-01 17:11:18
数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也
2021-05-05 18:17:14
## 前言语音识别是特别酷的功能，ISD9160的核心卖点就是这个语音识别，使用了Cybron VR 算法。很好奇这颗10块钱以内的IC是如何实现人家百来块钱的方案。且听如下分析。本文作者
2016-12-22 00:53:46
最近做了一款语音识别的App，想着利用手机控制arduino实现RGB的调节，开发思路：基于讯飞语音识别做一款能识别我们语音的App，识别出文本之后，对应的文字转UTF-8编码，通过蓝牙串口通讯发送到arduino，实现对RGB的控制。...
2022-03-01 07:05:08
。[/url]语音识别通常需要两个阶段完成。第一阶段是训练，主要是提取语音特征，用户往往需要进行几次语音训练，经过预处理和特征提取后获得相应特征参数。第二阶段是识别，识别过程就是将输入的语音特征参数和模型库中
2014-03-17 13:31:40
、特征提取、训练样本等），本项目采用LD3320芯片完成相关语音采集、处理以及识别，用单片机处理识别结果转换成PC指令，通过USB协议（采用PDIUSBD12芯片实现）完成传输。看起来模块少，但是对于USB
2013-10-30 01:02:20
滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测（VAD）采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性，计算每帧语音的Mel频率倒谱系数（MFCC）。然后...
2021-08-06 08:32:00
处理过程基本上是一致的。目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：（1）语音特征提取：其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。（2）声学模型
2019-03-10 22:00:15
基于matlab的人脸检测K-L的人脸识别（肤色分割和特征提取）[hide] [/hide]《labview人脸识别》课程链接：http://url.elecfans.com/u/bc0e010da8
2012-02-22 16:45:03
空间能量的统计特征成特征矢量，并利用FISHER准则函数进行特征选择，根据特征矢量设计支持向量机分类器，对三类音频进行分类识别。实验结果表明，该方法提取的特征矢量在音频信号分类中是非常有效的。
2011-03-04 20:46:21
的两维处理方法，并用于三种数字信号的特征分析。最后详细介绍了基于联合频率分析的特征提取及识别过程，给出了仿真测试结果。
2021-04-21 06:17:47
人们对于微控制器（MCU）因过小而无法识别语音常常有误解，如何利用MCU实现语音识别呢？
2021-04-02 07:20:41
/conv_labels.txt，结果就可以输出该段音频语音识别的结果。rknn模型转换：注意点：1、从中间抽取部分模型转换，跳过特征提取部分。2、输入点Reshape，输出点labels_softmax。实际输入点
2022-06-22 16:27:44
回答等。在数字信号处理芯片上已经实现了语音口令识别系统或语音口令识别系统的部分功能，然而随着嵌入式微处理器处理能力的大幅度提高，计算量大的语音口令识别算法已经能够通过嵌入式微处理器来完成，将语音口令识别系统与嵌入式系统相结合，发挥语音识别系统的潜力，使语音识别系统能够广泛应用于便携式设备中。
2019-09-03 08:27:23
图像处理，手指静脉图像的特征提取和识别前期研究
2012-05-11 11:51:27
Radon变换(FRAT);;手背静脉;;特征提取算法【DOI】：CNKI:SUN:JLDX.0.2010-02-021【正文快照】：人体手背静脉识别是一种新型的非接触式红外采集生物测定识别技术,是对现有
2010-04-24 09:58:17
算法中，从指纹输入到匹配需要进行指纹图像预处理、特征提取、指纹匹配三个步骤，这是指纹识别算法所要经历的基本过程，其中每个过程中每个细节的处理还是有很多的，这就不一一详细说明，本文只是大概描述微正指纹识别算法MZFinger5.0的基本步骤。`
2016-08-23 11:29:46
实验来确定，因此小波母函数、小波系数、小波网络结构及学习算法的优选问题都是亟待解决的问题。 基于故障信息量的特征提取 基于故障信息量的特征提取方法是从不同思路考虑的一种新方法。模拟电路运行过程中若
2016-12-09 18:15:39
