1、“.....并且被证明在处理大词汇语音时是最高效，。详细说明隐马尔可夫模型如何工作超出了本文范围，但可以在任何关于语言处理文章中找到。其中最好是。简而言之，隐马尔可夫模型计算输入接收信号和包含于个拥有数以百计本土音素录音数据库匹配可能性。也就是说，台基于隐马尔可夫模型语音识别器可以计算输入个发音音素可以和个基于概率论相应模型达到达到接近度。高性能就意味着优良发音，低性能就意味着劣质发音，，。虽然语音识别已被普遍用于商业听写和获取特殊需要等目，近年来，语言学习市场占有率急剧增加，。早期基于自动语音识别软件程序采用基于模板识别系统，其使用动态规划执行模式匹配或其他时间规范化技术，这些程序包括。这些程序大多数都不会提供任何反馈给超出简单说明发音准确率，这个基于最接近模式匹配说明是由用户提出书面对话选择......”。

2、“.....特别是内里，年评论例如和等作品中波形图，因为他们期待浮华买家，而不会提供有意义反馈给用户。年版本已经包含了更多特性，比如，信任对于学习者来说是非常有用个视觉信号可以让学习者把他们语调同模型扬声器发出语调进行对比。学习者发音准确度通常以数字来度量越高越好那些发音失真词语会被识别出来并被明显地标注。附件外文原文复印件，，，，，，，，，，，，，或者公司，阐述了取决于口音，背景噪音，说话方式基线识别准确性仅仅为至，。更多能超越以上两个昂贵系统有，，，。语音识别准确性将有望改善。在自动语音识别产品中几种语音识别方式中，隐马尔可夫模型被认为是最主要算法，并且被证明在处理大词汇语音时是最高效，。详细说明隐马尔可夫模型如何工作超出了本文范围，但可以在任何关于语言处理文章中找到。其中最好是。简而言之......”。

3、“.....指导教师评语签名年月日附件外文资料翻译译文改进型智能机器人语音识别方法语音识别概述最近，由于其重大理论意义和实用价值，语音识别已经受到越来越多关注。到现在为止，多数语音识别是基于传统线性系统理论，例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别深度研究，研究者发现，语音信号是个复杂非线性过程，如果语音识别研究想要获得突破，那么就必须引进非线性系统理论方法。最近，随着非线性系统理论发展，如人工神经网络，混沌与分形，可能应用这些理论到语音识别中。因此，本文研究是在神经网络和混沌与分形理论基础上介绍了语音识别过程。语音识别可以划分为独立发声式和非独立发声式两种。非独立发声式是指发音模式是由单个人来进行训练......”。

4、“.....但它对与其他人指令识别速度很慢，或者不能识别。独立发声式是指其发音模式是由不同年龄，不同性别，不同地域人来进行训练，它能识别个群体指令。般地，由于用户不需要操作训练，独立发声式系统得到了更广泛应用。所以，在独立发声式系统中，从语音信号中提取语音特征是语音识别系统个基本问题。语音识别包括训练和识别，我们可以把它看做种模式化识别任务。通常地，语音信号可以看作为段通过隐马尔可夫模型来表征时间序列。通过这些特征提取，语音信号被转化为特征向量并把它作为种意见，在训练程序中，这些意见将反馈到模型参数估计中。这些参数包括意见和他们响应状态所对应概率密度函数，状态间转移概率，等等。经过参数估计以后，这个已训练模式就可以应用到识别任务当中。输入信号将会被确认为造成词，其精确度是可以评估。整个过程如图所示......”。

5、“.....解决这个问题最流行方法是应用线性预测倒谱系数和频率倒谱系数。这两种方法都是基于种假设线形程序，该假设认为说话者所拥有语音特性是由于声道共振造成。这些信号特征构成了语音信号最基本光谱结构。然而，在语音信号中，这些非线形信息不容易被当前特征提取逻辑方法所提取，所以我们使用分型维数来测量非线形语音扰动。本文利用传统和非线性多尺度分形维数特征提取研究并实现语音识别系统。线性预测倒谱系数线性预测系数是个我们在做语音线形预分析时得到参数，它是关于毗邻语音样本间特征联系参数。线形预分析正式基于以下几个概念建立起来，即个语音样本可以通过些以前样本线形组合来快速地估计，根据真实语音样本在确切分析框架短时间内和预测样本之间差别最小平方原则......”。

