1樓：xingyun王子
先將語音分詞儲存在儲存器裡，當測量結果輸入或數字輸入的時候將匹配的語音片斷用cpu讀出來，經過d/a變換，音訊功率放大輸出到喇叭上
2樓：凌清雨
語音輸入是根據操作者的講話，電腦識別成漢字的輸入方法（又稱聲控輸入）。它是用與主機相連的話筒讀出漢字的語音，利用語音識別系統分析辯識漢字或片語，把識別後的漢字顯示在編輯區中，再通過「傳送」功能將編輯區的文字傳到其他文件的編輯中。
語音識別技術的原理是將人的話音轉換成聲音頻號，經過特殊處理，與計算機中已儲存的已有聲音頻號進行比較，然後反饋出識別的結果。其關鍵在於將人的話音轉換成聲音頻號的準確性，以及與原有聲音頻號比較時的智慧型化程度。語音識別技術是人工智慧的有機組成部分。
這種輸入法的好處是不再用手去輸入，把雙手解放出來，只要會讀出漢字的讀音即可，但是受每個人漢字發音的限制，不可能都滿足語音識別軟體的要求，因此在實際應用中錯誤率較鍵盤輸入高。特別是一些專業技術方面的語言，識別系統幾乎不能確認，錯誤率較高。
目前，主流的大詞彙量語音識別系統多採用統計模式識別技術。典型的基於統計模式識別方法的 語音識別系統由以下幾個基本模組所構成
訊號處理及特徵提取模組。該模組的主要任務是從輸入訊號中提取特徵，供聲學模型處理。同時，它一般也包括了一些訊號處理技術，以盡可能降低環境雜訊、通道、說話人等因素對特徵造成的影響。
統計聲學模型。典型系統多採用基於一階隱馬爾科夫模型進行建模。 發音詞典。
發音詞典包含系統所能處理的詞匯集及其發音。發音詞典實際提供了聲學模型建模單元與語言模型建模單元間的對映。 語言模型。
語言模型對系統所針對的語言進行建模。理論上，包括正則語言，上下文無關文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型，但目前各種系統普遍採用的還是基於統計的n元文法及其變體。 解碼器。
解碼器是語音識別系統的核心之一，其任務是對輸入的訊號，根據聲學、語言模型及詞典，尋找能夠以最大概率輸出該訊號的詞串。 從數學角度可以更加清楚的了解上述模組之間的關係。首先，統計語音識別的最基本問題是，給定輸入訊號或特徵序列，符號集（詞典），求解符號串使得：
w = argmaxp(w | o) 通過貝葉斯公式，上式可以改寫為
由於對於確定的輸入串o，p(o)是確定的，因此省略它並不會影響上式的最終結果，因此，一般來說語音識別所討論的問題可以用下面的公式來表示，可以將它稱為語音識別的基本公式。 w = argmaxp(o | w)p(w)
從這個角度來看，訊號處理模組提供了對輸入訊號的預處理，也就是說，提供了從採集的語音頻號(記為s)到 特徵序列o的對映。而聲學模型本身定義了一些更具推廣性的聲學建模單元，並且提供了在給定輸入特徵下，估計p(o | uk)的方法。
為了將聲學模型建模單元串對映到符號集，就需要發音詞典發揮作用。它實際上定義了對映的對映。為了表示方便，也可以定義乙個由到u的全集的笛卡爾積，而發音詞典則是這個笛卡爾積的乙個子集。
並且有：
最後，語言模型則提供了p(w)。這樣，基本公式就可以更加具體的寫成：
對於解碼器來說，就是要在由,,ui以及時間標度t張成的搜尋空間中，找到上式所指明的w。
語音識別是一門交叉學科，語音識別正逐步成為資訊科技中人機介面的關鍵技術，語音識別技術與語音合成技術結合使人們能夠甩掉鍵盤，通過語音命令進行操作。語音技術的應用已經成為乙個具有競爭性的新興高技術產業。
與機器進行語音交流，讓機器明白你說什麼，這是人們長期以來夢寐以求的事情。語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音頻號轉變為相應的文字或命令的高技術。語音識別是一門交叉學科。
近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通訊、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2023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2023年至2023年間資訊科技領域十大重要的科技發展技術之一。
語音識別系統是什麼原理??
