语音识别与语义理解ppt
语音识别如何处理工作 语音识别功能三个处理阶段
语音识别如何处理工作语音识别功能三个处理阶段 当今的消费者对技术的要求日益提升，这一点在用于与设备进行互动的界面技术上体现得尤为明显。人们对包括手机、车载电子、家用网络和办公环境下的设备要求越来越高，要求它们能够融入更易操作的、更直观的用户界面，以更贴切反映人与人之间的互动关系。 在每一个新的产品周期中，设计人员都倍感压力，要设计出操作更加精确、用户界面更加直观的产品。近年来，继触屏技术逐渐普及到包括电话、平板电脑、显示器、销售点解决方案、ATM和查询机等设备之后，语音识别技术正在快速成为驱动产品创新与运用的下一代用户界面技术。语音识别，甚至是手势与影像识别，成为各种工作与个人设备的标准配备只是个时间问题。由于语音识别技术在某种程度上受制于嵌入式应用的发展，因此其至今仍然处于发展的初期。然而，语音识别交互界面技术将最终被广泛采用，这是技术发展的大势所趋。汽车工业已经在计划引入更多具备更强嵌入式语音识别功能的尖端模块。 语音识别技术之所以发展缓慢，部分是由于用户界面越直观，其所需的处理能力与内存就呈指数级别上升，这反过来促进了闪存技术的创新发展。正如大多数设计人员所熟知的那样，用户界面越直观，其所需的技术平台与设计就越复杂。用户界面技术将消耗更多的计算能力与闪存，才能在达到高性能的处理能力的同时，保持最佳用户体验。一种解决方案是采用专门的硬件，即具有下一代闪存能力、集成了逻辑与灵活软件算法的专用协处理器。这些协处理器能够作为独立的硬件加速器分担主应用处理器的负担，从而获得市场上最高水平的用户体验。 人机交互界面的演进 自从电脑鼠标问世以来，HMI（人机交互）技术取得了长足进步。用户界面的创新从历史上看可归功于新器件的成功运用，例如，从老款移动电话的实体按键变为智能手机的触屏。打造具有吸引力的用户界面极具挑战性，需要相当复杂的系统来创造功能性强、易于访问、逻辑清晰与令人愉悦的用户体验。这种复杂系统对高可靠性、高性能硬件提在处理能力和
讯飞语音平台
1.什么是MSP 移动互联网已迅速成为当今世界发展最快、规模最大和市场前景最好的行业，已吸引众多知名IT公司进军该领域。由于现有移动终端设备交互方式存在诸多局限，如键盘太小，输入文字不便；屏幕太小，阅读信息不便；以及无法处理特定场景下的交互，如开车和步行情形。语音技术是人机交互最自然的方式，可以给以上缺陷提供完美的解决方法，移动互联网对语音技术有着天然的需求。 科大讯飞拥有全球领先的中文智能语音技术，多年来一直致力于研发将语音技术应用到千家万户，MSP（iFLY Mobile Speech Platform）便在此背景下诞生。通过MSP，移动互联网的终端用户可以随时随地的使用语音服务。语音技术带来品质生活，始终是MSP团队所坚持不懈的理念。 1.1主要功能 iFLY Mobile Speech Platform（以下简称MSP）是一个应用于移动互联网的语音服务平台，其主要目标是： 1) 实现可面向移动2G/3G网络及互联网提供语音服务的服务器，在现有科大讯飞电信级语音服务平台ISP基础上为移动终端应用程序提供多路并发的语音合成、语音识别、语音听写功能，通过架设在互联网的语音应用服务器，用户可以随时随地获得高质量的语音服务； 2) 实现基于移动终端以及桌面平台的语音应用客户端，提供统一的语音应用开发接口，通过该接口用户可以方便、快速地开发语音应用；同时，MSP也将开放一些基于移动以及桌面平台的语音应用，用于展示MSP语音服务平台的功能和使用方法，让用户直接体验到最新的语音技术； MSP最终提供了架构于互联网的语音云服务和一套移动互联网语音解决方案、应用示例，把语音服务的应用范围拓宽到移动互联网领域，为语音服务产品走向移动互联网市场开辟全新的应用模式。 MSP平台整合了科大讯飞研究院、中国科技大学讯飞语音实验室以及清华大学讯飞语音实验室在语音识别、语音合成等技术上多年的技术成果，语音核心技术上达到了国际领先水平。 MSP系统采用分布式架构，继承了科大讯飞成熟的电信级语音平台高稳定的特点，可以满足电信级应用的高可靠性、高可用性要求。针对传统语音应用集成开发困难，业务设计繁琐的问题，MSP产品大大简化了集成开发和业务开发的复杂度，为系统集成人员和业务开发人员提供了便捷、高效的开发环境。 1.2语音技术介绍 语音是智能人机交互的最直接最便捷的手段，近些年来，语音正在日益影响和改变人们的日常生活。随着移动互联网时代的到来，移动终端由于本身输入手段的限制，语音技术带来的交互优势更加明显，可以大大提高移动终端的交互体验和交互效率。智能语音技术包含语音识别和语音合成技术，这两个技术使得终端具备了能听会说的能力。 语音识别（Auto Speech Recognize，ASR）技术，是让机器通过识别和理解过程使之听懂人类语言的技术。语音识别技术是信息技术中人机交互的关键技术，目前已经在呼叫中心、电信增值业务、企业信息化系统中有了广泛的应用。随着语音识别在语音搜索、语音控制等全新应用领域的深入应用，语音识别技术被业界权威人士誉为有可能引发人机界面领域革命的关键技术。