特定人语音识别的方法有哪些？特定人语音识别技术在汽车控制上的应用是什么？
2021-05-14 06:34:04
、什么是离线语音识别
离线语音识别是指在设备本地进行语音信号的识别和转换，而无需依赖互联网连接或云端服务。具体来说，离线语音识别是借助本地的语音识别引擎和算法，在设备上对用户的语音输入进行处理和解析，将语音
2023-11-24 17:41:39
的应用越来越广泛。本文将深入探讨离线语音识别的工作原理，以及其所使用的技术。
一、离线语音识别的工作原理
离线语音识别的工作原理包括信号采集、预处理、特征提取和匹配等步骤。下面我们逐一详细介绍这些步骤
2023-11-07 18:01:32
自动语音识别的原理是什么？如何利用WaveNet实现自动语音识别？
2021-06-15 09:14:07
两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征
2020-05-30 07:41:12
的信息，并从中提取关键词。在提取到影响语音识别的关键信息和表达语言含义的特征信息后，电销机器人会在话术库中搜集与之匹配的回答。匹配成功后，后台会按照不同的语法，依照先后次序识别字词，随后系统会围绕特征信息
2018-06-12 14:03:56
车辆牌照识别系统的原理及算法研究本文对车辆牌照自动识别系统中图象预处理、特征提取和字符识别等环节涉及的新算法、新技术以及系统整体设计做了一个比较全面的论述，同时针对目前的研究现状，对一些关键
2009-12-02 12:59:27
计算信息特征(属性)的权重问题在信息分类及模式匹配中是一个研究热点。该文提出一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法，利用此算法删除原始特征中与分类不相关的特征
2009-04-15 10:06:26
7 在现有基于已知特征项特征提取算法的基础上，提出一种基于已知特征项和环境相关量的特征提取算法。该算法通过已知特征项搜索频繁项集，提高了特征提取速度。环境相关量的
2009-04-18 09:37:0117 提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)与奇异值分解阈值压缩(TCSVD)的人脸特征提取与识别算法。该算法对人脸图像进行分块DCT变换，根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分
2009-04-23 09:57:5424 提出了一种新的人脸特征提取方法，该方法采用DCT对人脸图像进行降维和去噪，并通过KDA提取人脸特征。基于该特征，采用NN分类器，对ORL人脸库进行分类识别，仅用28个特征平均
2009-05-25 22:04:1015 人脸识别是模式识别和机器视觉领域中的一个重要课题，其中，特征提取是人脸识别中的一个重要部分。本文利用边缘检测、积分投影及模板匹配等相结合的方法，比较准确的
2009-06-04 08:49:0431 SISAR功率谱特征提取方法:文主要研究了对SISAR全息信号功率谱归一化处理获得识别特征的方法。通过分析侧影成像全息信号和目标侧影雷达截面积的关系，导出由计算雷达截面积的方
2009-10-23 10:26:2112 该文提出了一种基于小波域非负矩阵分解特征提取的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法对图像二维离散小波分解后提取低频子带图像，用非负矩阵分解对低频子带图像提取特
2009-11-21 11:58:4821 在语音识别系统中，如何在含有噪声的语音信号中提取其良好的特征参数是系统的关键问题之一。本文通过采用自适应滤波来滤除语音信号中的高斯白噪声，然后提取出能够反映人
2009-12-12 13:46:1124 特征提取是模式识别中的关键技术之一，本文提出了一种基于改进ReliefF 算法的主成分特征提取方法，通过该方法进行主特征特征提取可以有效降维，大大减轻了后续的分类器的
2009-12-12 13:47:4527 本文首先介绍了研究的孤立词语音识别系统，并针对片上系统进行了语音识别算法的选择。然后对基于语音帧的端点检测算法、线性预测编码倒谱系数LPCC算法和动态时间规整DTW算法
2010-07-17 17:05:5028
特征提取是声目标识别的关键。由于车辆噪声信号的非平稳特性，传统特征提取方法有很大局限性。介绍小波分析方法在车辆噪声信号特征提取中的应用，仿真结果证
2010-12-31 17:16:280 摘要：针对常规特征提取方法存在着问题不足，提出了基于BP神经网络和基于互信息熵的特征提取方法，并通过特征提取实例加以说明。结果表明这两种方法是可行和有效的。
