语音识别小车

1、小波变换的语音增强方法、自相关法等。
本文主要从以下三种算法进行分析：谱减法 是处理宽带噪声较为传统和有效的方法，利用带噪语音的功率谱估值减去噪声的功率谱估 值实现语音去噪 ； 维纳滤波法是在最小均方准则下实现对语音信号估计的一种滤波器。
对于带噪语音信号 ,确定滤波器的冲击响应 ,使得带噪语音信号经过该滤波器后得到最接近于“纯净”的语音信号。
小波变换法应用小波阈值去噪的方法，分析了常用的软、硬阈值函数对语音增强的效果；仿真结果表明小波法效果较明显，而谱减法易产生“音乐噪声”， Wiener滤波增强后的残留噪声类似于白噪声，而不是音乐噪声。
关键词 ： 语音增强 谱减法 小波阈值去噪 维纳滤波法 Research on speech recognition system under noisy environment Abstract Speech enhancement is a broad topic, it not only relates to signal detection, Wavef。

2、时间伸缩算法(DTW)和 隐马尔科夫模型(HMM), 初步探究并实现在 MATLAB 环境中应用 DTW 识别 法的孤立字语音识别实验平台。
关键字：关键字：MATLAB，语音识别，LPC，LPCC，MFCC，动态时间伸缩算 法(DTW)，隐马尔科夫模型（HMM） Abstract 【Abstract】: Use two kinds of arithmetic to study speech recognition: Dynamic Time Warping (DTW) and the Hidden Markov Model (HMM). Build a basic test platform of speech recognition using DTW. 【Key words】: MATLAB, speech recognition, LPC, LPCC, MFCC, Dynamic Time Warping, Hidden Markov Model 3 目目 录录 引言引言. 4 1.语音识别简介语音识别简介 5 1.1 语音识别系统的分类语音识别系统的分类. 5 1.2 语音识。

3、制 。
首先介绍了 SPCE061A 的主要性能及 其引脚的功能；接着完成了电源电路、复位电路、键盘电路、音频输 入电路，音频输出电路和无线控制电路等硬件功能模块的设计。
软件 设计模块能实现智能小车的前进、后退、转向、停止、避障、表演动 作以及循线等功能。
测试表明，在环境背景噪音不太大，控制者的发 音清晰的前提下，语音控制小车的语音识别系统能对特定的语音指令 做出智能反应，做出预想中的有限的动作 关键词关键词 ：spec061a 语音识别 驱动电路 声控小车 智能反应 基于单片机的语音识别系统 - II - AbstractAbstract In recent years, Intelligent and automation technology in the toy manufacture have been paid more and more attention.Introduce an intelligent vehicle control system design. SPCE061A program the system to single-chip, based on 。

4、音频输出电路和无线控制电路等硬件功能模 块的设计。
在软件方面，利用 C 语言进行编程，进行语音的“训练”和“识别” 。
设计出 具有如下功能的语音声控小车:能够根据录制的语音命令来控制小车的前进，后退，左转， 右转的功能。
测试表明，在环境背景噪音不太大，控制者的发音清晰的前提下，语音控制 小车的语音识别系统能对特定的语音指令做出智能反应，做出预想中的有限的动作。
论文首先对系统的方案进行论证，然后对各单元的软件、硬件工作原理进行了阐述， 并介绍了系统的主要组成部分情况。
关键词：SPCE061A，语音识别，全桥驱动，小车 II Voice control car design based on single chip microcomputer Abstract With the development of the electronics industry, the voice - the control car become more and more popular to people. And it plays an important role in people 。

5、 学学 号：号： 指导教师：指导教师： 2007 年年 6 月月 19 日日 2 学生姓名 学 号 专 业 物理学 指导教师姓名 职 称 部 门 物理系 论文题目 利用 MATLAB 平台实现少量字的语音识别 摘摘 要要 摘要：摘要：初步研究两种不同的语音识别算法-动态时间伸缩算法(DTW)和 隐马尔科夫模型(HMM), 初步探究并实现在 MATLAB 环境中应用 DTW 识别 法的孤立字语音识别实验平台。
关键字：关键字：MATLAB，语音识别，LPC，LPCC，MFCC，动态时间伸缩算 法(DTW)，隐马尔科夫模型（HMM） Abstract 【Abstract】: Use two kinds of arithmetic to study speech recognition: Dynamic Time Warping (DTW) and the Hidden Markov Model (HMM). Build a basic 。