自动语音识别技术所要解决的问题是让计算机能够“听懂”人类的语音，将语音中包含的文字信息“提取”出来。ASR技术在“能听会说”的智能计算机系统中扮演着重要角色，相当于给计算机系统安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能，进而实现信息时代利用“语音”这一最自然、最便捷的手段进行人机通信和交互。 语音合成（Text To Speech，TTS）技术能够自动将任意文字实时转换为连续的自然语音，是一种能够在任何时间、任何地点，向任何人提供语音信息服务的高效便捷手段，非常符合信息时代海量数据、动态更新和个性化查询的需求。 近年来，语音识别、语音合成等语音技术取得了长足的进步，科大讯飞语音技术历经20年不懈创新，自90年代中期以来，在历次的国内国外评测中，各项关键指标均名列第一。MSP移动语音平台是科大讯飞针对日益丰富多样的移动互联网应用需求，向移动互联网推出“即开即有、按需取用”的语音服务能力，为快速构建各种各样移动语音应用程序提供强大、稳定、易用的互联网动力引擎。 1.3系统架构 MSP讯飞语音云平台采用基于互联网的C/S架构，基本拓扑结构如下图：
语音识别发展现状与展望
中国中文信息学会第七次全国会员代表大会 暨学会成立30周年学术会议 语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日
报告提纲 ?语音识别技术现状及态势?语音识别技术的行业应用?语音识别技术研究方向?结论与展望
2010年始语音识别重新成为产业热点?移动互联网的兴起成为ASR最重要的应用环境。在Google引领下，互联网、通信公司纷纷把语音识别作为重要研究方向 –Android系统内嵌语音识别技术，Google语音 翻译等； –iPhone4S 上的Siri软件； –百度、腾讯、盛大、华为等都进军语音识别领 域； –我国语音技术领军企业讯飞2010年推出语音云识别、讯飞口讯 –已有的QQ2011版语音输入等等
成熟度分析-技术成熟度曲线 ?美国市场调查咨询公司Gartner于2011年7月发布《2011新兴技术成熟度曲线》报告：
成熟度分析-新兴技术优先矩阵?Gartner评出了2011年具有变革作用的技术，包括语音识别、语音翻译、自然语言问答等。其中语音翻译和自然语言问答有望在5-10年内获得大幅利用，而语音识别有望在2-5年内获得大幅利用；
三十年语音识别技术发展 ---特征提取与知识方面?MFCC，PLP，CMS，RASTA，VTLN；?HLDA, fMPE，neural net-based features ?前端优化 –融入更多特征信息(MLP、TrapNN、Bottle Neck Features等） ?特征很大特点有些是跟模型的训练算法相匹配?大规模FSN图表示，把各种知识源集中在一起–bigram vs. 4-gram, within word dependencies vs. cross-word
盘点语音识别芯片原厂、方案、平台
语音识别芯片所涉及的技术包括: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。 语音识别分类 按照使用者的限制而言，语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。 特定人语音识别芯片是针对指定人的语音识别，其他人的话不识别，须先把使用者的语音参考样本存入当成比对的资料库，即特定人语音识别在使用前必须要进行语音训练，一般按照机器提示训练2遍语音词条即可使用。 非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术，不分年龄、性别，只要说相同语言就可以，应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。应用这种芯片的机器(智能娃娃、电子宠物、儿童电脑)就具有交互功能了。 非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。 语音识别基本原理 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。特征提取之后的数据一般分为两个步骤，第一步是系统"学习"或"训练"阶段，这一阶段的任务是构建参考模式库，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。第二是"识别"或"测试"阶段，按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。 语音识别四大平台 1、科大讯飞 科大讯飞股份有限公司成立于1999年，是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品开发，语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年，科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市，股票代码：002230。 