声控算法

⑴ 车载导航怎么调音效

一般的2.1、5.1音响里面的0.1这个声道就是指超重低音，通常是用来接有源低音炮或者无源低音炮的，营造更好的视听效果。低音不用调，其他适当降一点，最后调音量。

车载导航是利用车载GPS（全球定位系统）配合电子地图来进行的，它能方便且准确地告诉驾驶者去往目的地的最短或者最快路径，是驾驶员的好帮手。

位于地球上空的同步卫星最初是用于军事和航空导航。美国政府在80年代时放宽了对同步卫星的使用限制，为其后来的广泛采用，打开了一个新天地。随后而来的商用通讯卫星，更是大大的增加了通讯卫星的准确性和覆盖度。

系统功能

构成车载定位导航系统的各个部分：

（1）能够导航的电子地图。

（2）地图数据的搜索和处理。

（3）定位模块。

（4）地图配比。

（5）规定行走路径。

（6）路径引导。

（7）地图实时显示模块 。

（8）人机交互接口。

（9）无线通信。

功能模块简介

GPS导航卫星准确定位、最佳路径搜索、自动语音提示。

导航模式多种目的输入，五种以上路径检索定制模式，站点设置模式，地图定位模式。

全国地图提供全国数千城市电子地图、提供最新地图支持，导航更精确让您畅行无阻。

路径规划提供出发地和目的地的路径规划，设置经由地和回避地功能。

语音提示亲切真人语音提示，行驶中自动播报道路名称。

音乐欣赏视听享受、解除疲劳。

文件管理强大的资源管理功能。

⑵ 阵列麦克风有几个声道，有什么区别

麦克风阵列是什么？

麦克风阵列（Microphone Array），从字面上，指的是麦克风的排列。也就是说由一定数目的声学传感器（一般是麦克风）组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。

早在20世纪70、80年代，麦克风阵列已经被应用于语音信号处理的研究中，进入90年代以来，基于麦克风阵列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热点。而到了“声控时代”，这项技术的重要性显得尤为突出。

麦克风阵列能干什么？

1.语音增强（Speech Enhancement）

语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声(包括语音)干扰甚至淹没后，从含噪声的语音信号中提取出纯净语音的过程。所以DingDong在嘈杂环境下，也能准确识别语音指令。

通过麦克风阵列波束形成做语音提取和分离

利用麦克风阵列做信号的提取和分离主要有以下几种方式：

(1)基于波束形成的方法，即通过向不同方向的声源分别形成拾音波束，并且抑制其他方向的声音，来进行语音提取或分离；

(2)基于传统的盲源信号分离（Blind Source Separation）的方法进行，主要包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和基于独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）的方法。

TGMZ天歌魅尊

⑶ 抖音上这种视频用的是什么软件（声控的）

是的啊∴:!

⑷ 手机上声控的原理

语音识别原理

语音识别是模式识别的一个分支，又从属于信号处理科学领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。语音识别的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言，包括了两方面的含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。

自动语音识别技术有三个基本原理：首先语音信号中的语言信息是按照短时幅度谱的时间变化模式来编码；其次语音是可以阅读的，即它的声学信号可以在不考虑说话人试图传达的信息内容的情况下用数十个具有区别性的、离散的符号来表示；第三语音交互是一个认知过程，因而不能与语言的语法、语义和语用结构割裂开来。

预处理，包括语音信号采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异和设备、环境引起的噪声影响等，并涉及到语音识别基元的选取和端点检测问题。特征提取，用于提取语音中反映本质特征的声学参数，如平均能量、平均跨零率、共振峰等。训练，是在识别之前通过让讲话者多次重复语音，从原始语音样本中去除冗余信息，保留关键数据，再按照一定规则对数据加以聚类，形成模式库。最后模式匹配，是整个语音识别系统的核心，它是根据一定规则(如某种距离测度)以及专家知识(如构词规则、语法规则、语义规则等)，计算输入特征与库存模式之间的相似度(如匹配距离、似然概率)，判断出输入语音的语意信息。
语音识别主要对象
语音识别技术基于对语音的物理属性、生理属性和社会属性3个基本属性的分析。

1.语音的物理属性。所谓物理属性，主要包括音高、音长、音强和音色4个要素。音高是指声音的高低，主要决定于发音体振动速度的快慢;音长是指声音的长短，主要决定于发音体振动时间的久暂;音强是指声音的强弱，主要决定于发音体振动幅度的大小;音色是指声音的特色，主要决定于发音物体振动所形成的音波波纹曲折形式不同。

2.语音的生理属性。所谓生理属性，主要指发音器官对语音的影响，包括肺和气管、候头和声带以及口腔、鼻腔和咽腔等发音气官。

3.语音的社会属性。所谓社会属性，主要表现在3个方面，一是语音与意义之间并无必然联系，它们的对应关系是社会成员约定俗成的;二是各种语言或方言都有自己的语音系统;三是语音具有区别意义的作用。
语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理方法都大体类似。
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求：

(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区分性； (2)各阶参数之间有良好的独立性；

(3)特征参数要计算方便，最好有高效的算法，以保证语音识别的实时实现。

在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时，还可以在很多先验知识的帮助下，提高识别的准确率。
引用：http://wenda.tianya.cn/wenda/thread?tid=7a3db6ac3c2d61bb

⑸ C++ 如何连接麦克风 识别人的声音以实现声控

这个和C++无关，要看你的系统，驱动，一般就是通过操作系统提供的设备文件获得麦克风的数据。而且声音识别一门学问，识别算法应该比较复杂。

⑹ 开辟自动驾驶第二战场，别克展示V2X技术

别克把自动驾驶这事想通了。

如果在一周内你不聊些自动驾驶，感觉就会落伍，但除了激光雷达，摄像头和雷达这些硬件，神经网络和算法是个有待开创的学科，甚至没有现成的公式可循，所以真正要找能让你安心的自动驾驶路径，真正有点靠谱的还是风传了些时日的V2X，尽管有些拿来主义。

但可预见的是井井有条，秩序感是强烈的未来暗示。别克也发布了一些车内智能技术，比如更丰富的APP，在细节上升级，语音识别和反馈速度，这些从前并非合资车的强项，以及APP随场景和时间变化而随动，也许在你犯困的时候给你放一首摇滚乐。

而此次他构建的未来自动驾驶的V2X蓝本才是关键，他引出了一些未知数，也许也是一道选择题，在可控的变量但有着秩序感，和不可控但日益各自为战的交通状况，你怎么选呢？

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

⑺ 有没有一种声控打字的软件准确性高，又不用事先念一篇示范文章的。

你这要求很高的，除非那些高昂的软件勉强可以实现，一般都需要录入你的声音，然后系统自动生成相适应的语音文字架构的！

⑻ dtw算法在语音识别系统的应用，

DTW是动态时间规整算法，在语音识别系统中通常用于特定人识别，特定人识别即A用户使用这个语音识别系统，B用户使用就会出现语音识别出错或无法识别的现象。
DTW在语音识别系统中，是一个需要用户事先训练的系统。从操作方面上，首先需要训练，对需要控制的命令录制对应的语音；使用时只要说出与训练时同样的语音命令，即可出现识别结果，实现声控。

DTW在语音识别系统中充当数据匹配比对模块。语音识别系统首先采集用户的语音，经过端点检测，找出用户的有效语音而把其他非语音段给删除；然后经过MFCC特征提取，得到用户声音的特征，最后进入DTW，进行欧式距离的比对，距离最小对应的模板，即为识别结果。

希望以上信息对你有所帮助。