6、我们找到了使用这种模型的两个主要问题：如何估算单词序列的长度以及如何把这种模型整合到自动语音识别系统 (ASR)中去。
我们提出了一个单词序列可能性的措施和一个基于单词序列统计数据的实用估算方 法，这种方法尤其适用于来自于 Web 数据的估算。
对于在一个经典的 依靠一个语音识别过程中的概率模型的 自动语音识别引擎中使用这些模型，我们提出了一些策略和构想。
这项工作在两种典型的使用场景中进行评估：具有非常大训练集的广播新闻转录和在一个专业领域，对只有非常有限训练数据的医疗视频的转录。
该结果表明，在专业领域的任务中，能度模型提供了显著低的单词错误率，但是经典的n 元模型由于训练材料的缺少没有能够做到这一点。
在广播新闻方面，概率模型仍然优于能度模型。
但是，这两种模型的对数线性组合优于所有单独使用的模型， 这表明能度 模型带来了概率模型所没有的信息。
1.简介 最先进的大词汇量连续语音识别系统 （ LVCSR） 是基于 n 元语法模型的，这种模型是在由数十亿单词组成的文本集合中被估算的。
这些模型在很大范围的应用中证明了自己的效率。

7、n WANG Shoujue and QIN Hong (Laboratory of Artificial Neural Networks， Institute ol Semiconductors， Chinese Academy Sciences， Beijing 100083， China) AbstractIn speaker-independent speech recognition,the disadvantage of the most diffused technology(HMMs， or Hidden Markov models)is not only the need of many more training samples， but also long train time requirement. This Paper describes the use of Biomimetic pattern recognition(BPR)in recognizing some mandarin continuous speech in。

8、t; 中文 3580 字        毕  业  设  计（论  文） 外  文  参  考  资  料  及  译  文        译文题目：   &nb。

9、 ：（系） ： 专专 业业：测控技术与仪器 班班 号：号： 任务起至日期：任务起至日期： 2011 年年 8 月月22 日至日至 2011 年年 9 月月02 日日 课程设计题目：课程设计题目： 语音控制小车语音控制小车 设计要求和技术参数：设计要求和技术参数： 一、功能要求一、功能要求 小车采用语音识别技术，可通过语音命令对其行驶状态进行控制。
主要功能： 1 可以通过简单的 I/O 操作实现小车的前进、倒车、左拐、右拐功能； 2 可以增加左转弯、右转弯、S 形走等功能； 3 配合 SPCE061A 的语音特色，利用系统的语音播放和语音识别资源，实现语音控制的功能； 4 可以在行走过程中声控改变小车运动状态； 5 在超出语音控制范围时能够自动停车。
二、参数说明二、参数说明 车体：双电机两轮驱动 供电：电池（三节 AA：1.5V3） 工作电压：DC 4V6V 工作电流：运动时约 200mA 尺寸：155mm85mm35mm（长宽高） （如果加上 61 板高再加 1。

10、现基音周期的检测，分别是短时自相关函数法和短时平均幅度差函数 法。
通过实验得到的基音周期结果的分析来识别不同的人的语音信号。
论文首先介绍了语音基音检测算法在语音识别方面的研究背景极其重要意 义。
其次对现有的基音检测算法进行了归纳和总结，并详细的介绍本文将用的两 种基本基音检测算法的基本原理及实现。
最后在 Matlab 上对语音信号进行基音周 期的检测。
本设计为语音信号的基音周期检测，采集语音信号，对语音信号进行处理， 区分清音浊音，并通过对采样值进行滤波、分帧、求短时自相关函数，得到浊音 的基音周期。
关键词：预处理,基音检测,自相关函数法,平均幅度差函数法,基音轨迹 ，语 音识别 II Abstract pitch is characterization parameters of speech signal characteristics, belongs to the category of speech analysis, only the accurate analysis and extract the characteristic parameters of s。

