vb基于某speechsdk地语音信号识别

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1、实用标准文案*大学课程设计（说明书）基于SpeechSDK的语音信号识别班级/学号*学生姓名*指导教师*精彩文档实用标准文案*大学课程设计任务书课程名称综合课程设计院（系）电*院专业电*程班级*学号*姓名*课程设计题目基于SpeechSDK的语音信号识别课程设计时间:20*日课程设计的内容及要求：一、设计说明语音识别研究在国内外已经有了很多年的发展历史，特别是在近些年，随着实验室条件下语音识别的飞速发展，语音识别的应用已经离我们越来越近。语音识别作为一种重要的信息识别方式在金融、人机交互、电信等领域有着极大的应用空间。课程设计基本要求①学会SpeechSDK的使用，掌握其语音识别工

2、具包的设计方法。②掌握在Windows环境下语音信号采集的方法。③掌握语音信号识别的基本概念、基本理论和基本方法。④掌握语音信号识别经典算法。⑤学会用SpeechSDK对信号进行识别。三、实验要求1．根据设计要求制定方案；2．进行语音测试数据的分析。精彩文档实用标准文案四、推荐参考资料[1]李禹才,左友东,郑秀清等.基于SpeechSDK的语音控制应用程序的设计与实现[J].计算机应用,2004[2]易克初，田斌，付强编著.语音信号处理.北京:国防工业出版社,2000[3]胡航编著.语音信号处理.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2000[4]蔡莲红，黄德智，蔡锐．现代语音技术基础与应

3、用[M]．清华大学出版社，2003．五、按照要求撰写课程设计报告指导教师2011年12月19日负责教师年月日学生签字2011年12月19日成绩评定表评语、建议或需要说明的问题：指导教师签字：日期：成绩精彩文档实用标准文案目录一、概述31.分类32.语音信号处理33.MicrosoftSpeechSDK简介5二、方案论证6三、程序设计81.窗口载入及初始化子程序82.语音命令子程序93.听写子程序94.朗读子程序105.预处理及语法规则11四、性能测试121．程序界面载入测试122．孤立词识别测试123．听写模式测试14五、结论15六、课设体会及合理化建议15附录I源程序17附录Ⅱ语

4、法规则20精彩文档实用标准文案一、概述语音识别研究在国内外已经有了很多年的发展历史，特别是在近些年，随着实验室条件下语音识别的飞速发展，语音识别的应用已经离我们越来越近。语音识别作为一种重要的信息识别方式在金融、人机交互、电信等领域有着极大的应用空间。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。语音识别是一门交叉学科，语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。1.分类根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolatedwordrecognition)，关键词识别（或称关键词检出，ke

5、ywordspotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。非特定人语音识别系统实际运用更多，但它要比针对特定人的识别困难得多。语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，语

6、音控制系统，智能对话查询系统，等等。2.语音信号处理语音识别方法主要是模式匹配法。在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。精彩文档实用标准文案前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这

7、对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常