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语音辨识系统

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简介:
语音辨识系统是一种人工智能技术,能够将人类的口语信息转化为文本或指令,广泛应用于智能家居、虚拟助理和语言翻译等领域。 机器人语音控制系统使用了语音识别技术。发送到“Demo Window”应用的消息为WM_USER+1000+#Message=1CMDs包括:零, 一, 二, 三, 四, 五, 六, 七, 八, 九,执行,各关节归零,大臂正转,大臂反转,小臂正转,小臂反转,手腕正转,手腕反转,手爪张开,手爪闭合,上升,下降,大臂运行,大臂负运行,小臂运行,小臂负运行, 手腕运行, 手腕负运行, 手爪运行, 手爪负运行, 升降运行, 升降负运行, 大臂归零, 小臂归零, 腕子归零, 手爪归零,升降归零,速度加,原点记忆,系统复位,示教盒,暂停,急停,回原点,速度减,区号加, 区号减, 单步再现, 周期再现, 连续再现, 返回, 继续, 数据记忆, 读取数据, 设置串口, 打开串口和关闭串口。

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客服
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    语音辨识系统是一种人工智能技术,能够将人类的口语信息转化为文本或指令,广泛应用于智能家居、虚拟助理和语言翻译等领域。 机器人语音控制系统使用了语音识别技术。发送到“Demo Window”应用的消息为WM_USER+1000+#Message=1CMDs包括:零, 一, 二, 三, 四, 五, 六, 七, 八, 九,执行,各关节归零,大臂正转,大臂反转,小臂正转,小臂反转,手腕正转,手腕反转,手爪张开,手爪闭合,上升,下降,大臂运行,大臂负运行,小臂运行,小臂负运行, 手腕运行, 手腕负运行, 手爪运行, 手爪负运行, 升降运行, 升降负运行, 大臂归零, 小臂归零, 腕子归零, 手爪归零,升降归零,速度加,原点记忆,系统复位,示教盒,暂停,急停,回原点,速度减,区号加, 区号减, 单步再现, 周期再现, 连续再现, 返回, 继续, 数据记忆, 读取数据, 设置串口, 打开串口和关闭串口。
  • MATLAB
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    本项目基于MATLAB平台实现语音信号处理与模式识别技术,旨在开发一套高效的语音辨识系统,适用于多种应用场景。 使用MATLAB编写的语音识别项目可以进行实验,并且可以在该项目的基础上进一步改进和完善。
  • MATLAB
    优质
    本项目利用MATLAB软件进行语音信号处理和模式识别,实现对不同人的语音进行有效辨识。通过频谱分析、特征提取及机器学习技术,提升语音识别系统的准确性和稳定性。 基于MATLAB的使用HMM算法实现0到9的数字以及几个汉字的语音识别系统,并设计了GUI界面。
  • 技术
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    简介:语音辨识技术是指通过计算机软件将人类口语转换为文本的技术。这项技术能够提高信息处理效率和人机交互体验,在智能家居、智能客服等领域应用广泛。 语音识别技术,又称自动语音识别(ASR),旨在将人类的口语词汇转化为计算机可读的形式,例如按键、二进制编码或字符序列。与说话人识别及确认不同的是,后者侧重于辨识发出声音的人的身份而非其中的具体内容。
  • RBF.zip_RBF_rbf_与_rbf预测_
    优质
    本资源包提供RBF(径向基函数)在系统辨识领域的应用方法和案例研究,包括RBF网络用于建模、参数估计及预测的理论介绍和技术细节。 完成RBF系统辨识后,对模型进行辨识并得到预测的输出值。这里用Word形式将代码粘贴在文档内,这是我自己手敲写的代码,并且已经亲测好用。
  • 资料-.rar
    优质
    本资源包含关于语音识别系统的详细资料,涵盖技术原理、应用案例及开发指南等内容,适合开发者和研究者深入学习。 语音识别系统是现代信息技术中的一个重要领域,它涉及计算机科学、信号处理、模式识别以及人工智能等多个学科。本项目基于MATLAB平台构建,MATLAB是一种强大的数学计算软件,同时也是开发和实现各种算法的理想环境,在信号处理和机器学习方面尤为突出。 在“语音识别系统-语音识别系统.rar”压缩包中包含了一个名为Figure41.jpg的图像文件。通常这样的图像是用于展示系统的整体工作流程,并帮助理解语音识别的基本步骤,如预处理、特征提取、模型训练和识别等。 1. **预处理**:首先对原始音频信号进行一系列操作以去除噪声并将其分帧加窗。MATLAB中的Signal Processing Toolbox提供了多种函数来完成这些任务,例如使用hamming窗函数减少边缘效应。 