语音算法
⑴ 语音识别的原理是什么
语音识别的原理可以从两方面理解，分别是数据库、算法与自学习。
1、数据库，其实语音识别的原理是非常好理解的，它是和指纹识别定位原理一样的，设备会把目标语音收集起来，接着对这些收集来的语音实施处理，然后会得到目标语音的一些信息，下面就会把这些特征信息和数据库中已经存在的数据进行相似度的搜索对比，当评分最高的信息出现，那就是识别结果，会经由其他系统的接入把没有完成的设备语音识别功能。
在实际的操作中，语音识别是非常复杂的，毕竟语音本身就较为复杂，它和指纹识别最大的区别就是，指纹识别只需要把指纹录入然后由数据库进行对比识别，可是语音识别就不能如此简单。
由于语音的复杂性，所以语音的数据库是非常庞大的，并且这种数据库还不能放到移动端，这也是使用手机语音助手就必须要进行联网的最大原因。语音识别自出现以来发展到现在，也是有出现过可以离线使用的，但是经过实际的使用后发现，离线版的无法保证准确率，一个可能会出错的识别功能自然无法使用。
2、算法和自学习，语音识别会对收集到的目标进行预处理，其中包括语音信号采样、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等，总之是非常复杂的，所以之后对于需要处理的语言都会进行特征的提取。
声音是具有震动性的，主要的形状为波形，语言识别也就是对这种波形进行分帧，多个帧构成一个状态，三个状态构成一个音素。英语常用音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调音调。然后经由音素系统吧这些合成单词或者是汉字，下面经过相应的算法处理即可。
自学习系统主要是针对数据库的，吧语言变为文字的语言识别系统必须拥有两个数据库，一个用来提取声音进行匹配，一个是能够与之匹配的文本语言数据库。这两个数据库都需要提前对数据机型进行训练分析，简单地理解为自学习系统。
⑵ 两段语音相似度对比，什么算法识别率高
可以用两个语音软件测试测试，说出同样的一段话就好了，就知道哪个语音识别率好了，就像录音转文字助手就可以把语音转换成文字。
点开里边的录音识别功能，说出你要测试的语音，就可以把语音转成文字了，你可以去跟其他的比较一下。
⑶ 算法语音
s=15啊 s=15啊s=15啊s=15啊
⑷ 语音处理技术流程是什么
语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科。语音信号处理的应用极为广泛，其中的主要技术包括语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等。
⑸ pesq算法能实现的语音检测功能有哪些
[Xn11,fs,bits]=wavread('e:\yu1\scysd.wav');
N=250;
Xn1=Xn11(1501:1500+N);
R=Relation(Xn1,N);%自相关函数
[Rmax,Rdot]=max(R(16:150))
maxdot=Rdot+15;
f=fs/maxdot;
subplot(2,1,1);
plot(Xn1);
subplot(2,1,2);
plot(R);
是基于小波变换的语音起止端点检测，要向你多请教了，我刚接触小波
⑹ 图像识别比语音识别算法的复杂度高多少倍
图象识别容易，因为图象可以在一个时间点成像。而语音没有可能在一个时间点的采样有用，语音多出来一个时间轴。 而这个时间轴引入的难题就是：换个时间，换个人，换个背景噪音，都变得没法子识别了。目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。 统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。 发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。 语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。 解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。 从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符号串使得：图像识别比语音识别算法的复杂度高多少倍
⑺ 语音识别算法有哪些
DTW 特定人识别
HMM 非特定人识别
GMM
神经网络
⑻ 国产语音识别算法取得了重大突破吗
据报道，近日中国人工智能产业发展联盟组建成立，联盟将快速推动人工智能技术在生产制造、健康医疗、生活服务、城市治理等场景的应用，据了解目前国产语音识别算法已经取得了重大突破。
数据显示，2016年中国数据总量占全球数据总量的14%。据预测，到2020年，中国的数据总量将占全球数据总量的20%，届时中国将成为世界第一数据资源大国和全球的数据中心，此外，许多传统行业的数据积累在规范程度和流转效率上还远未达到可充分发挥人工智能技术潜能的程度。
中国的大技术公司通过它们专有的平台收集数据，但中国在创建数据友好的生态系统方面落后于美国，缺少统一的标准和跨平台的共享。从世界有关国家看，开放政府数据有助于私营部门的创新，但中国公共部门开放的数据相对较少。
希望中国人工智能技术可以早日实现弯道超车！
⑼ matlab中的特定人语音识别算法DTW算法的应用例程
语音识别原理
语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，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。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。
DTW算法原理
DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：
D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。
DTW算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。
⑽ 简述语音识别原理。
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。