11月23日科大讯飞轮值总裁胡郁在发布会上引述了罗永浩在9 月锤子发布会上的演示数据，表示科大讯飞的语音输入识别成功率也达到了97%，即使是离线识别准确率也达到了95%。 2、云知声 云知声成立于2012年6月。之前1年，Siri的发布再度唤醒了大家对语音识别的关注。经过四年多的积累，云知声的合作伙伴数量超过2万家，覆盖用户超过1.8亿，其中语音云平台覆盖城市超过470个，覆盖设备超过9000万台。 3、百度 百度则在11月22日宣布向开发者开放了情感合成、远场方案、唤醒二期和长语音方案等四项语音识别技术。百度语音开放平台自2013 年10 月上线以来每日在线语音识别请求已经达到了1.4 亿次，开发者数量超过14 万。在如此庞大的数据支撑下，百度语音在“安静条件下”的识别准确率达到了97%。4、搜狗 搜狗语音团队在11 月21 日推出了自己的语音实时翻译技术。搜狗的这项技术主要包括两个方面，分别是语音识别和机器翻译。根据该团队的介绍，搜狗语音识别的准确率达到了97%，支持最快400 字每秒的听写。 语音识别芯片原厂及芯片方案 1、ICRoute 总部：上海 简介：ICRoute专注于开拓语音识别的芯片市场,致力于研发出高性能的语音识别，语音处理芯片。为各种平台的电子产品提供VUI（Voice User Interface）语音人机交互界面。目前提供的语音识别芯片，可以在
语音识别方法及发展趋势分析
语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院：化工与环境学院 学号：2120151177 姓名：杜妮
摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。 关键字：模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是
语音识别助手本科摘要
摘要 随着科学技术水平的不断提高，社会文明的不断进步，人类对生活质量的追求也越来越高。智能手机的兴起，使终端应用成为高新技术的发展平台.苹果公司的Siri将语音识别技术投入到智能手机中，引发了人机交互语音识别技术的热潮。语音是人类相互交流中最直接有效的沟通方式，与键盘，鼠标这些输入设备相比，语音是最自然的输入方式。从上世纪五十年代开始，到现在语音识别技术有了长足的发展，移动终端设备的发展迫使人们把语音识别实验室技术引入到生活中。 本系统基于科大讯飞的MSC，采取面向对象的的方法，以统一建模语言（UML)为分析设计语言,对系统进行分析与设计。通过设计Android语音助手，旨在帮助用户更好的与机器交互，并且通过使用“语音“这个生活中直接存在的交流沟通方式来帮助用户改善生活方式和习惯，让用户拥有一个可对话的语音助手。本系统针对可行性研究，需求分析，概要设计，详细设计以及系统测试等情况进行了详细介绍。通过合理的模块划分，该系统实现了语音语义识别模块，播放音乐模块，打电话、发短信模块，地图模块，查询模块，语音合成模块。系统明确了各模块的分工，降低了各模块之间的耦合度，提高模块间的沟通效率。 关键词：语音识别、Android、人机交互、面向对象
Abstract With the development of science and technology, the continuous progress of social civilization, people’s pursuit to life quality is higher and higher. The rise of intelligent mobile phone makes terminal applications become a platform for high-tech. For example, the Siri of Apple applies speech recognition technology to intelligent mobile phones, which has triggered the boom of human-computer interaction speech recognition technology. Compared with such input devices as keyboard and mouse, voice is the most direct and effective communication way and the most natural input way. Speech recognition technology has been developed a lot since the 50s of last century. Also, with the development of mobile terminal devices, laboratory