LD3320是非特定人（不用针对指定人）语音识别芯片，即语音声控芯片。最多可以识别50条预先内置的指令。
工作模式：
LD3320（LDV7）语音模块可以工作在以下三种模式：
普通模式：直接说话，模块直接识别；
按键模式：按键触发开始ASR进程；
口令模式：需要一级唤醒词（口令）；
在智能时代，以对话为主要交互形式的CUI会应用到越来越多的场景中。进行对话交互时，机器往往需要完成“听懂——理解——回答”的闭环。这个闭环涉及到三类技术：语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）以及语音合成（TTS）。语音识别的任务是将用户所说的话从声音形式转变为文字形式，自然语言处理则是理解这些文字所要表达的意思（语义）。理解了用户的意图之后，机器同样会以语音的形式给出相应的回答，这就需要用到
一、语音识别框架传统理论重点研究声学模型，发音字典不用关心，语言模型一般用n-gram预处理：1. 首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，静音切除的操作一般称为VAD。 2. 声音分帧，也就是把声音切开成一小段一小段，每小段称为一帧，使用移动窗函数来实现，不是简单的切开，各帧之间一般是有交叠的。特征提取：主要算法有线性预测倒谱系数（LPCC）和Mel 倒谱系数（MFCC）
1. 语音识别技术的重要性各种终端设备的智能化和集成化程度越来越高，传统的信息检索和菜单操作方式已经越来越无法满足需求。迫切需要一种更加便捷的信息检索和命令方式来替代传统的按键操作。语音识别技术的基本内容包括以下内容：语音识别基本单元语音识别流程语音识别技术应用2 语音识别基本单元语音识别系统组成 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。语音识别研究
语音识别是完成语音到文字的转换。自然语言理解是完成文字到语义的转换。语音合成是用语音方式输出用户想要的信息，用语音实
原创
2023-04-19 14:11:45
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很好的一篇文章，没有任何公式，但是把语音识别的技术框架说的很清楚，适合刚接触语音识别的小伙伴看一下。我转来备份一下。语音交互将会成为新的入口，也是各大公司务必争夺的资源之一，资源是指数据，不是技术，因为技术会开放，而有价值的有标注的数据才是制胜法宝。所以，pm们需要了解语音识别技术的基础，总有一天你会用到，并且这一天不会太远。我会从以下几个方面介绍语音识别：语音识别基础.png &nbs
目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。CTC算法概念CTC算法全称叫：Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。传统
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2023-10-07 17:28:54
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学习目标希望从语音识别开始深入，最后可以开发一个个性化语音合成的系统。这样就可以随时随地可以听你想听到的人说话啦。语音识别的总体思路语音基本单位：帧（Frame）HMM模型： 初始状态概率（P(w1)）和状态转移概率（P(w2 |w1)、P(w2 |w2)）可以用常规的统计 方法从样本中计算出来，主要的难点在于发射概率（P(x1 |w1)、P(x2 |w2)、P(x3 |w2)）的计算，所以声学模
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2023-08-05 11:27:31
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小伙伴们平时会听一些有声读物吗？在我经常在不方便使用屏幕的时候，都会在身旁播放一个有声读物，这样子既不会感到枯燥，又能了解有声读物的内容。可是目前市面上的有声读物数量虽然很多，可是我们感兴趣的内容却不多。其实我们可以使用软件把自己感兴趣的内容做成有声读物。那你们知道文字转语音软件哪个好吗？接下来我就来为大家分享几款不错的软件。软件一：文字转语音软件目前市面上有很多文字转语音软件，但其中就不得不提一
