简介：摘要：语音是人类最直接的交流方式，在人与人之间的交流过程中通过语音表达自身的情绪。不同语言表达的情感有不同的情感特征，但某种情况下也存在相似的情感特征。该研究从预处理、预加重、分帧与加窗、端点检测技术等方面对语音情感识别进行了综述，目的利用这部分驱动模型学习，获得情感判别性，提升语音情感识别的泛化性。

简介：为提高语音情感的正确识别率，在利用反映“激发维”维度信息的韵律特征基础上，提出了采用反映“评价维”维度信息的音质特征作为新的情感特征使用。再将韵律特征参数和音质特征参数结合并用于语音情感识别，并采用支持向量机分类器实现对汉语生气、高兴、悲伤、厌烦和中性五类情感的识别。试验结果表明，基于“激发维”和“评价维”二维情感空间取得的情感总体平均正确识别率为84％，比基于“激发维”一维情感空间取得的识别率高出了12％。可见同时考虑从“激发维”和“评价维”二维情感空间进行语音情感识别，识别结果得到了较大改善。

简介：研究了基于认知评估原理的多维耳语音情感识别.首先,比较了耳语音情感数据库和数据采集方法,研究了耳语音情感表达的特点,特别是基本情感的表达特点.其次,分析了耳语音的情感特征,并通过近年来的文献总结相关阶特征在效价维和唤醒维上的特征.研究了效价维和唤醒维在区分耳语音情感中的作用.最后,研究情感识别算法和应用耳语音情感识别的高斯混合模型.认知能力的评估也融入到情感识别过程中,从而对耳语音情感识别的结果进行纠错.基于认知分数,可以提高情感识别的结果.实验结果表明,耳语音信号中共振峰特征与唤醒维度不显著相关,而短期能量特征与情感变化在唤醒维度相关.结合认知分数可以提高语音情感识别的结果。

简介：为了解决目前e-Learning教学系统中的情感交流匮乏问题,提出一种新的基于语音情感识别技术的e-Learning系统模型。语音作为人类最重要的交流媒介之一,不仅携带着大量的文字符号信息,还包含了人类丰富的情感信息。利用语音情感识别技术获取和识别学习者的学习情感状态,从而实现e-Learning教学系统的智能化和人性化。本文对该系统的关键技术作了详细阐述。

简介：多媒体应用时代的到来，各项新技术应运而生，一直在被研究的语音识别技术也被更加广泛地应用在实际生活中。本文简单介绍和分析了语音识别技术原理，并且通过应用windows7的语音识别系统，使读者对语音识别技术有进一步的认识了解。

简介：摘要本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。

简介：摘要语音识别最为人机交互的重要技术，成为人工智能领域研究的重点，具有重要的研究意义跟广泛的应用前景。本文简要阐述了语音识别的发展、原理、过程。

简介：情感语音合成作为一个新兴的语音合成方向，糅合生理学、心理学、语言学和信息科学等各学科知识，可以应用于文本阅读、信息查询发布和计算机辅助教学等领域，能够很好地将语音的口语分析、情感分析与计算机技术有机融合，为实现以人为本，具有个性化特征的语音合成系统奠定基础。目前的情感语音合成工作可分为基于规则合成和基于波形拼接合成两类。情感语音合成研究分为情感分析和语音合成两个部分。其中．情感分析的主要工作是收集不同情感的语音数据、提取声学特征，分析声学特征与情感联系；语音合成的主要工作是建立情感转换模型，利用情感转换模型实现合成。

简介：语音识别技术近年来得到了飞速的发展并且在越来越多的领域得到了广泛的应用。隐马尔可夫模型（HMM）语音识别技术是一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术，主要用于大量词汇的语音识别，而且具有良好的识别性能和抗噪性能。因此，一般的语音识别系统都采用基于HMM的识别方法作为其基本算法。本文列举了语音识别在教学中的应用示例来分析其基本算法。

简介：摘要：本文面向大学生心理状态评估的需求，提出了一种基于多特征融合的语音情感识别方法。该方法通过主成分分析方法充分融合语句级的全局特征以及语段级的局部特征，获取对语音信号中情感信息更具判别性的表征。本文方法在柏林语音情感数据库上进行的十折交叉验证实验取得了88.61%的识别率，验证了本文方法的有效性。

