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⑴ win10的系统语音识别无法启动“请确保你的音频硬件处于正常工作状态,并在控制面板中检查你的音频配置”

1、打开控制面板---轻松使用启动语音识别的时候如果出现下图。2、这个时候我们关闭提示框,跟随问题点击左边的语言设置。3、点击语言设置之后我们点击右边的添加语言。4、添加的时候我们根据图片提示点击选项---依次点击更改替代。5、然后你会发现这里默认的是使用列表推荐,我们点击选择中文简体保存。6、回到语音识别控制面板,再次打开就会发现已经可以进入设置向导了。在 Windows 10 中使用语音识别:设置麦克风在设置“语音识别”之前,请确保已设置麦克风。选择“开始”按钮 ,然后依次选择“设置” >“时间和语言”>“语音”。在“麦克风”下,选择“入门”按钮。win10语音识别功能打不开如何解决帮助电脑识别你的声音你可以教 Windows 10 识别你的声音。设置方式如下:选择任务栏上的“开始”按钮 ,输入“Windows 语音识别”,从结果中选择它。按照说明设置语音识别。win10系统如何关闭语音识别? 1、在开始菜单单击鼠标右键,选择“控制面板”; 2、将控制面板【查看方式】修改为“大图标”,在下面点击“语音识别”; 3、点击左侧的“高级语音选项”; 4、将下面“启动时运行语音识别”前面的勾去掉,点击确定即可。

⑵ 语音识别系统是什么原理

我们可以设想,在不久的将来坐在办公司里的经理会对电脑说:“嗨!伙计,帮我通知一下公司所有员工,今天下午3:00准时开会。”这是科学家在几十年前的设想,语音识别长久以来一直是人们的美好愿望,让计算机领会人所说的话,实现人机对话是发展人机通信的主要目标。进入2l世纪,随着计算机的日益普及,怎样给不熟悉计算机的人提供一个友好而又简易的操作平台,是我们非常感兴趣的问题,而语音识别技术就是其中最直接的方法之一。

20世纪80年代中期以来,新技术的逐渐成熟和发展使语音识别技术有了实质性的进展,尤其是隐马尔可夫模型(HMM)的研究和广泛应用,推动了语音识别的迅速发展,同时,语音识别领域也正处在一个黄金开发的关键时期,各国的开发人员正在向特定人到非特定人,孤立词汇向连接词,小词汇量向大词汇量来扩展研究领域,可以毫不犹豫地说,语音识别会让计算机变得“善解人意”,许多事情将不再是“对牛弹琴”,最终用户的口述会取代鼠标,键盘这些传统输入设备,只需要用户的嘴和麦克风就能实现对计算机的绝对控制。

1、隐马尔可夫模型HMM的引入

现在假定HMM是一个输出符号序列的统计模型,具有N个状态S1,S2⋯Sn,在一个周期内从一个状态转到另一个状态,每次转移时输出一个符号,转移到了哪个状态以及输出什么符号,分别由状态转移概率和转移时的输出概率来决定,由于只能观测到输出符号序列,不能观测到状态转移序列,因此成为隐藏的马尔可夫模型。

2、语音识别的特点

语音识别的意思是将人说话的内容和意思转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列等。与说话人的识别不同,后者主要是识别和确认发出语音的人而非其中所包含的内容。语音识别的目的就是让机器听懂人类口述的语言,包括了两方面的含义:第一是逐字逐句听懂而不是转化成书面的语言文字;第二是对作者简介:贾聪,中国地质大学机械与电子信息学院。口述语言中所包含的命令或请求加以领会,做出正确回应,而不仅仅只是拘泥于所有词汇的正确转换。

3、语音识别系统的工作流程

一般来说,一套完整的语音识别系统其工作过程分为7步:①对语音信号进行分析和处理,除去冗余信息。②提取影响语音识别的关键信息和表达语言含义的特征信息。③紧扣特征信息,用最小单元识别字词。④按照不同语言的各自语法,依照先后次序识别字词。⑤把前后意思当作辅助识别条件,有利于分析和识别。⑥按照语义分析,给关键信息划分段落,取出所识别出的字词并连接起来,同时根据语句意思调整句子构成。⑦结合语义,仔细分析上下文的相互联系,对当前正在处理的语句进行适当修正。

4、音识别系统基本原理框图及原理

语音识别系统基本原理结构如图1所示。语音识别原理有三点:①对语音信号中的语言信息编码是按照幅度谱的时间变化来进行;②由于语音是可以阅读的,也就是说声学信号可以在不考虑说话人说话传达的信息内容的前提下用多个具有区别性的、离散的符号来表示;③语音的交互是一个认知过程,所以绝对不能与语法、语义和用语规范等方面分裂开来。