3樓：匿名使用者
比如說迅捷ocr文字識別動態時間伸縮方法使用瞬間的、變動倒頻。2023年bogert et al出版了《回聲的時序倒頻分析》。通過交換字母順序，他們用乙個含義廣泛的詞彙定義了乙個新的訊號處理技術，倒頻譜的計算通常使用快速傅利葉變換。
從2023年起，隱馬爾可夫模型變得很流行。運用隱馬爾可夫模型的方法，頻譜特徵的統計變差得以測量。文字無關語音識別方法的例子有平均頻譜法、向量量化法和多變數自回歸法。
平均頻譜法使用有利的倒頻距離，語音頻譜中的音位影響被平均頻譜去除。使用向量量化法，語者的一套短期訓練的特徵向量可以直接用來描繪語者的本質特徵。但是，當訓練向量的數量很大時，這種直接的描繪是不切實際的，因為儲存和計算的量變得離奇的大。
所以嘗試用向量量化法去尋找有效的方法來壓縮訓練資料。montacie et al在倒頻向量的時序中應用多變數自回歸模式來確定語者特徵，取得了很好的效果。想騙過語音識別系統要有高質量的錄音機，那不是很容易買到的。
一般的錄音機不能記錄聲音的完整頻譜，錄音系統的質量損失也必須是非常低的。對於大多數的語音識別系統，模仿的聲音都不會成功。用語音識別來辨認身份是非常複雜的，所以語音識別系統會結合個人身份號碼識別或晶元卡。
語音識別系統得益於廉價的硬體裝置，大多數的計算機都有音效卡和麥克風，也很容易使用。但語音識別還是有一些缺點的。語音隨時間而變化，所以必須使用生物識別模板。
語音也會由於傷風、嗓音沙啞、情緒壓力或是青春期而變化。語音識別系統比指紋識別系統有著較高的誤識率，因為人們的聲音不像指紋那樣獨特和唯一。對快速傅立
4樓：匿名使用者
錄音，上傳，對比資料庫，返回結果
5樓：it風雲說
語音識別是什麼原理？為啥知道我們說的是什麼？
語音識別晶元的基本原理
6樓：詮釋
嵌入式語音識別系統都採用了模式匹配的原理。錄入的語音頻號首先經過預處理，包括語音頻號的取樣、反混疊濾波、語音增強，接下來是特徵提取，用以從語音頻號波形中提取一組或幾組能夠描述語音頻號特徵的引數。特徵提取之後的資料一般分為兩個步驟，第一步是系統「學習」或「訓練」階段，這一階段的任務是構建參考模式庫，詞表中每個詞對應乙個參考模式，它由這個詞重**音多遍，再經特徵提取和某種訓練中得到。
第二是「識別」或「測試」階段，按照一定的準則求取待測語音特徵引數和語音資訊與模式庫中相應模板之間的失真測度，最匹配的就是識別結果。
7樓：金牛
概述：nrk10語音識別晶元為廣州九芯電子自主研發的一款高效能、低成本的離線語音識別晶元，具有語音識別及播報功能，需要外掛程式 spi-flash，儲存詞條或者語音播內容。他具有識別率高，工業級效能、簡單易用，更新詞條方便等優勢。
廣泛應用在智慧型家居、ai人工智慧、玩具等多種領域。
產品特徵：
• 工作電壓：3.3v~5.5v，一般為 4.2v
• 休眠電流：<7ua
• 未休眠待機電流：25~50ma
• 喚醒方式：休眠後可以從任何gpio、rtc、或wdt中斷來喚醒，使其進入待機狀態；待機狀態下通過喚醒詞或者詞條來進入工作狀態。
• 固定詞條，非特定人識別
• 可識別 20個詞條（每個詞條建議三字或以上），總字數在50~60字之間。
• 識別環境：安靜無回聲.
• 識別效果：安靜無回聲環境，2 公尺內識別率可達 90%及以上，最遠距離可以達到5公尺.
• 識別語種：可識別 32 種語種，如英語，中文，日語，粵語等等（不可同時識別多種語種，即乙個模組無法同時識別中文，英文，日語）.
• pwm輸出，可直接驅動8歐0.5w喇叭；dac輸出，可外接功放。
• 音訊輸出的內容需要放置在外掛程式的spi_flash中。.
• 低電壓復位：低於1.6v晶元進行復位
• 內建低壓差穩壓器（ldo） -可在3.3v提供25ma負載電流 -可配置的輸出電壓：8個選項1.
5v/1.7v/1.8v/2.
4v/2.5v/2.7v/3v/3.
3v，預設 為3.3v。
• 工作溫度：-10°c~+70°c.
• 晶元程式與詞條儲存方式是otp儲存方式，• 一次性燒錄，都存在主控晶元裡面，方便試樣與量產。播報的語音儲存在外掛程式spi flash。支援8m/16m/32mbit spi flash。
• 內建uart串列埠，方便微控制器控制與通訊.
• 內建mic 2級偏壓放大電路，以及自置agc增益控制，以及率噪電路。
• 封裝形式有lqfp32、cob.
語音識別系統是什麼原理，簡述語音識別原理。
比如說迅捷ocr文字識別動態時間伸縮方法使用瞬間的 變動倒頻。1963年bogert et al出版了 回聲的時序倒頻分析 通過交換字母順序，他們用一個含義廣泛的詞彙定義了一個新的訊號處理技術，倒頻譜的計算通常使用快速傅立葉變換。從1975年起，隱馬爾可夫模型變得很流行。運用隱馬爾可夫模型的方法，頻...
車牌識別系統的構成，智慧型車牌識別系統是由哪些硬體裝置組成？
智慧型空間 1 一般傳統的卡識別停車場以票箱為中心接線，主要裝置 票箱 出入口控制機 抓拍攝像機 車檢 道閘 地感線圈 pc電腦 停車場中心端 崗亭端軟體 卡片 電子標籤 等，其他輔助的包括閃光燈 紅外防砸等。2 遠距離讀卡裝置 遠距離讀卡器 道閘 整合八 換機 三路車檢 卡片 電子標籤 地感線圈 ...
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主要特徵體現在 火災探測報警時間的提前 火災探測報警可靠性的提高 特殊場所火災的探測報警 火災探測報警系統的網路化 消防聯動控制的智慧型化 消防通訊網路技術與計算機接警指揮管理等。城市火災探測報警與消防通訊技術發展的現狀及存在的主要問題，同時提出了火災預報 多資訊火災探測感測等新概念。城市火災探測報...