聲控演算法

⑴ 車載導航怎麼調音效

一般的2.1、5.1音響裡面的0.1這個聲道就是指超重低音，通常是用來接有源低音炮或者無源低音炮的，營造更好的視聽效果。低音不用調，其他適當降一點，最後調音量。

車載導航是利用車載GPS（全球定位系統）配合電子地圖來進行的，它能方便且准確地告訴駕駛者去往目的地的最短或者最快路徑，是駕駛員的好幫手。

位於地球上空的同步衛星最初是用於軍事和航空導航。美國政府在80年代時放寬了對同步衛星的使用限制，為其後來的廣泛採用，打開了一個新天地。隨後而來的商用通訊衛星，更是大大的增加了通訊衛星的准確性和覆蓋度。

系統功能

構成車載定位導航系統的各個部分：

（1）能夠導航的電子地圖。

（2）地圖數據的搜索和處理。

（3）定位模塊。

（4）地圖配比。

（5）規定行走路徑。

（6）路徑引導。

（7）地圖實時顯示模塊 。

（8）人機交互介面。

（9）無線通信。

功能模塊簡介

GPS導航衛星准確定位、最佳路徑搜索、自動語音提示。

導航模式多種目的輸入，五種以上路徑檢索定製模式，站點設置模式，地圖定位模式。

全國地圖提供全國數千城市電子地圖、提供最新地圖支持，導航更精確讓您暢行無阻。

路徑規劃提供出發地和目的地的路徑規劃，設置經由地和迴避地功能。

語音提示親切真人語音提示，行駛中自動播報道路名稱。

音樂欣賞視聽享受、解除疲勞。

文件管理強大的資源管理功能。

⑵ 陣列麥克風有幾個聲道，有什麼區別

麥克風陣列是什麼？

麥克風陣列（Microphone Array），從字面上，指的是麥克風的排列。也就是說由一定數目的聲學感測器（一般是麥克風）組成，用來對聲場的空間特性進行采樣並處理的系統。

早在20世紀70、80年代，麥克風陣列已經被應用於語音信號處理的研究中，進入90年代以來，基於麥克風陣列的語音信號處理演算法逐漸成為一個新的研究熱點。而到了「聲控時代」，這項技術的重要性顯得尤為突出。

麥克風陣列能幹什麼？

1.語音增強（Speech Enhancement）

語音增強是指當語音信號被各種各樣的雜訊(包括語音)干擾甚至淹沒後，從含雜訊的語音信號中提取出純凈語音的過程。所以DingDong在嘈雜環境下，也能准確識別語音指令。

通過麥克風陣列波束形成做語音提取和分離

利用麥克風陣列做信號的提取和分離主要有以下幾種方式：

(1)基於波束形成的方法，即通過向不同方向的聲源分別形成拾音波束，並且抑制其他方向的聲音，來進行語音提取或分離；

(2)基於傳統的盲源信號分離（Blind Source Separation）的方法進行，主要包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和基於獨立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）的方法。

TGMZ天歌魅尊

⑶ 抖音上這種視頻用的是什麼軟體（聲控的）

是的啊∴:!

⑷ 手機上聲控的原理

語音識別原理

語音識別是模式識別的一個分支，又從屬於信號處理科學領域，同時與語音學、語言學、數理統計及神經生物學等學科有非常密切的關系。語音識別的目的就是讓機器「聽懂」人類口述的語言，包括了兩方面的含義：其一是逐字逐句聽懂非轉化成書面語言文字；其二是對口述語言中所包含的要求或詢問加以理解，做出正確響應，而不拘泥於所有詞的正確轉換。

自動語音識別技術有三個基本原理：首先語音信號中的語言信息是按照短時幅度譜的時間變化模式來編碼；其次語音是可以閱讀的，即它的聲學信號可以在不考慮說話人試圖傳達的信息內容的情況下用數十個具有區別性的、離散的符號來表示；第三語音交互是一個認知過程，因而不能與語言的語法、語義和語用結構割裂開來。

預處理，包括語音信號采樣、反混疊帶通濾波、去除個體發音差異和設備、環境引起的雜訊影響等，並涉及到語音識別基元的選取和端點檢測問題。特徵提取，用於提取語音中反映本質特徵的聲學參數，如平均能量、平均跨零率、共振峰等。訓練，是在識別之前通過讓講話者多次重復語音，從原始語音樣本中去除冗餘信息，保留關鍵數據，再按照一定規則對數據加以聚類，形成模式庫。最後模式匹配，是整個語音識別系統的核心，它是根據一定規則(如某種距離測度)以及專家知識(如構詞規則、語法規則、語義規則等)，計算輸入特徵與庫存模式之間的相似度(如匹配距離、似然概率)，判斷出輸入語音的語意信息。
語音識別主要對象
語音識別技術基於對語音的物理屬性、生理屬性和社會屬性3個基本屬性的分析。