预处理,其中就包括对语音信号进行采样、克服混叠滤波、去除部分由个体发音的差异和环境引起的噪声影响,此外还会考虑到语音识别基本单元的选取和端点检测问题。反复训练是在识别之前通过让说话人多次重复语音,从原始语音信号样本中去除冗余信息,保留关键信息,再按照一定规则对数据加以整理,构成模式库。再者是模式匹配,它是整个语音识别系统的核心部分,是根据一定规则以及计算输入特征与库存模式之间的相似度,进而判断出输入语音的意思。

前端处理,先对原始语音信号进行处理,再进行特征提取,消除噪声和不同说话人的发音差异带来的影响,使处理后的信号能够更完整地反映语音的本质特征提取,消除噪声和不同说话人的发音差异带来的影响,使处理后的信号能够更完整地反映语音的本质特征。

5、当前亟待解决的问题

语音识别系统的性能受到许多因素的影响,包括不同说话人的发音方式、说话方式、环境噪音、传输信道衰落等等。具体要解决的问题有四点:①增强系统的鲁棒性,也就是说如果条件状况变得与训练时很不相同,系统的性能下降不能是突变的。②增加系统的适应能力,系统要能稳定连续的适应条件的变化,因为说话人存在着年龄、性别、口音、语速、语音强度、发音习惯等方面的差异。所以,系统应该有能力排除掉这些差异。达到对语音的稳定识别。③寻求更好的语言模型,系统应该在语言模型中得到尽可能多的约束,从而解决由于词汇量增长所带来的影响。④进行动力学建模,语音识别系统提前假定片段和单词是相互独立的,但实际上词汇和音素的线索要求对反映了发声器官运动模型特点的整合。所以,应该进行动力学建模,从而将这些信息整合到语音识别系统中去。

6、统的组成和分类

根据识别的对象不同语音识别大致上可分为3类:对孤立词识别,对关键词识别和对连续语音识别。其中,孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词;连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音;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③部文字,而只是检测已知的若干关键词在何处出现,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。

7、语音识别技术应用领域及前景展望

语音识别技术借助飞速发展的高速信息网,可实现计算机的全球联网和信息资源共享,因此被广泛应用的系统有:语音输入和控制系统,语音拨号系统、智能家电及玩具,智能电话查询系统,数据库检索等方面,在咨询服务、教育等行业,正潜移默化地改变和便利着我们的生活。此外,语音识别系统还在多媒体手机、个人掌上电脑、车载导航器GPS等方面有着巨大的应用和市场前景。

8、结语

语音识别是非常有发展潜力的一门学科,你可以设想。我们平时生活中很多地方都可以用到它,可以大大便利我们的生活和工作,比如智能手机,智能空调及冰箱,电动门,汽车导航,机器人控制,医疗设施,军事设备等。可以毫不夸张的说,21世纪将会是语音识别广泛流行和普及的时代,而语音识别产品和设备也会以其独特的魅力引领时代潮流,成为时代追逐的宠儿和焦点。

⑶ 语音识别的系统实现

语音识别系统选择识别基元的要求是,有准确的定义,能得到足够数据进行训练,具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模,汉语的协同发音不如英语严重,可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力,会使得性能急剧下降。听写机:大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数,识别时,将基元串接成词,词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率,形成循环结构,用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点,先进行分割再对每一段进行解码,是用以提高效率的一个简化方法。对话系统:用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限,对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统,其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器,识别产生的N-best候选或词候选网格,由语法分析器进行分析获取语义信息,再由对话管理器确定应答信息,由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限,也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。