2006-03-11 13:14:21
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语音识别技术,语音识别技术是什么意思
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音
2010-03-06 11:16:452783 语音识别,什么是语音识别
语音识别
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
2010-03-06 11:19:252537 特征提取是目标识别的关键，如何从有限的测量数据中获取有效、可靠的特征参数，是特征提取中重点考虑的问题。本文采用EMD方法对语音信号进行频率特征提取，可以较好地降低语音
2011-10-10 15:11:4241 为了提高语音信号的识别率，提出了一种改进的语音信号特征提取算法。该算法在MFCC参数的基础上，增加每帧信号的短时能量和短时过零率，使得新参数能够更为准确地表征语音信号。
2011-11-14 11:13:3752 语音信号的典型时频特性和核心处理算法是语音识别、合成和说话人识别等系统中的关键问题．结合线性预测分析技术（LPC）和美尔倒谱参数（MFCC）的算法原理，基于MATLAB GUI 技术，设
2012-03-31 15:08:51146 该文针对语音情感识别在实际中的应用，研究了烦躁等实用语音情感的分析与识别。通过计算机游戏诱发的方式采集了高自然度的语音情感数据，提取了74 种情感特征，分析了韵律特征
2012-05-04 14:46:4729 该系统其主要功能有语音信号的录制、播放、预处理、分段滤波、特征提取以及识别语音。最后通过仿真实验验证了本系统能够达到识别简单语音的要求，但仍有需改进的地方，如：能
2012-05-07 14:08:2665 针对人脸识别中的特征提取问题，提出一种新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波变换良好的提取区分能力和LDA所具有的判别性优势来进行特征提取。首先利用Gabor小波变换来提取人脸特征
2013-01-22 14:25:2654 技术是应用于音频信号识别，模仿大脑的语音信号学习、识别的模式。在音频信号处理的过程中，运用deep learning进行音频数据的特征提取和训练，将大幅度提高音频信号识别的准确性。
2015-12-24 16:05:2522 基于稀疏特征迁移的语音情感识别_宋鹏
2017-01-07 16:24:520 基于语音特征聚类的HMM语音识别系统研究_姚敏锋
2017-03-15 08:00:002 语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；并通过
2017-11-07 14:51:0212 为有效利用语音情感词局部特征，提出了一种融合情感词局部特征与语音语句全局特征的语音情感识别方法。该方法依赖于语音情感词典的声学特征库，提取出语音语句中是否包含情感词及情感词密度等局部特征，并与全局
2017-11-23 11:16:360 人脸检测是一个非常复杂的模式，人脸面部特征提取及识别成为当前计算机图像处理相关学科的一个极具挑战的课题。而基于Carvelet变换的人脸特征提取及识别的意义在于Curvelet继承了小波分析优良
2017-11-30 15:09:363492 
语音识别通常需要两个阶段完成。第一阶段是训练，主要是提取语音特征，用户往往需要进行几次语音训练，经过预处理和特征提取后获得相应特征参数。第二阶段是识别，识别过程就是将输入的语音特征参数和模型库中的参数进行相似性比较，最后输出匹配度最高的特征参数完成识别过程。
2018-07-27 07:27:001757 
语音识别技术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。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
2017-12-14 15:59:3034267 针对说话人识别系统中存在的有效语音特征提取以及噪声影V向的问题，提出了一种新的语音特征提取方法基于S变换的美尔倒谱系数（ SMFCC）。该方法是在传统美尔倒谱系数（MFCC）的基础上利用S变换的二维
2017-12-18 11:29:041 针对现有行为特征提取方法识别率低的问题，提出了一种融合稠密光流轨迹和稀疏编码框架的无监督行为特征提取方法（ DOF-SC）。首先，在稠密光流（DOF）轨迹提取的基础上，对以轨迹为中心的原始图像块进行