11、 学学 号号 指导教师指导教师 毕业论文（设计） II 语音识别机器人的设计 【摘摘 要要】 语音识别可划分为训练和识别两个过程。
在第一阶段，语音识别系统对人类的 语言进行学习，把学习内容组成语音库存储起来，在第二阶段就可以把当前输入的语音在 语音库中查找相应的词义或语义。
凌阳 16 位 SPCE061A 单片机内嵌 32K 字闪存， 2K 字 SRAM， 内置 10 位 ADC、DAC,有多达 14 个的中断源。
它的 CPU 内核采用 16 位具有 DSP 功能的微处 理器芯片, 而且 CPU 可最高工作在 49MHz 的主频下，能够非常容易地、快速地处理复杂的 数字信号，因此与其他类型的单片机相比，在数字语音处理方面 SPCE061A 更具有优势。
基于 SPCE061A 设计了一个具有语音识别功能的机器人。
经过训练，训练人可使用各种命 令让机器人完成许多有趣的动作，使得。

12、外随着汽车工业的迅速发展，关于汽车的研究也就越来越受人关注。
全国电子 大赛和省内电子大赛几乎每次都有智能小车这方面的题目， 全国各高校也都很重视该 题目的研究。
可见其研究意义也很适应了当今智能机器人研究方向。
本设计就是在这 样的背景下提出的，指导教师已经有充分的准备。
本题目是结合科研项目而确定的设 计类课题。
设计的智能电动小车应该能够实时显示时间、速度，具有语音识别、避障 功能，可程控行驶速度。
根据题目的要求，确定如下方案：在现有玩具电动车的基础上，加装光电、红外 线，实现对电动车的速度、位置、运行状况的实时测量，并将测量数据传送至单片机 进行处理，然后由单片机根据所检测的各种数据实现对电动车的智能控制。
这种方案能实现对电动车的运动状态进行实时控制，控制灵活、可靠、精度高， 可满足对系统的各项要求。
本设计采用凌阳系列中的 SPCE061A 单片机为控制核心， 利用红外线传感器检测道路上的障碍，控制电动小汽车的自动避障，快慢速行驶，以 及自动停车，并可以自动记录时间和速度，语音识别功能。
SPCE061A 是一款 16 位 单片机， 它的易用性和多功能性受到了广大使用者的好评。
它是第。

13、1 1 二、设计内容二、设计内容5 5 三、设计方案、算法原理说明三、设计方案、算法原理说明1010 四、程序设计、调试与结果分析四、程序设计、调试与结果分析1515 五、设计（安装）与调试的体会五、设计（安装）与调试的体会2525 六、参考文献六、参考文献2626 2 一、一、设计任务书设计任务书 语音识别（Speech Recognition）是指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准 确的识别语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图或执行特定的任务，其最终 目标是实现人与机器进行自然语言通信。
利用DSP可以对。

14、SOC芯片具有ADC和DAC功能，其MIC_ADC通道带有AGC自动增 益环节，能够很轻松的将语音信号采集到芯片内部，两路10位的电流输出型DAC， 只要外接一个功放就可以完成声音的播放。
以上介绍的这些硬件资源使得该 SPCE061A能够单芯片实现语音处理功能。
SPCE061A 是继nSP系列产品SPCE500A等之后凌阳科技推出的 又一款16位结构的微控制器。
与SPCE500A不同的是，在存储器资源方面考虑 到用户的较少资源的需求以及便于程序调试等功能，SPCE061A里只内嵌32K 字的闪存（FLASH） 。
较高的处理速度使nSP能够非常容易地、快速 地处理复杂的数字信号。
因此，与SPCE500A相比，以nSP为核心的 SPCE061A微控制器是适用于数字语音识别应用领域产品的一种最经济的选 择。
借助于SPCE061A的语音特色，我们开发出了这款语音控制小车。
小车不仅具有 前进、后退、左转、右转停车等基本功能；同时配合SPCE061A的语音特色，实现 语音控制功能。
目 录 第一章 前言1 第二章 语音控制小车。