speech recognition technology has been introduced to daily life. Based on the MSC of iFLYTEK, this system is analyzed and designed through object-oriented method with unified modeling language (UML). The Android speech assistant is aimed to help users for better human-computer interaction and to improve users’ lifestyles and habits through voice—the direct communication way in our life. It allows users to have a communicable speech assistant. This system introduces such cases as feasibility study, requirement analysis, preliminary design, detailed design and system test in detail. Through reasonable module division, it reduces the coupling degree and improves the communication efficiency among modules with clear module division by implementing speech and semantic recognition module, music-play module, phone-call and SMS module, map module, query module and speech synthesis module. Keywords: speech recognition, android, human-computer interaction, object-oriented
语音识别为文字Google微软科大讯飞的语音识别引擎对
语音识别为文字：Google，微软，科大讯飞的语音识别引擎对比 学习路线：https://https://www.sodocs.net/doc/f715767534.html,/qq_36330643/article/details/80077771 使用外部知识库——tf-idf，还可以加上词语出现的位置进行权重增幅。（推荐） 不使用外部知识库——主要根据文本本身的特征去提取:比如在文本中反复出现且 关键词附近出现关键词的概率非常大，因此就有了TextRank算法。（实现包括FudanNLP和SnowNLP)。类似于PageRank算法；ICTCLAS则是从另外一个思路出发，即一个词如果是关键词那么它反复出现并且左右出现不同的词语的概率非常高。即左右熵比较高。 关键词抽取也可以分为两种： 1.仅仅把词语抽取出来，实现较简单，比如：FundanNLP、jieba、BosonNLP、SnowNLP。 2.连词和短语一起抽取出来，这个还需要增加短语抽取这一步骤，实现如：ICTCLAS、ansj_seg等，可以把类似于“智能手机”、“全面深化改革”、“非公有制经济”这些短语抽取出来。（对于聚类或者分类来说，很明显短语比词语更有价值） 词性标注：(Part-of-speech Tagging, POS)是给句子中每个词一个词性类别的任务。这里的词性类别可能是名词、动词、形容词或其他。python jieba库在执行cut函数之后，完成了分词并进行了词性标注任务。 语义角色标注(Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术，标注句子中某些短语为给定谓词的论元(语义角色) ，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。
语音识别基本知识及单元模块方案设计
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。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。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，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。 1语音识别的基本原理 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示： 未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。