简介：

简介：摘要：在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面。其中，AI语音识别作为人机交互的重要手段，其技术进步和应用拓展尤为引人瞩目。它不仅让智能手机、智能音箱等设备变得更加聪明，还广泛应用于安防、医疗、教育等众多领域，极大地提升了效率和便利性。本文将深入探索AI语音识别的奥秘，解析其工作原理，展示其最新发展，以及展望其未来可能带来的变革。

简介：摘要：在当前的发展阶段下，产业升级转型正在不断推进，在此背景下，人工智能技术获得了很大的发展，人工智能技术作为信息技术高度发展的产物，能够在社会生产生活中发挥重要的作用。目前人工智能技术已经被广泛的应用于各个行业领域中，相关技术的应用在转变产业发展方式，提升生产效率方面发挥了重要的作用。目前来看，在人工智能领域，语音识别技术发展较快，且技术也较为成熟，已经进入到了商业应用阶段，基于语音识别技术的智能语音机器人也被实际投入应用，并在应用的过程中展示出了较为明显成本优势以及效率优势。基于以上认识，本文从语音识别技术的概念出发，结合现阶段语音识别的实现难点，探讨语音识别技术在智能语音机器人中的应用要点以及应用实践，希望该研究能够能够为语音识别技术的实际应用提供一定的参考。

简介：摘要：通过对管制运行的实际情况分析，管制员在管制过程中能够掌握不同时刻航班的运行情况，掌握管制员语音通话的实时信息，并在此基础上作出相应及时指挥，从而有效保证管制运行的安全。本文将对基于语音识别的管制语音通话分析技术展开研究。

简介：情感因素在英语教学中有着不可忽视的作用,本文结合大学英语语音教学现状来探讨教学中的情感问题。分析学习者与学习者和学习者与教师之间关系的重要性,如何调动学生学习主动性,使学生尽早掌握正确的发音方法,提高英语实际运用能力。

简介：;自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition）简称ASR是目前属于AI领域的一项十分重要的技术，伴随着人工智能的高速发展，智能化生活走向主流，ASR技术已经走进了人们的生活中的方方面面。先简要介绍了语音识别的发展、语音信号的接收，再重点阐述了ASR运行过程中相关的原理及方法和与ASR技术的基本算法使用语音信号的处理涉及的三大算法即朴素模式算法，KMP算法，及HMM算法。

简介：传统的语音识别方法,信噪比较低时识别率也较低。为了使语音识别更具有环境适应性、抗噪性,从非齐次隐马尔可夫模型(nonhomogeneousHiddenMarkovModel,HMM)出发,结合自适应函数链神经元网络,训练出适应环境变化的混合语音模型,并采用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适用于含噪语音的识别,特别是在低信噪情况下,可以相对提高识别率。

简介：基于智能语音识别技术的应用已日渐渗入到生活的各个方面，并成为了不可缺少的部分，如语音助手，声控开关，声音识别等，可是，在语音技术迅猛发展的二十一世纪，是否有不足的地方，又该如何完善其功能，本文关于这些问题展开了论述。

简介：摘要：智能语音识别是理想的人机交互方式之一，它能够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。近年来，我国智能语音识别技术发展突飞猛进，取得了许多显著进步，并开始从实验室走向市场。随着国内智慧建设的大潮，智能语音识别技术与真实场景的结合应用已成为有价值的研究方向，其在信息化向智能化、智慧化方向发展，在提升使用降本增效能力等方面将表现出巨大的潜力。鉴于此，文章结合笔者的学习经验 ，对语音识别技术及应用研究提出了一些建议，仅供参考。

简介：摘 要 《深圳市生活垃圾分类管理条例》获广东省人大常委会批准，已于2020年9月1日起正式实施。对于还没接触或者接触但不熟悉垃圾分类的居民来说，很容易将生活垃圾错分类，同时在自主分类的时候也要花费不少时间。本文主要分析了智能垃圾分类的需求，通过运用现有技术解决目前遇到的问题，介绍了该设备的结构特点、工作原理、关键技术和使用效果等情况