15、也必将进入实用阶段，本系统模拟将来的智能小车。
根据开始录制的 语音命令来控制启动、 停止、 返回和语音模。
本文介绍了一种基于 SPCE061A 单片机的语音遥控小车，重点讨论了其硬件与软件系统的设计与实现。
文 章首先介绍了 SPCE061A 单片机和配套 61 实验板及其开发环境 IDE； 接着完 成了总体方案设计、车体驱动设计、程序设计、语音辨识设计、功能模块 的设计，最后对制作与调试过程做了较为详细的说明。
测试表明，在环境 背景噪音不太大，控制者的发音清晰的前提下，语音控制小车能对特定的 语音指令做出反应，做出预想中的有限的动作。
关键词关键词：SPCE061A 61实验板 IDE 驱动小车 语音辨识 ABSTRACTABSTRACT With the electronics industry, automation is no longer a new topic, driverless cars will also enter the practical stage, the system simulation of future smart car. Acco。

16、Oregon, USA Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania, USA 1 Defining the Problem Speech recognition is the process of converting an acoustic signal, captured by a microphone or a telephone, to a set of words. The recognized words can be the final results, as for applications such as commands & control, data entry, and document preparation. They can also serve as the input to further linguistic processing in order to achieve speech understanding, a subject cover。

17、 学学 生生 姓姓 名：名： 班班 级：级： 电气信息电气信息 学学号号 指导教师姓名：指导教师姓名： 职称职称 副教授副教授 最终评定成绩最终评定成绩 2016 年年 5 月月 I 摘 要 语音控制与识别技术的应用愈来愈广泛并逐渐深入到 人们的日常生活中1.随着经济的快速发展,汽车已逐渐成 为人们的代步工具.许多单位和家庭都拥有汽车和车库,目 前,车库门的开、关方式有 2 种方式,一是手动方式,该方法 繁琐并且很不方便.二是自动方式,该方式又有 2 种方法,红 外遥控和无线遥控, 但都需要携带一个控制器,通过手触按 健实现门的开启或关闭,当遥控器电量不足、忘带或损坏时 将无法对车库门进行操作而带来极大的不便.应用语音识别 技术,并采取相应可靠的保密措施,利用语音命令信号实现 对。

18、 Automatic Speech Recognition Errors Detection and Correction: A Review Rahhal Errattahi, Asmaa El Hannani, Hassan Ouahmane Abstract Even though Automatic Speech Recognition (ASR) has matured to the point of commercial applications, high error rate in some speech recognition domains remain as one of the main impediment factors to the wide adoption of speech technology, and especially for continuous large vocabulary speech recognition applications. The persistent presence of ASR errors have inten。

19、通过所谓的自然语言处理的计算机语音技术 的 一个重要元素 。
通过计算机语音处理技术，来自语音发音系统的由人类创造的声音，包括肺，声带和舌头，通过接触，语音模式的变化在婴儿期、儿童学习认识有不同的模式，尽管由不同人的发音，例如，在音调，语气，强调，语调模式不同的发音相同的词或短语，大脑的认知能力，可以使人类实现这一非凡的能力。
在撰写本 文时（ 2008 年），我们可以重现，语音识别技术不只表现在有限程度的电脑能力上，在其他许多方面也是有用的。
语音识别技术的挑战 古老的书写系统 ,要回溯到苏美尔人的六千年前 。
他们可以将模拟录音通过留声机进行语音播放，直到 1877 年。
然而，由于与语音识别各种各样的问题，语音识别不得不等待着计算机的发展。
首先 , 演讲不是简单的口语文本 同样的道理 , 戴维斯很难捕捉到一个note-for-note 曲作为乐谱。
人类所理解的词、短语或句子离散与清晰的边界实际上是将信号 连续的流 ,而不是听 起 来 : I went to the store yesterday 昨天我去商店。
单词也可以混。