语音识别方法基于参数模型的隐马尔科夫模型（HMM）的方法和基于非参数模型的矢量量化（VQ）的方法。基于人工神经网络（ANN）的语音识别方法。传统的会与动态时间规划的算法（DTW）,在连续语音识别中仍然是主流方法。同时，在小词汇量、孤立字识别系统中，也已有许多改进的DTW算法被提出。提高系统的识别性能，利用概率尺寸的DTW算法进行孤立字识别的方法，取得较好的识别效果。在语音识别中，一般采用K平均最临
1. 语音是被研究对象和基本内容语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言，最终目标是实现人与机器进行自然语言通信语音识别的基本内容语音识别的定义语音识别发展历史语音识别系统框架2 语音识别的定义语音识别的定义 语音识别在狭义上有称为自动语音识别（Automatic S
一、 语音识别的简单介绍基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。语音识别系统结构框图如图1所示。 图1 语音识别系统结构框图
语者识别的概念语者识别就是根据说话人的语音信号来判别
腾讯 AI 开放平台 开放了语音、图像等多种 AI 功能接口。本文尝试基于 python 完成对语音识别接口的本地调用。1. 准备工作API 调用需要身份认证。我们首先需要注册并获得 AppID 和 AppKey。在官网注册后，进入控制台，创建一个新应用，并在接口选择栏，为应用勾选“语音识别”。应用创建成功后，记下 AppID 和 AppKey。2. 接口鉴权接口鉴权的要求见官方说明。为完成鉴权，
近日，Companies and Markets的评估报告称，未来全球语音识别市场将会变得更加多样化，同时软件准确度上会有大幅提升。预计在2017年以前，这一块的市场将达到1330亿美元。看过电影《Her》的朋友一定会对其中语音识别和控制的情节印象深刻，我们此前详细介绍过这项技术实现的难点，但在看得到的未来，语音识别技术究竟应用于哪些场景呢？提起语音识别，我们最容易想到的可能是不会讲笑话的Siri
语音作为最自然便捷的交流方式，一直是人机通信和交互最重要的研究领域之一。自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是实现人机交互尤为关键的技术，其所要解决的问题是让计算机能够“听懂”人类的语音，将语音中传化为文本。自动语音识别技术经过几十年的发展已经取得了显著的成效。近年来，越来越多的语音识别智能软件和应用走人了大家的日常生活，苹果的Siri、微软的小娜、科大
本文主要采用matlab和C语言设计并实现了一个鲁棒性语音识别实验系统，通过该系统验证各种抗噪语音特征在不同信噪比的噪声环境下的识别率，并详细介绍了系统的结构以及开发工具与平台，最后介绍了系统的功能、实验流程以及该系统的实现。系统演示下载路径：http://pan.baidu.com/s/1o61Kaa2一、系统结构
1 简单介绍 之前在《搜狗语音云开发入门--移动端轻松加入高大上的语音识别》中介绍了使用搜狗语音云为client程序加入在线语音识别服务。在线语音服务须要联网使用，可是你不能指望用户拥有完美的环境，其实大多数情况下用户的外围环境都会有所限制。有的时候没有Wi-Fi、没有流量，还想使用语音识别，假设你给用户一个提示“您没开流量...”仅仅能说你的程序弱爆
传统语音识别基本原理语音识别过程：step1： 对语音信号提取特定的声学特征，然后对声学特征进行“训练”。即建立识别基本单元的声学模型和进行语言文法分析的语言模型。step2： “识别”。根据识别系统的类型选择能够满足要求的识别方法，采用语音分析方法分析出这种识别方法所要求的语音特征参数，按照一定的准则和测度与系统模型进行比较，通过判决得出识别结果。设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为其中
一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法[1]。（1）基于语音学和声学的方法该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。通常认为常用语言中有有限个不同的语音基元，而且可以通过其语音信号的频域或时域特性来区分。这样该方法分为两步实现：第一步，分段和标号把语音信号按
语音情感识别，最好的例子可以在呼叫中心看到。如果您注意到了，呼叫中心的员工永远不会以相同的方式交谈，他们与客户的推销/交谈方式会随客户而改变。现在，普通民众也确实会发生这种情况，但这与呼叫中心有何关系？员工可以从语音中识别出客户的情绪，从而可以改善服务质量并吸引更多人。通过这种方式，他们正在使用语音情感识别。因此，让我们详细讨论这个项目。什么是语音情感识别？语音情感识别（缩写为SER）是试图从语音