1.語音的物理屬性。所謂物理屬性，主要包括音高、音長、音強和音色4個要素。音高是指聲音的高低，主要決定於發音體振動速度的快慢;音長是指聲音的長短，主要決定於發音體振動時間的久暫;音強是指聲音的強弱，主要決定於發音體振動幅度的大小;音色是指聲音的特色，主要決定於發音物體振動所形成的音波波紋曲折形式不同。

2.語音的生理屬性。所謂生理屬性，主要指發音器官對語音的影響，包括肺和氣管、候頭和聲帶以及口腔、鼻腔和咽腔等發音氣官。

3.語音的社會屬性。所謂社會屬性，主要表現在3個方面，一是語音與意義之間並無必然聯系，它們的對應關系是社會成員約定俗成的;二是各種語言或方言都有自己的語音系統;三是語音具有區別意義的作用。
語音識別的基本過程 根據實際中的應用不同，語音識別系統可以分為：特定人與非特定人的識別、獨立詞與連續詞的識別、小詞彙量與大詞彙量以及無限詞彙量的識別。但無論那種語音識別系統，其基本原理和處理方法都大體類似。
語音識別過程主要包括語音信號的預處理、特徵提取、模式匹配幾個部分。預處理包括預濾波、采樣和量化、加窗、端點檢測、預加重等過程。語音信號識別最重要的一環就是特徵參數提取。提取的特徵參數必須滿足以下的要求：

(1)提取的特徵參數能有效地代表語音特徵，具有很好的區分性； (2)各階參數之間有良好的獨立性；

(3)特徵參數要計算方便，最好有高效的演算法，以保證語音識別的實時實現。

在訓練階段，將特徵參數進行一定的處理後，為每個詞條建立一個模型，保存為模板庫。在識別階段，語音信號經過相同的通道得到語音特徵參數，生成測試模板，與參考模板進行匹配，將匹配分數最高的參考模板作為識別結果。同時，還可以在很多先驗知識的幫助下，提高識別的准確率。
引用：http://wenda.tianya.cn/wenda/thread?tid=7a3db6ac3c2d61bb

⑸ C++ 如何連接麥克風 識別人的聲音以實現聲控

這個和C++無關，要看你的系統，驅動，一般就是通過操作系統提供的設備文件獲得麥克風的數據。而且聲音識別一門學問，識別演算法應該比較復雜。

⑹ 開辟自動駕駛第二戰場，別克展示V2X技術

別克把自動駕駛這事想通了。

如果在一周內你不聊些自動駕駛，感覺就會落伍，但除了激光雷達，攝像頭和雷達這些硬體，神經網路和演算法是個有待開創的學科，甚至沒有現成的公式可循，所以真正要找能讓你安心的自動駕駛路徑，真正有點靠譜的還是風傳了些時日的V2X，盡管有些拿來主義。

但可預見的是井井有條，秩序感是強烈的未來暗示。別克也發布了一些車內智能技術，比如更豐富的APP，在細節上升級，語音識別和反饋速度，這些從前並非合資車的強項，以及APP隨場景和時間變化而隨動，也許在你犯困的時候給你放一首搖滾樂。

而此次他構建的未來自動駕駛的V2X藍本才是關鍵，他引出了一些未知數，也許也是一道選擇題，在可控的變數但有著秩序感，和不可控但日益各自為戰的交通狀況，你怎麼選呢？

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑺ 有沒有一種聲控打字的軟體准確性高，又不用事先念一篇示範文章的。

你這要求很高的，除非那些高昂的軟體勉強可以實現，一般都需要錄入你的聲音，然後系統自動生成相適應的語音文字架構的！

⑻ dtw演算法在語音識別系統的應用，

DTW是動態時間規整演算法，在語音識別系統中通常用於特定人識別，特定人識別即A用戶使用這個語音識別系統，B用戶使用就會出現語音識別出錯或無法識別的現象。
DTW在語音識別系統中，是一個需要用戶事先訓練的系統。從操作方面上，首先需要訓練，對需要控制的命令錄制對應的語音；使用時只要說出與訓練時同樣的語音命令，即可出現識別結果，實現聲控。

DTW在語音識別系統中充當數據匹配比對模塊。語音識別系統首先採集用戶的語音，經過端點檢測，找出用戶的有效語音而把其他非語音段給刪除；然後經過MFCC特徵提取，得到用戶聲音的特徵，最後進入DTW，進行歐式距離的比對，距離最小對應的模板，即為識別結果。

希望以上信息對你有所幫助。