2语音识别的方法 目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。 动态时间规整算法（Dynamic Time Warping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。 隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。 矢量量化（Vector Quantization）是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。 人工神经网络（ANN）是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一
语音识别控制灯
信息与电气工程学院 电子信息工程CDIO二级项目（2013/2014学年第二学期） 题目：语音识别控制灯 专业班级：电子信息 学生姓名： 学号： 指导教师：马永强老师 设计周数：15周 设计成绩： 2014年6月4日
目录 1 项目设计目的及任务 (2) 2 项目设计思路 (2) 2.1 LD3320芯片 (2) 2.1.1 LD3320芯片的功能 (2) 2.1.2 寄存器介绍 (2) 2.1.3 寄存器的操作 (3) 2.1.4 驱动程序 (4) 2.1.5 播放声音 (7) 3 设计电路 (11) 3.1 仿真电路 (11) 3.2 电路工作原理分析 (11) 3.2.1 程序流程 (11) 3.2.2 原理说明 (12) 4 项目设计心得 (12) 5 参考文献 (13)
1 项目设计目的及任务 要求完成一个语音识别控制灯系统的设计，基于LD3320芯片的语音识别系统。最基本的要求做到语音说出一些简单的命令，系统会识别并且做出相应地动作或运作，以此来控制灯的亮和灭。要求设计出原理图，并且利用proteus软件进行了仿真试验。 2 项目设计思路 2.1 LD3320芯片 2.1.1 LD3320芯片的功能 语音识别是对基于生理学和行为特征的说话者嗓音和语言学模式的运用。它与语言识别不同在于这项技术不对说出的词语本身进行辨识。而是通过分析语音的唯一特性，例如发音的频率，来识别出说话的人。 语音识别技术使得人们可以通过说话的嗓音来控制能否出入限制性的区域。举例来说，通过电话拨入银行、数据库服务、购物或语音邮件，以及进入保密的装置。语音识别与其他生物识别技术相比，不仅具有不会遗失和忘记、不需记忆、使用方便等特点，而且还具有用户接受程度高，声音输入设备造价低廉等优点。由于涉及不到用户的隐私问题，所以可以方便的推广应用。 LD3320芯片是一款“语音识别”专用芯片。该芯片集成了语音识别处理器和一些外部电路，包括AD、DA 转换器、麦克风接口、声音输出接口等。本芯片不需要外接任何的辅助芯片如Flash、RAM 等，直接集成在现有的产品中即可以实现语音识别/声控/人机对话功能。并且，识别的关键词语列表是可以任意动态编辑的。该芯片不需要外接任何的辅助芯片，直接集成在现有的产品中，即可实现语音识别，声控，人机对话功能。 LD3320完成非特定人语音识别，每次识别最多可以设置50项候选识别语句，每个识别句可以是单字，词组或短句，长度为不超过10个汉字或者79个字节的拼音串。另一方面，识别句内容可以动态编辑修改，因此可由一个系统支持多种场景。 芯片采用48脚QFN塑料封装，工作供电为3.3V。核心是语音识别运算器，配合输入和输出，AD/DA转换等模块，完成语音识别的功能。LD3320芯片还支持并行和串口接口，串行方式可以简化与其他模块的连接。 2.1.2 寄存器介绍 寄存器大部分都是有读和写的功能，有的是接受数据的，有的是设置开关和状态的。寄
科大讯飞的商业模式分析
科大讯飞的商业模式分析 曾令斌 天闻数媒科技（北京）有限公司 2014年9月
目录 〇、总结与思考 (1) 1、科大讯飞的主要业务逻辑 (1) 2、在教育领域，借力刚性需求及全国性主管机构的力量蓄积势能 (1) 3、善于构建利益共同体 (2) 一、公司基本信息 (2) 二、公司业务 (3) （一）语音支撑软件 (5) 1、向龙头企业提供语音开发能力 (5) 2、为移动互联网创业者和用户提供语音开发及服务能力 (5) （二）行业应用产品/系统 (5) 1、教育领域 (6) （1）课堂教学产品 (6) A、“在线课堂”系统 (6) B、畅言交互式多媒体教学系统： (6) C、畅言智能语音（双语）教具系统 (7) D、畅言教师机 (7) （2）畅言教育资源云服务平台 (8) （3）智能考试产品 (8) A、讯飞启明标准化考场解决方案 (8) B、讯飞启明网上阅卷系统 (8) C、讯飞启明招生考试管理平台 (8) D、国家普通话水平智能测试系统 (8) E、英语听说智能测试系统 (9) F、中国少数民族汉语水平等级考试系统 (9) G、全国音乐等级考试智能模拟测试系统 (9) （4）学习产品 (9) A、大学校园学习产品 (9) B、中小学校园学习产品 (9) C、互联网模考学习产品 (9) F、移动学习产品APP (10)