2. **特征提取**:从经过预处理的语音数据中抽取具有代表性的参数作为模型输入。常见的特征包括MFCC(梅尔频率倒谱系数)和PLP(感知线性预测)。MATLAB中的Audio Toolbox可以方便地计算这些特征,帮助系统区分不同词汇的声音。 3. **模型训练**:这一阶段通常涉及使用统计建模方法如GMM(高斯混合模型)或DNN(深度神经网络)来建立语音识别所需的数学模型。利用Statistics and Machine Learning Toolbox或者Deep Learning Toolbox可以在MATLAB中实现这些复杂的计算任务,以优化系统性能。 4. **识别**:当训练阶段完成后,新输入的音频特征将与已有的模型进行比较匹配,确定最可能的结果。这一步骤可能会用到Viterbi算法或其他解码策略来提高准确性。 5. **后处理**:为了进一步提升语音识别的效果,在最终输出之前还会执行一些额外的操作如上下文依赖性分析和语言模型的应用等措施。 6. **评估与优化**:通过交叉验证、错误率分析等方式对系统的性能进行全面的评价,并根据测试结果调整参数或改进算法。 图Figure41.jpg可能详细地展示了上述一个或者多个阶段,帮助用户理解每个步骤的具体作用以及整个系统架构。不过由于图像内容无法直接展示,在这里仅能提供文字描述作为参考说明。 MATLAB为构建语音识别系统提供了广泛的工具和库支持,从数据预处理到模型训练直至最终的语音识别任务均可在一个集成环境中高效完成。通过持续的学习与优化过程,我们可以创建出更加准确且智能化的语音识别解决方案。
  • K题_键的奏乐.pdf
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    本文档《K题_辨音识键的奏乐系统》探讨了一种基于声音识别技术的音乐演奏辅助系统,能够自动识别键盘乐器按键与产生的音符之间的对应关系。 K题_辨音识键奏乐系统是一项旨在通过识别声音来自动演奏音乐的技术或系统。该技术能够捕捉并分析音频输入,进而控制乐器按键以实现自动伴奏或者独奏功能。这一系统的应用可以拓展到智能乐器、娱乐设备及辅助教育等多个领域,为用户带来更加便捷和创新的体验。
  • MATLAB
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    本系统基于MATLAB开发,融合信号处理与机器学习技术,实现对音频文件及实时声音的高精度识别。适用于科研、教育和自动化控制等领域。 在信息技术领域内,语音识别是一项至关重要的技术,它融合了计算机科学、信号处理及人工智能等多个学科的知识与技能。本项目聚焦于matlab语音识别这一主题,并提供了一个全面的用户界面来支持语者信息录入以及精准的语音识别功能,在诸如人机交互、命令控制和智能设备等领域展现出了巨大的应用潜力。 MATLAB,即矩阵实验室,是由MathWorks公司开发的一款强大的数学计算软件。它广泛应用于算法设计、数据可视化与分析及数值运算等方面,并且由于其内置的信号处理工具箱而成为实现语音识别的理想平台。在这一项目中,我们可以期待学习到以下关键知识点: 1. **语音信号预处理**:语音识别技术的基础是高质量的音频信号输入。这包括采样、量化、滤波以及分帧和加窗等步骤,在MATLAB里可以通过各种内置函数轻松实现。 2. **特征提取**:接下来,从经过初步处理的音频中抽取关键信息至关重要。例如,梅尔频率倒谱系数(MFCC)、感知线性预测(PLP)或线性频率倒谱系数(LFCC),这些特性能够有效识别不同语音的独特之处。 3. **模型训练与识别**:利用上述特征建立并优化语音识别的算法模型是十分重要的。常见的方法包括使用高斯混合模型(GMM)和隐马尔科夫模型(HMM),MATLAB内置的统计及机器学习工具箱为这些操作提供了便利条件,从而实现对未知音频的有效辨识。 4. **语者身份验证**:与一般语音识别有所不同的是,语者身份认证的目标在于确认说话人的个体特征。这要求在训练阶段考虑每位说话人独有的特点,并构建个人化的语音模板库,在测试时进行比对以确定其真实身份。 5. **用户界面设计**:项目中强调了完整的交互式界面的重要性,通过MATLAB的GUI工具可以创建各种控件来实现音频输入、结果展示等功能。 6. **编程实践**:掌握MATLAB脚本与函数编写技巧对于项目的成功至关重要。这包括熟悉其语法和逻辑结构,并能够灵活运用相关的工具箱功能进行开发工作。 7. **数据集处理**:训练模型需要大量语音样本,这些通常会存储在一个包含多个说话人的文件集合中,通过读取并分析这些资料可以为模型提供足够的学习素材来达到高效识别的目的。 matlab语音识别项目涵盖了从信号预处理到复杂算法建模及用户界面交互等多个方面。这不仅有助于深入理解语音识别技术的运作原理和实现方法,同时也能够显著提升MATLAB编程技能的应用水平。通过持续的学习与实践,我们有望开发出更为先进且智能化的语音识别系统解决方案。