vb基于某speechsdk地语音信号识别.doc

*大学
课 程 设 计
〔说明书〕
基于Speech SDK的语音信号识别
班级 / 学号 *
学 生 姓 名 *
指 导 教 师 *
*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*某某*
课程设计题目基于Speech SDK的语音信号识别
课程设计时间: 20*日
课程设计的内容与要求：
一、设计说明
语音识别研究在国内外已经有了很多年的开展历史，特别是在近些年，随着实验室条件下语音识别的飞速开展，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。
课程设计根本要求①学会 Speech SDK 的使用，掌握其语音识别工具包的设计方法。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根本概念、根本理论和根本方法。④掌握语音信号识别经典算法。⑤学会用Speech SDK对信号进展识别。
三、实验要求
1．根据设计要求制定方案；
2．进展语音测试数据的分析。
四、推荐参考资料
[1] 李禹才, 左友东, X秀清等. 基于Speech SDK 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 .:国防工业,2000
[4]蔡莲红，黄德智，蔡锐．现代语音技术根底与应用[M]．清华大学，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
一、概述3


Speech SDK简介5
二、方案论证6
三、程序设计8





四、性能测试12
1．程序界面载入测试12
2．孤立词识别测试12
3．听写模式测试14
五、结论15
六、课设体会与合理化建议15
附录 I 源程序17
附录Ⅱ语法规如此20
概述
语音识别研究在国内外已经有了很多年的开展历史，特别是在近些年，随着实验室条件下语音识别的飞速开展，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，语音识别技术所涉与的领域包括：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。
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〔isolated word recognition)，关键词识别〔或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别事先的孤立的词，如
“开机〞、“关机〞等；连续语音识别的任务如此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，而只是检测的假如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，而后者如此可以被任何人使用。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，语音控制系统，智能对话查询系统，等等。
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展相似度比拟，将相似度最高者作为识别结果输出。
前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进展处理，局部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