（5）教育评价-畅言教育评价系统 (10) （6）智能早教玩具 (11) （7）解决方案 (11) A、区域资源公共服务平台综合解决方案 (11) B、依托"讯飞教育云"的数字校园综合解决方案 (11) C、大规模听说考试与教学一体化平台 (11) 2、智能家电领域 (11) 3、车载领域 (12) 4、智能客服 (12) 5、音乐增值业务 (13) 6、移动互联领域 (13) （三）信息工程与运维业务 (13) （四）教育教学 (14) 三、重要的合作伙伴 (14) （一）政府主管部门 (14) （二）行业龙头企业 (15) 1、电信、金融机构、家电、汽车、电子消费品等企业 (15) 2、传媒集团 (15) 3、主流教材机构 (16) （三）移动互联开发者 (16) 四、核心资源 (16) （一）语音技术 (16) （二）语音数据资源库 (17) （三）人才资源 (17) （四）政府资源 (17) （五）合作伙伴资源 (18) 五、关键业务 (18) （一）核心技术与应用的开发与优化 (18) （二）关系建立与维护 (18) （三）语音技术国际评比 (18) 六、结语 (19)
科大讯飞产品分析报告-V1.0
科大讯飞产品分析报告-V1.0
科大讯飞语音云产品分析报告
系统架构 ............................ (5) 2.1网 络 拓 扑 图 5 22系 统 功 能 图 6 丿品功能 .... (7) 产品优势 .... (7) 4.1用 户 方 7 42开 发 方 8 相关产品介绍 (8) 5.1讯 飞 ______ 占 8 5.1.1 概 _述 8 5.1.2 能 介 绍 8 5 21 ■飞 输- 入— 法 目录 2 3 4 5
521概 10 5.2.2功能介绍 11 5.3讯________ 飞__________ 口讯 61^ __________ 营__________ 模 _________ 式 12 6.2可_____ 行_______ 性 ______ 分______ 析 12 6.2.1 产______ 品 _______ 推 _______ 广1概述 在传统通信计算模式下，语音的处理方式多是通过单个通信终端完成，例如我们熟悉的手机等通信终端；在云计算技术背景下，语音的格式转换、辨别等操作完全在“云”端执行。 语音云，就是采用云计算的方式来执行语音操作，利用云速度快，准确度高的特
性，实现快速的语音应用。 关注语音云的厂商主要有安徽“科大讯飞”公司和北京“云知声”。 科大讯飞的语音云 MSP(iFLY Mobile Speech Platform )在10年十月举行发布会。通过MSP移动互联网的终端用户可以随时随地的使用语音服务。 产品介绍 2系统架构 2.1 网络拓扑图
MSP 系统部署在互联网上，通过运营商的三网接入，无论是传统的互联网终 端还是移动互联网终端都能够通过网络获得语音服务。 MSP 在互联网上建立多个 云服务中心，每个服务中心能够独立提供稳定的互联网语音服务，云服务中心 之间自动同步数据。通过这种机制，用户可以获得高度可用、流畅的语音功能 支持 2.2 系统功能图 上图蓝色区域为MSP 系统的实现范围，浅色区域是与 MSP 密切相关的组件 .ffi 1 餉倜户 乂 丫 *钳用戶 . GPRSAD6E 口联.風电职'.苑 曰茁 耐期□志 卿a 価耳 fl 乩一恤IR ftnfl 户 蓋曲人貝 住为■茹忻人 fl JL 方甘出 M^INX-Fail 匚 :T 詰音阪 宾门㈡劇尊 屋㈣埠 加 drm 曲珅 m bivVKX 'A 1 U/MTK/CNV J?V A JSPHWtT 戦 買卉铠打帕I 出 Wirtdduvc, UtiuJt SoUrk 程欝器攔压的
孤立词语音识别程序
孤立词语音识别程序
信息处理仿真实验语音处理部分 一、实验目的 按所学相关语音处理的知识，自己设计一个孤立词语音识别程序，分析所设计系统的特性。熟悉不同模块间如何进行有效的组合，以及模 块内的设计，重点掌握特征参数的提取和模式识别方法，并对不同的特 征参数提取方法和模式匹配方法有大概的了解，知道其不同的优缺点。 二、实验内容 1、熟悉预处理、特征参数提取、模式匹配三个模块的原理，并设计 这三个模块的matlab子程序。 2、设计主程序，将上述3个模块合理组合构成一个系统，训练模板并 测试。 三、实验原理及设计步骤 1、孤立词语音识别系统：先用端点检测将语音中有用的语音部分提取出来（即 将头部和尾部的静音部分除掉），然后提取语音信号的Mel尺度倒谱参数(MFCC)，进行动态归整(DTW算法)后与模板库里面的标准语音作比较，具体流程如下： 图3.1孤立词语音识别系统 2、各模块解析 ⑴预处理：包括反混叠失真滤波器、预加重器、端点检测和噪声滤波器。这里 将预加重器和噪声滤波器放在下一个模块里，所以预处理主要进行端点检测以捕捉到数据中的语音信息。 端点检测采用双门限法来检测端点。同时，利用过零率检测清音，用短时能量检测浊音，两者配合。整个语音信号的端点检测可以分为四段：静音、过渡段、语音段、结束。程序中使用一个变量status来表示当前 所处的状态。 在静音段，如果能量或过零率超越了低门限，就应该开始标记起始点，进入过渡段。 在过渡段中，由于参数的数值比较小，不能确信是否处于真正的语音段，因此只要
