语音识别方面的论文

发布时间：2022-10-24 20:44 热度：

　　现如今语音识别技术去的了明显的进步，开始从实验室走向市场，在工业、家电、通信、汽车电子、医疗等领域都有应用，是科技发展的重要技术之一，也还有会写这方面论文，为了方面他们了解相关的资料在这给大家分享几篇相关的论文以供参考。

　　1. 徽州文书文本化语音识别技术应用研究

　　摘要：文化旨在探索利用语音识别技术提高徽州文书文本化效率的可行性及其潜在应用模式。采用实验研究法对比三种文本化方式的优劣，并运用功能分析法探讨语音识别技术在徽州文书文本化中的潜在应用模式。研究发现：语音识别技术适用于徽州文书文本化工作，其识别时间为手工录入六分之一，识别率为80.22%，相较于OCR提升超过25%，并可同步实现语音建档及初步语义标注功能。文章提出应用语音识别技术进行徽州文书文本化的工作方法，具有一定的可行性且潜在应用模式多样，可为民间历史文献文本化工作提供参考。

　　2. 一种基于重音的语音识别方法

　　摘要：由于训练和测试场景会对语音识别的准确度产生影响,如果二者不匹配,则识别的准确度会下降,这是因为说话者在口音方面存在差异。传统的处理多口音的方法是在训练过程中汇集多个口音的数据,并以多任务的方式构建一个模型,其中任务对应于单个口音,但效果并不是很好,因此,提出一个使用共同学习口音分类器和多任务声学的模型。实验表明,提出的联合模型优于其他现有的模型。

　　3. 声纹识别和语音识别技术应用在公安领域的可行性分析

　　摘要：现代科技的发展飞快,对于个人身份的鉴别,除了指纹、人脸等肉眼特征,还存在声线语音等独特的个人特征,鉴于该特征的唯一性,且一般难以改变,公安领域引进依靠语音信号的特征来进行声线的分析。该项技术的发展,为公安系统的运作提供了极大的便利和重要的思路。本文就该技术进行阐述,简述该技术的原理和应用,以及发展前景,为各领域的应用提供参考。

　　4. 基于DCNN的语音识别降噪方法研究

　　摘要：语音信号是当前人工智能领域的一个重要研究方向,传统语音信号识别结果易受噪声干扰,使得信号识别效果不理想,为了提高传统语音信号识别正确率,设计基于深度卷积神经网络(DCNN)的多噪声语音识别方法。首先,分析当前语音信号识别的研究进展,找到不同方法的局限性;然后从硬件和软件对语音信号进行降噪操作,提高语音信号质量;最后采用DCNN进行语音信号识别仿真实验,测试结果表明,该设计方法可以提高语音信号的信噪比,同时可以提高语音信号的识别正确率,相对于对比方法,可获得更加理想的语音信号识别结果,解决了当前语音信号识别过程中存在的难题,具有更高的实际应用价值。

　　5. 基于单片机的语音识别智能家居密码锁控制系统设计

　　摘要：本文设计采用STC89C52RC单片机作为控制核心,具有语音识别和键盘密码验证双重保护功能。LD3320芯片及外围电路负责语音密码的识别与验证,采用4*4矩阵式键盘实现密码的输入,LM016L字符型LCD实现信息显示功能。系统具有可靠性高、稳定性好、可扩展等优点,为智能家居门控系统提供了一种解决方案。

　　6. 基于语音识别的船舶航海模拟器设计与研究

　　摘要：随着船舶工业智能化、自动化程度而不断提高,基于虚拟场景的船舶航海模拟器成为一项研究热点。利用船舶航海模拟器可以提升船员的训练效果,降低培训成本和周期。本文将语音识别技术应用到船舶航海模拟器中,提升模拟器与受训人员的交互性,重点分析语音识别的关键技术,研究航海模拟器中语音交互系统的组成和语音信号特征提取等关键技术。