2017-12-26 18:48:520 的识别性能．针对这一问题，提出了一种语音情感特征提取算法，利用无监督自编码网络自动学习语音信号中的情感特征，通过构建一个3层的自编码网络提取语音情感特征，把多层编码网络学习完的高层特征作为极限学习机分类器的
2018-01-03 16:13:122 捕获问题，并对其特征参数提取算法进行了研究。针对跳频信号的特征提取，研究了一种基于小波脊线的特征提取算法，通过matlab仿真实验对方法的性能进行了验证，实验表明基于小波脊线的特征提取算法有很大的性能优势，进一步提
2018-01-04 14:04:490 斑马线识别方法的研究对车载和导盲系统具有极其重要的作用，为了解决目前识别斑马线的方法精确度低、所需时间长等问题，本文提出了一种基于卷积神经网络与人工特征提取相结合的快速识别斑马线方法，卷积神经网络
2018-02-24 15:52:136 当测试语音时长充足时，单一特征的信息量和区分性足够完成说话人识别任务，但是在测试语音很短的情况下，语音信号里缺乏充分的说话人信息，使得说话人识别性能急剧下降。针对短语音条件下的说话人信息不足的问题，提出一种基于多特征i-vector的短语音说话人识别算法。
2018-12-14 13:42:346 算法： DTW算法、VQ算法和HMM算法。并且在MATLAB环境中提取了孤立字语音（十个数字0~9的汉语发音）的LPCC、MFCC特征参数，用它们配合上述3种语音识别算法实现了对这些孤立字语音的识别。
2018-12-21 15:03:3141 嵌入式语音识别系统都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理，包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，接下来是特征提取，用以从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数。
2019-06-12 09:49:156173 
本文档的主要内容详细介绍的是基于Labview的语音模式识别MFCC原理特征提取。
2020-01-09 08:00:0038 本文主要阐述了语音识别的两个方法及语音识别的应用。
2020-04-01 09:04:315584 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。语音识别技术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。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
2020-04-01 09:09:5020485 介绍语音识别技术在嵌入式系统中的应用状况与发展，以及在嵌入式系统中使用HMM语音识别算法的优点，并对基于HMM语音识别技术的系统进行介绍。
2020-10-04 16:46:003760 
录音回放是目前声纹识别技术应对各种仿冒语音攻击的主要手段。针对传统语音特征无法区分真实语音和回放语音的问题，提出一种基于高斯滤波器组的 Fisher比混合倒谱特征提取算法。将高斯滤波器组代替传统
2021-03-23 14:13:5116 利用监督性学习算法进行语音増强时，特征提取是至关重要的步骤。现有的组合特征和多分辨率特征等听觉特征是常用的声学特征，基于这些特征的増强语音虽然可懂度得到了较大提升，但是仍然残留大量噪声，语音
2021-05-19 16:33:1026 针对归一化功率倒谱系数（PNCC）在较低信噪比噪声环境下说话人识别鲁棒性不佳的问题，提出了非线性幂函数变換伽马啁啾频率倒谱系数（ NPGFCO）的抗噪语音特征提取算法。相比PNCC， NPGFCO
2021-06-04 11:33:010 用卷积神经网络提取图像特征。在此基础上，使用多核学习算法融合音频特征，并将生成的核函数应用于支持向量机进行情感分类。在2种语音情感数据集上的实验结果表明，与单一特征的分类器相比，该方法的语音情感识别准确率高达96%。
2021-06-11 11:02:1622 速度。为解决上述问题，文中提出一种基于扩展Har特征提取和 DBSCAN密度聚类的钢轨识别算法。首先通过仿射变换、池化、灰度均衡仳、边缘检测等算法对图像进行预处理，然后基于扩展Haar特征提取图像中钢轨的特征点，最后利用 DBSCAN算法对特
2021-06-16 15:03:495 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新技术。语音识别技术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。语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面。 语音