⑷ 百度的语音识别是不是用的科大讯飞的

他这个是用的自己的一个语音识别。尤其用讯飞的识别的话,会进行侵权,没有必要。

⑸ 我想装一个语音识别输入的功能。

额..给你推荐IBM语音识别输入系统 一、介绍: IBM语音识别输入系统(ViaVioce) V9.1 简体中文光盘版 软件大小:276M 软件语言:多国语言 软件类别:国外软件 / 免费版 / 汉字输入 运行环境:Win9x/NT/2000/XP/ 软件介绍: 该系统可用于声控打字和语音导航。只要对着微机讲话,不用敲键盘即可打汉字,每分钟可输入150个汉字,是键盘输入的两倍,是普通手写输入的六倍。该系统识别率可达95%以上。并配备了高性能的麦克风,使用便利,特别适合于起草文稿、撰写文章、和准备教案,是文职人员、作家和教育工作者的良好助手。 IBM潜心研究26年,他领导了世界的语音识别技术,其语音识别产品在全球销售已达一百万套以上。使用语音输入方式,您的工作空间更加自由舒畅: *即使您不会打字,也可迅速准备好文稿; *只要集中精力思考问题,无须琢磨怎样拼音,怎样拆字; *当您疲劳时,闭上眼、伸伸腰,双手方在脑后,然后轻松地说:开始听写吧... ... 注:价值超数千元的IBM的中文语音录入工具,有耳麦的朋友可以试一试,也可以当作学习普通话的工具,没有理由不下载使用它。 二、使用方法: 第一步:下载IBM语音识别系统(记住所放的位置,第三步要用) 请将下列地址复制到下载工具里面,即可下载IBM语音识别系统。 ftp://ftp.nefu.e.cn/Reader/IBM语音识别系统/[IBM简体中文语音识别系统.V9.1.专业版].IBM.ViaVoice.Pro.V9.1.SC.[VeryCD.com].iso 第二步:下载与安装虚拟光驱(IBM语音识别系统要用虚拟光驱安装,直接解压不行的,他是光盘版)下载地址: http://yfg197312.go3.icpcn.com/ruanjian/yyrj/[IBM简体中文语音识别系统.V9.1.专业版].IBM.ViaVoice.Pro.V9.1.SC.[VeryCD.com].rar 双点击安装(安装完后提示你重启电脑,你重启即可) 第三步:打开虚拟光驱,(在屏幕的右下角有红色圆形闪电图标) 用右键点击图标,出现“虚拟CD/DVD-ROM"选项,鼠标移动到 "虚拟CD/DVD-ROM",出现 “驱动器0 [J:] 没有媒体”,鼠标移 动到“驱动器0 [J:] 没有媒体”,出现“安装映象文件”,左键点 击出现对话框,你找到第一步的“IBM语音识别系统”所在位置 点击“[IBM简体中文语音识别系统.V9.1.专业版].IBM.ViaVoice.Pro.V9.1.SC.[VeryCD.com].iso” 然后点击“打开”按钮,系统会自动安装。 第四步:安装过程中会提示你:1.调节麦克风设置,2.进行语音训练,完了后 屏幕最上面会出现工具条,即可使用了, 第五步:使用方法:点击屏幕最上面工具条的麦克风,你带上耳机,对着麦克风 说:“听写到语音版”,这时会出现“语音版”,你将鼠标点击 “语音版”的任意位置,然后你对着麦克风说话这时, 屏幕上会出现你所说的文字,OK 当然你也可以听写到其他应用程序

⑹ 百度语音识别为什么连接不到服务器

1、网络不好,找个网络好的地方再试。2、手机问题,换台手机试试。3、手机欠费了。4、把手机重新启动,并清理手机内存再试。

⑺ 语音识别系统的原理

语音识别系统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。未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端,首先经过预处理,再根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板。然后根据此模板的定义,通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然,这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。语音识别系统构建过程整体上包括两大部分:训练和识别。训练通常是离线完成的,对预先收集好的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘,获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”;而识别过程通常是在线完成的,对用户实时的语音进行自动识别。识别过程通常又可以分为“前端”和“后端”两大模块:“前端”模块主要的作用是进行端点检测(去除多余的静音和非说话声)、降噪、特征提取等;“后端”模块的作用是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对用户说话的特征向量进行统计模式识别,得到其包含的文字信息,此外,后端模块还存在一个“自适应”的反馈模块,可以对用户的语音进行自学习,从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“校正”,进一步提高识别的准确率。自动语音识别技术有三个基本原理:首先语音信号中的语言信息是按照短时幅度谱的时间变化模式来编码;其次语音是可以阅读的,即它的声学信号可以在不考虑说话人试图传达的信息内容的情况下用数十个具有区别性的、离散的符号来表示;第三语音交互是一个认知过程,因而不能与语言的语法、语义和语用结构分开来。

⑻ 百度的语音识别技术为什么这么好

其实网络抄的识别技术袭不怎么好,别给我折叠,我说的是实话,知道不网络蜘蛛;

建议进行语音识别还是使用专业的语音识别软件,使用起啦放心,比如说下面的这个方法:

一、打开带有语音识别功能的ocr文字识别软件(推荐迅捷文字识别),选择上面语音识别功能;

二、通过左上角的添加文件,将需要识别的语音文件添加进去;

四、等待识别完成之后,点击右下角的保存TXT文档的按钮。

以上便是进行语音识别的简单方法了,希望可以帮助到您!谢谢观看!

⑼ 语音识别系统包括哪五个部分

随着AI快速来发展的今天,语音识别源也成为众多设备的标配,语音识别开始被越来越多人的关注,国外微软、苹果、谷歌,国内的科大讯飞、思必弛、云知声等厂商都在研发语音识别新策略新算法,似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。语音识别是以语音的研究为对象,通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。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。一套完整的语音识别系统,工作过程分为7步:1.对语音信号进行分析和处理,除去冗余信息。2.提取影响语音识别的关键信息和表达语言含义的特征信息。3.紧扣特征信息,用最小单元识别字词。4.按照不同语言的各自语法,依照先后次序识别字词。5.把前后意思当作辅助识别条件,有利于分析和识别。6.按照语义分析,给关键信息划分段落,取出所识别出的字词并连接起来,同时根据语句意思调整句子构成。7.结合语义,仔细分析上下文的相互联系,对当前正在处理的语句进行适当修正