连续语音识别系统的识别率达到，前三选识别率达 并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要 求。 中科院自动化所及其所属模式科技公司年发布了他 们共同推出的面向不同计算平台和应用的天语中文语音系 列产品，结束了中文语音识别产品自年 以来直由国外公司垄断的历史。 国外研究历史 语音识别的研究工作可以追溯到世纪年代贝尔 实验室的系统，它是第个可以识别十个英文数字的语 音识别系统。 但真正取得实质性进展，并将其作为个重要的课题开展研 究则是在年代末年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是 语音信号线性预测编码技术和动态时间规整 技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配 问题。这时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领 域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预 测倒谱和技术的特定人孤立词语音识别系统同时提出 了矢量量化和隐马尔可夫模型理论。 随着应用领域的扩大，小词汇表特定人孤立词等这些对 语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问 题第，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难第 二，连续语音中，各个音素音节以及词之间没有明显的边界， 各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音 现象第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话 相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间 生理心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差异第四， 识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方 法已不再适用。 实验室语音识别研究的巨大突破产生于世纪年代末 人们终于在实验室突破了大词汇量连续语音和非特定人这三 大障碍，第次把这三个特性都集成在个系统中，比较典型 的是卡耐基梅隆大学的系统，它是第个高性能的非特定人大词汇量连续语音识别系 统。 这时期，语音识别研究进步走向深入，其显著特征是 模型和人工神经元网络在语音识别中的成功应用。 模型的广泛应用应归功于实验室等 科学家的努力，他们把原本艰涩的纯数学模型工程化, 从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识 别技术的主流。 统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语 音特征的细化，而是更多地从整体平均统计的角度来建立 最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以链为基础 的语音序列建模方法隐式链比较有效地解 决了语音信号短时稳定长时时变的特性，并且能根据些基 本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模 精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料 的词之间同现概率即元统计模型来区分识别带来的模糊音 和同音词。另外，人工神经网络方法基于文法规则的语言处 理机制等也在语音识别中得到了应用。 世纪年代前期，许多著名的大公司如苹果 和都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音 识别技术有个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这 项指标在世纪年代中后期实验放大器低电池干扰的扬声器驱动电路两个的计 时器加单独的看门狗电路个比较器输入及个口。 系列芯片语音识别微处理器内嵌入套先进精确的识别 算术运算法，支持第七语音，能运用在复杂的神经网络技术中，增强 了识别率的正确度，对于单独语音识别的识别率超过以上，对 于多路语音识别的识别率也超过以上。系列芯片可允许同时连续接收个或者个命令。系列芯片具 有精确和高质量的语音识别能力，外部存储器总线为位地址和 位数据线，无须通过存放功能实现代码安全，语音识别速度加 快，高抗噪性能及低电磁干扰设计，低数据率语音合成以及更多智能 化控制特征。 系列的和系列是高度集成语音 识别及语音合成处理器，针对的是消费类手持类及车载类产品。该 芯片拥有多种功能，包括非特定人特定人的语音识别 语音确认语音和音乐的合成录音和回放。我们可以提供演示板 编译器和开发工具，同时提供给您全方位的技术支持。 系列系列是公司推出的语音合成芯片。该 系列内含片的处理器，可以进行高质量低数据率的语音 压缩和音乐合成。无论您的产品是只说几个字还是要说上几分 钟，该系列产品都可以满足您的要求，因为它可以提供从几秒到几小 时的语音播放功能。 系列系列综合了新的基于文字的说话者确认技 术和个的微型控制器，是特为消费类电子产品中的密码生统安 全装置而设计的芯片。单个芯片就具备了个微型控制 器的灵活性以及最新的技术。 和是用来更方便和快速的执行 语音识别和语音合成的语音程序处理器。是低成本简单易用的产品开发包。 是嵌入式语音技术领域世界级的领导者。它的语音技术 包括语音识别说话者确认语音及音乐合成和动画语音。 的和嵌入式软件被广泛用于消费者电子产品包括电话家居自动 化玩具远程控制汽车安全装置学习辅助工具以及其他需要 语音输入和输出的产品。消费类电子行业的很多巨子如 , 等等都是的客户 应用于消费类电子产品上的交互式语音集成芯片 是种高性能低成 本的位，所有这类芯片内部集成有除 了和麦克风的预放大电路，并拥有以下多种 功能与说话者无关有关的语音识别语音确认 语音和音乐合成，录音和回放快速数字拨号只有 持续监听。 产品线有两种通用目的的微处理器系列 低成本的版本只支持版本技术 支持最新版本的版本技术，它有更快的响应 时间先进和附加的技术包括数字拨号，固定单词触发，同时产生 数字记录和识别模板 产品的特性 有内置的位微处理器集成有和转换器 或 可实现拨号 音源的功能 个通用端口 片上有输出放大器 省电模式最小的功耗小于。 产品特性 是专门为消费类电子产品应用而设计的，拥有高度集 成和高识别率的系统化芯片。有额外的和硬件 加速器去支持的最新技术以上。这种特别设计的 位微处理器在拥有灵活的编程时支持系列语音技术与说话者无 关有关的识别语音和音乐的合成语音确认语音提示持续监 听快速数字拨号录音和回放。允许在片上存储最 多个与说话者有关的短句。与的区别就是少 个的，根据封装和版本的不同，的价格在 美元之间。 产品特性 是第代的语音识别产品，它具有所有 的所有特性之外，还增加了不少功能。支持特定人语音识别设计的研究 特定人语音识别设计的研究 摘要 目录 第章绪论 语音识别技术的历史 语音识别技术的现状 语音识别技术的发展趋向 第二章特定语音识别芯片介绍 凌阳芯片 系列芯片 芯片系列 第三章特定人语音识别产品开发 特定人语音识别技术的开发流程 特定人语音识别技术中的难点 第四章结论及展望 参考文献 致谢 摘要 摘要回顾语音识别技术的发展历史,调查数家语音识别芯片的产 品,了解语音识别的开发流程,并对语音识别技术面临的问题和发展前景进行了讨论。 关键词语音识别语音芯片开发流程技术难点 , , , 第章绪论 语音识别技术的历史 国内研究历史 我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。 研究水平也从实验室逐步走向实用。从年开始执行国家 计划后，国家智能计算机专家组为语音识别技术研究 专门立项，每两年滚动次。我国语音识别技术的研究水平已 经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点 与优势，并达到国际先进水平。中科院自动化所声学所清 华大学北京大学哈尔滨工业大学上海交通大学中国科 技大学北京邮电大学华中科技大学等科研机构都有实验室 进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点 实验室。 清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发 的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到 不定长数字串和定长数字串。在有的 拒识率情况下，系统识别率可以达到不定长数字串 和定长数字串，这是目前国际最好的识别结果之， 其性能已经接近实用水平。研发的词邮包校核非特定人 连续语音识别系统的识别率达到，前三选识别率达 并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要 求。 中科院自动化所及其所属模式科技公司年发布了他 们共同推出的面向不同计算平台和应用的天语中文语音系 列产品，结束了中文语音识别产品自年 以来直由国外公司垄断的历史。 国外研究历史 语音识别的研究工作可以追溯到世纪年代贝尔 实验室的系统，它是第个可以识别十个英文数字的语 音识别系统。 但真正取得实质性进展，并将其作为个重要的课题开展研 究则是在年代末年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是 语音信号线性预测编码技术和动态时间规整 技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配 问题。这时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领 域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预 测倒谱和技术的特定人孤立词语音识别系统同时提出 了矢量量化