两个参数的数值都回落到低门限以下，就将当前状态恢复到静音状态。 而如果在过渡段中两个参数中任意一个超过了高门限，就可以确信 进入语音段了。 一些突发性的噪声可以引发短时能量或过零率的数值很高，但是往往不 能维持足够长的时间，这些可以通过设定最短时间门限来判别。当 前状态处于语音段时，如果两个参数的数值降低到低门限以下，而 且总的计时长度小于最短时间门限，则认为这是一段噪音，继续扫 描以后的语音数据。否则就标记好结束端点，并返回 ⑵特征参数提取：常用的语音识别参数有线性预测参数(LPC)，线性预测倒谱 参数(LPCC)和Mel 尺度倒谱参数(MFCC)等。这里提取语音信号的Mel 尺度倒谱参数(MFCC)，步骤如下： 预 加 重汉明窗傅立叶变 换取模三角滤波函数组取对数离散余弦变换语音 信号MFCC 归一化导谱提升计算差分系数并合 并特征参数 图3.2特征参数提取 分析： ①预加重 ()()-0.97(1)y n x n x n =- ②加汉明窗 ()()()w x n y n w n =? ③ FFT 1 2/0()()N j nk N w w n X k x n e π--==∑ 这里直接采用现成的FFT 快速算法。 ④对频谱进行三角滤波 程序采用归一化mel 滤波器组系数 ⑤计算每个滤波器的输出能量 120()ln ()()0N w m k S m X k H k m M -=??=≤< ??? ∑ ⑥离散余弦变换(DCT)得到MFCC ()1()()cos (0.5)/1,2,...,M m C n S m n m M n p π==-=∑ 通常协方差矩阵一般取对角阵，三角滤波器组的对数能量输出之间
语音识别技术
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： （2）声学模型与模式匹配（识别算法） （3）语义理解：计算机对识别结果进行语法、语义分析。 语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)， 语音识别的发展简史 1952年AT& T Bell实验室实现了一个单一发音人孤立发音的十个英文数字的语音识别系统，到现在的人机语音交互。语音识别研究从二十世纪50年代开始到现在历半个多世纪的蓬勃发展，在这期间获得了巨大的进展。 现代语音识别技术研究重点包括即兴口语的识别和理解，自然口语对话，以及多语种的语音同声翻译。 语音识别应用的特点 1.语音识别系统必须覆盖的功能包括： （1）语音识别系统要对用户有益（希望它是能检测到的）。例如提高生产率，容易使用，更好的人机界面，或更自然的信息交流模式。 （2）语音识别系统要对用户“友好”。这种“友好”的含义是：用户在和系统进行语音对话时感到舒适；系统的语音提示既有帮助，又很亲近。 （3）语音识别系统必须有足够的精度 （4）语音识别系统要有实时处理能力；例如系统对用户询问的响应时间要很短。 2. 语音识别错误的处理 有以下四种方式可以处理这个问题。 （1）错误弱化法。这种处理仅仅花费用户很少一点时间，对用户几乎没什么其它不利影响。 （2）错误自检纠正法 系统利用已知任务的限制自动地检测并纠正错误。 （3）确认或多层次判定
（4）拒绝/转向人工座席。系统对其中通常较易导致系统识别错误的极少部分语音指令拒绝做出识别决定，而是将其转给人工座席。 在很多情况下，语音识别技术可以充分发挥出RFID的潜能： 1.积压产品、脱销产品 2.被废弃、被召回或已过期产品 3.回收的商品 4.促销产品 RFID系统在利用原有语音导向投资的情况下可以大大增加收益 语音识别技术在邮件分拣中的应用 现代化分拣设备在邮政上的应用大大提高了邮件处理的效率。但是，并不是所有的邮件都能上分拣机处理，那些需要人工处理的邮件成了邮政企业实现自动化的瓶颈。邮政使用人工标码技术以及先进的计算机软件 系统来处理不能上机的邮件，仍需要大量的劳动力。 由MailCode公司开发并准备申请专利的Spell-ItTM软件技术通过提高系统数据库能力的方式对语音识别自动化设备进行了革命性的变革。这种技术提供了无限的数据库能力，并且保证分拣速度不会因数据库的增大而减小。由各大语音引擎公司开发的系统还支持世界上的各种主要语言，这样，语音技术就成为世界性的产品。 以英语语音识别系统为例，系统建立了36个可识别字符26个字母加上0～9的10个数字，同时还建立了一套关键词。Spell-It软件使用这些字符来识别成千上万的口语词汇和无数的词语组合。 对于大公司的邮件收发中心来说，使用MailCode公司的Spell-It软件技术，分拣员实际上只需发出几个字符的音来找到和数据库中相对应的词。例如：碰到了寄给Joseph Schneider的邮件，操作员只需发出“J”、“S”、“C”和“H”几个音就可以得到准确的分拣信息。 