6、“.....在语音信号短时倒谱分析中，这是种特殊处理方法。信道模型系统函数可以通过如下线形预分析来得到其中代表线形预测命令„„，代表预测参数，脉冲响应用来表示，假设倒谱是。那么式可以扩展为式将带入，两边同时，变成。就获得了方程那么可以通过来获得。中计算倒谱系数叫做，代表命令。在我们采集参数以前，我们应该对语音信号进行预加重，帧处理，加工和终端窗口检测等，所以，中文命令字前进端点检测如图所示，接下来，断点检测后中文命令字前进语音波形和参数波形如图所示。图中文命令字前进端点检测图断点检测后中文命令字前进语音波形和参数波形语音分形维数计算分形维数是个与分形规模与数量相关定值，也是对自我结构相似性测量。分形分维测量是。从测量角度来看，分形维数从整数扩展到了分数，打破了般集拓扑学方面被整数分形维数限制......”。

7、“.....有许多关于分形维数定义，例如相似维度，豪斯多夫维度，信息维度，相关维度，容积维度，计盒维度等等，其中，豪斯多夫维度是最古老同时也是最重要，它定义如所示其中，表示需要多少个单位来覆盖子集端点检测后，中文命令词向前语音波形和分形维数波形如图所示。图端点检测后，中文命令词向前语音波形和分形维数波形改进特征提取方法考虑到语音信号和分形维数在表达上各自优点，我们把它们二者混合到信号特取中，即分形维数表表征语音时间波形图自相似性，周期性，随机性，同时，特性在高语音质量和高识别速度上做得很好。由于人工神经网络非线性，自适应性，强大自学能力这些明显优点，它优良分类和输入输出响应能力都使它非常适合解决语音识别问题。由于人工神经网络输入码数量是固定，因此，现在是进行正规化特征参数输入到前神经网络，在我们实验中......”。

8、“.....是个帧数据每个参数都是维，分形维数被模范化为维数据，„，每个参数都是维，以便于每个样本特征向量有维，该命令就是前个维数是，剩下个维数是分形维数。因而，这样个特征向量可以表征语音信号线形和非线性特征。自动语音识别结构和特征自动语音识别是项尖端技术，它允许台计算机，甚至是台手持掌上电脑迈尔斯，来识别那些需要朗读或者任何录音设备发音词汇。自动语音识别技术最终目是让那些不论词汇量，背景噪音，说话者变音人直白地说出单词能够达到准确率，。然而，大多数自动语音识别工程师都承认这样个现状，即对于个大语音词汇单位，当前准确度水平仍然低于。举个例子，或者公司，阐述了取决于口音，背景噪音，说话方式基线识别准确性仅仅为至，。更多能超越以上两个昂贵系统有，，，。语音识别准确性将有望改善......”。

9、“.....隐马尔可夫模型被认为是最主要算法，并且被证明在处理大词汇语音时是最高效，。详细说明隐马尔可夫模型如何工作超出了本文范围，但可以在任何关于语言处理文章中找到。其中最好是。简而言之，隐马尔可夫模型计算输入接收信号和包含于个拥有数以百计本土音素录音数据库匹配可能性。也就是说，台基于隐马尔可夫模型语音识别器可以计算输入个发音音素可以和个基于概率论相应模型达到达到接近度。高性能就意味着优良发音，低性能就意味着劣质发音，，。虽然语音识别已被普遍用于商业听写和获取特殊需要等目，近年来，语言学习市场占有率急剧增加，。早期基于自动语音识别软件程序采用基于模板识别系统，其使用动态规划执行模式匹配或其他时间规范化技术，这些程序包括。这些程序大多数都不会提供任何反馈给超出简单说明发音准确率......”。