2022-02-07 10:43:2632763 语音识别的原理、当前的应用情况以及对未来的展望。 二、语音识别原理 语音识别技术主要涉及两个主要步骤：特征提取和模式匹配。在特征提取阶段，算法从输入的音频信号中提取出与语音相关的特征，例如音调、音色和音节等。
2023-09-19 18:30:291042 基本原理：语音识别技术主要涉及声音信号的采集、预处理、特征提取和模式识别等步骤。借助于先进的深度学习算法，现代语音识别技术能高效准确地识别自然语言。 2.技术应用：语音识别技术在智能客服、智能家居、车载娱乐、医疗等
2023-09-22 18:23:37722 嵌入式语音识别系统都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理，包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，接下来是特征提取，用以从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数
2023-10-08 16:45:27308 转变的影响。 二、传统语音识别技术 传统的语音识别技术主要基于规则和统计模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和动态时间规整（DTW）。这些方法需要对语音信号进行预处理，如预加重、分帧等操作，以便进行特征提取。然而，传统方法往往难以
2023-10-13 17:08:05254 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术得到了越来越广泛的应用。端到端语音识别技术是近年来备受关注的一种新型语音识别技术，它能够直接将语音转换成文本，省略了传统的语音特征提取步骤。本文
2023-10-18 17:06:50346 。本文将深入探讨离线语音识别的工作原理，以及其所使用的技术。一、离线语音识别的工作原理离线语音识别的工作原理包括信号采集、预处理、特征提取和匹配等步骤。下面我们逐
2023-11-07 18:04:26250 
的支持。本文将探讨情感语音识别的前世今生，包括其发展历程、应用场景、面临的挑战以及未来发展趋势。 二、情感语音识别的发展历程 起步阶段：早期的情感语音识别技术主要依赖于声谱分析、特征提取等传统信号处理方法，但这
2023-11-12 17:33:06277 发展趋势。 二、情感语音识别技术的现状 语音信号处理技术：情感语音识别技术需要提取和特征提取语音信号中的情感信息。目前，基于深度学习的语音信号处理技术已经取得了显著的进展，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）
2023-11-15 16:36:18240 一、引言 情感语音识别是指通过计算机技术和人工智能算法自动识别和理解人类语音中的情感信息。为了提高情感语音识别的准确性，本文将探讨情感语音识别的研究方法与实践。 二、情感语音识别的研究方法 数据采集
2023-11-16 16:26:01220 的技术发展 特征提取技术：特征提取是情感语音识别的关键步骤之一。目前，基于深度学习模型的特征提取技术已经取得了显著的进展。这些模型能够自动学习语音中的特征，从而提高了情感识别的准确性。 深度学习模型：卷积神经网络（CN
2023-11-23 14:28:31207 ：情感语音识别的早期研究主要集中在特征提取和情感词典的构建上。研究者们提出了许多不同的特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等，并尝试使用情感词典来对语音中的情感进行分类。 深度学习时代的来
2023-11-28 18:26:08226 将从多个方面详细介绍这两种语音识别技术的不同之处。 首先，在离线语音识别中，语音识别算法是在用户的设备上运行的，因此不需要网络连接。这意味着用户可以在没有网络连接的情况下使用离线语音识别功能，比如在飞行模式
2023-12-12 14:36:57515 3G手机的ASR应用设计可分为两类，即以终端为中心和以客户/服务器为中心的应用。如图1所示为以终端为中心的设计方法，3G手机（终端）执行整个语音识别过程并送出识别结果。在图2所示的客户/服务器方法中，终端只是执行预处理特征提取，然后通过一个误码受保护的数据信道将这些参数发送给中心服务器
2024-02-15 16:26:0053 
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