姓名和邮箱编码：Jennifer Schroeder, 软件工程部；Joseph Schneider, 技术操作部；Josh Schriver, 技术操作部，因为这三个姓名全都符合（J,S,C,H）的发音标准。邮件中心的操作员知道邮件实际上是寄给Joseph Schneider的，就可以把邮件投入Joseph Schneide的信箱了。 邮局要把邮件按投递路线分发，分拣员必须熟悉长长的投递段列表以及各种各样的国际邮件投递信息。Spell-It技术把地址、投递路线等信息都存入了系统，这样就大大方便了分拣工作。 例如，有一件寄往Stonehollow 路2036号的邮件。使用语音识别技术，分拣员仅仅需要发出“2”、“0”、“S”、“T”和“O”几个音，如表2所示，数据库就会给出所有可能和这几 表2 和20 sto对应的数据库信息
科大讯飞深度研究报告
科大讯飞深度研究报告：良工心磨砺，静听春江暖 i投资（微信号：itouzi8）“VIP会员俱乐部”旨在搭建专业的产业链研究社群。通过汇集产业专家、行业分析师、PE/VC、上市公司及实业高管和职业投资人，一起进行深入、全面、前瞻性的产业链研究，发掘股权、股票市场的投资机会。申请加入VIP方法：请加小i个人微信，微信号：itouzi6，加入时请标注：vip+姓名+公司+职位+手机 作者：长城证券周伟佳 投资建议： 在苹果发布SIRI三年后的今天，语音行业愈发成熟，语音应用遍地开花，互联网语音门户的盈利模式逐渐成形。$科大讯飞(SZ002230)$在这3年里，证明了自己的技术实力与市场能力，确立了中文语音门户霸主地位，同时取得了财务增长。在进一步优化了股权结构之后，讯飞将再次起飞。预计公司2014年至2016年EPS为0.55/0.89/1.42元，对应PE51/31/20倍，首次覆盖，强烈推荐。 投资要点： 股权结构合理确保长期增长：近期公司增加科大控股与胡宏伟先生为公
司一致行动人，合计持股达到总股本20.95%，高持股比例确保公司高管有足够动力。公司第二期授予的股票期权的行权价格为29.88元，接近现价，彰显公司信心。 行业门槛不断抬高：语音技术已经脱离了小打小闹的年代，需要大量的资金和人力的投入。讯飞依托中科大的学术实力和人力资源供给，拥有强大的研究团队。同时拥有多项业内唯一的产业资源，如国家863产业化基地、发改委“语音高技术产业化示范工程”、语音技术标准牵头制定单位等，享有“语音技术国家队”的政策待遇。可以说，讯飞将行业门槛提升到一个新的高度。 技术实力一统江湖：公司在中文语音行业积累了十几年，在普通话测评、呼叫中心，及语音云上亿用户中积累了大量的语音数据，对不常用语如专业用语和方言等等识别率逐步提高，难以复制。目前市场上其它中文语音相关公司，很多是讯飞的旁支，也有在讯飞系统上进行二次开发，真正的能与讯飞匹敌的对手，尚未出现。 语音应用遍地开花结果：行业应用上，在电信级语音平台业务具有垄断地位，在教育领域称霸语音教具和口语测评，在国安公安领域承建声纹库和声纹处理服务器。在互联网领域，公司把控了智能电视、OTT、国产智能机、嵌入式软件、车载、可穿戴和智能家居等等软硬件产品的语音入口。 估值略贵但值得拥有：在互联网入口尚未完全产生效益的情况下，公司仅凭现有电信、教育等业务，即可实现50%左右的增长，估值水平会迅速回落。更有互联网创新盈利模式储备，强烈推荐。
2019年智能语音行业科大讯飞分析报告
2019年智能语音行业科大讯飞分析报告 2019年9月
目录 一、智能语音龙头，攀登人工智能新高地 (5) 1、人工智能国家队，技术实力超群 (5) 2、持续加大技术投入，产品落地速度加快 (7) 8 3、公司管理层履历出色 ........................................................................................ 4、多次股权激励助力公司增加凝聚力 (9) 二、打造“智能语音+人机交互”顶级生态，AI进入落地元年 (10) 1、AI上升为国家意志，五大国家级AI创新平台担负历史使命 (10) 2、AI投融资趋于理性，变现能力成为关注重点 (15) 三、AI智慧中枢平台，技术实力冠绝全球 (18) 1、“平台赋能+赛道下沉”打造多层次人工智能产业生态 (18) （1）整合多年技术成果，铸就人工智能生态平台 (18) （2）基于自主可控核心技术，持续推进“平台+赛道”战略 (19) （3）讯飞开放平台开发者持续增加，应用生态逐步完善 (20) （4）讯飞开放平台打造一站式智能交互服务 (20) 2、讯飞AI技术登顶世界之巅 (21) 3、iFLYOS 2.0争做AIoT时代的Android (23) 4、探索认知智能边际，讯飞获批认知智能国家重点实验室 (25) 四、消费者业务异军突起，公司AI落地速度加快 (27) 1、讯飞输入法雄踞国内第三方输入法市场满意度冠军 (29) 2、讯飞翻译机热度持续升高，翻译服务次数破5亿次 (31) 3、讯飞录音笔语音识别能力超群 (33) 4、讯飞学习机发布，探索智慧教育落地新途径 (34)