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与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。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。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：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。 任务分类和应用 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 的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则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，而只是检测已知的若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，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。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，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。 前端前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分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来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。处理声学特征 声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征* 线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。* 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。* Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。声学模型语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。HMM声学建模：马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。 语言模型语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。 搜索连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。 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。 自适应与强健性 语音识别系统的性能受许多因素的影响，包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性，是要提高系统克服这些因素影响的能力，使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定；自适应的目的，是根据不同的影响来源，自动地、有针对性地对系统进行调整，在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。解决办法按针对语音特征的方法（以下称特征方法）和模型调整的方法（以下称模型方法）分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数，或是在现有的特征参数基础上，加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关（SI）模型，从而使其成为说话人自适应（SA）模型。说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法，模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。语音系统中的噪声，包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征，模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波，模型方法有倒谱平移。 微软语音识别引擎 微软在office和vista中都应用了自己开发的语音识别引擎，微软语音识别引擎的使用是完全免费的，所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发的语音识别应用软件，例如《语音游戏大师》《语音控制专家》《芝麻开门》等等软件。 语音识别系统的性能指标 语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是仅能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。小结以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。
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朋友进行语音识别，你可以试试ocr文字识别软件，现在科技发达，软件可以解决你的问题，下面来说说我的方法吧：
第一步：首先，打开ocr文字识别软件，点击上面【语音识别】功能按钮。
第二步：接着，点击左上角的【添加文件】，把需要识别的语音文件添加进去。
第三步：然后，点击右边开始识别。
第四步：最后，点击右下角【保存为TXT】文档。
朋友你试试我的方法可以不。
单通道语音增强是语音信号处理中广泛研究的课题，主要作为前端去噪模块应用在提升音质、语音通信、辅助听觉、语音识别等领域。 单通道语音增强问题定义主要包括两个方面：
不包括：
单通道语音增强传统的方法是滤波和统计信号处理，比如WebRTC的噪声抑制模块就是用维纳滤波。 这些传统的方法基本都在 《语音增强--理论与实践》一书中有详细讲解。
近几年机器学习方法兴起，也逐渐成为语音增强的主要研究方向，各种新型神经网络的方法都被尝试用在语音增强领域。这些新方法主要看近几年的InterSpeech会议、ICASSP会议和IEEE的期刊。
下面先对单通道语音增强号的基本处理步骤做个简单介绍。
假设麦克风采集到的带噪语音序列为 ，并且噪声都是加性噪声。则带噪语音序列为无噪语音序列与噪声序列的和。 原始语音信号与噪声均可视为随机信号。
语音信号的处理一般都在频域，需要对带噪信号 进行分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）后，得到每一帧的频域信号，其中X，Y，D分别是干净语音、带噪信号和噪声的频域信号。
语音增强的目标是对实际信号 的幅度和相位进行估计。但是因为相位不易估计、而且研究表明相位对去噪效果影响比较小\cite{wang1982unimportance}，所以大部分方法都只对幅度谱进行增强，而相位则沿用带噪信号的相位。
换句话说，语音增强就是要找出一个频域的实函数 , 并且将这个函数与带噪信号相乘，得到干净语音的估计。这个实函数称作抑制增益(Suppression Gain)。
下面是单通道语音增强系统主要步骤的示意图，系统目标就是估计抑制增益，而抑制增益依赖于两个核心步骤：语音检测VAD和噪声估计模块。只有准确估计噪声谱 ，才有可能准确估计抑制增益。 详细的VAD和噪声估计方法不在这篇文章里面详述，具体可以看参考文献。 一种简单的想法是先估计出VAD，如过判断此帧没有语音，则更新噪声谱，否则就沿用上一帧的噪声谱。
综上，语音增强的典型流程就是： 1 对带噪语音y[n]分帧， 每一帧进行DFT得到 。 2 利用 进行VAD检测和噪声估计。 3 计算抑制增益 。 4 抑制增益 与带噪信号谱相乘，得到纯净语音谱 5 对 进行IDFT,得到纯净语音序列的估计 。
噪声估计模块可以估计噪声功率，也可以估计信噪比，避免信号幅度变化带来的误差。 定义后验信噪比为，带噪语音与噪声功率之比：
定义先验信噪比，为纯净语音与噪声功率之比：
谱减法是最直观的去噪声思想，就是带噪信号减去噪声的频谱，就等于干净信号的频谱。估计信号频谱的表达式如下，其中 应是噪声估计模块得到的噪声频谱。
假设语音信号与噪声不相关，于是得到估计的信号功率谱是测量信号功率谱减去估计的噪声功率谱。
因此抑制增益函数即为：
维纳滤波的思想也很直接，就是将带噪信号经过线性滤波器变换来逼近原信号，并求均方误差最小时的线性滤波器参数。维纳滤波语音增强的目标就是寻找系数为实数的线性滤波器，使得滤波偶信号与原干净语音信号之间的均方误差最小。这是一个优化问题，目标是求使得均方误差最小的参数
Gain用先验信噪比表示
见博文 《单通道语音增强之统计信号模型》 。
待补充。
话音激活检测(Voice Activity Detection, VAD) 将语音帧二分为“纯噪声”和“语音噪声混合”两类。 说话人静音、停顿都会出现多帧的纯噪声，对这些帧无需估计语音信号，而可以用来估计噪声功率。 语音帧经过VAD分类后，进行不同的处理:
：不含语音帧，更新噪声功率估计和Gain, 进行抑制；
：包含语音帧，沿用上一帧的噪声功率和Gain，进行抑制。
语音存在概率SPP(Speech Presence Probability，SPP) 跟VAD作二分类不同，利用统计模型对每一帧估计出一个取值在[0,1]的语音存在概率，也就是一种soft-VAD。 SPP通常跟统计信号模型结合起来估计最终的Gain。
一种估计SPP的方法是根据测量信号 估计每个频点的语音存在的后验概率，也就是 。
根据贝叶斯公式：
定义语音不存在的先验概率 为 , 语音存在的先验概率 为 。假设噪声与语音信号为零均值复高斯分布。最终可以得到SPP计算公式：
其中为 为条件信噪比，有 及 。
语音不存在的先验概率 可以采用经验值，如0.5，或者进行累加平均， 也可以参考《语音增强—理论与实践》中更复杂的算法。
最小值跟踪发的思想是，噪声能量比较平稳， 带语音的片段能量总是大于纯噪声段。 对于每个频点，跟踪一段时间内最低的功率，那就是纯噪声的功率。
为了使功率估计更稳定，通常要对功率谱进行平滑处理：
然后寻找当前第 帧的最低功率 。简单的方法是直接比较前 帧的功率，得到最小值，计算速度较慢。 还有一种方法是对 进行非线性平滑，公式如下。
参数需要调优，可以参考文献中提供的取值： 、 、 。
这种估计方法的思路是，噪声的能量变化比语音稳定，因此按频点统计一段时间内的能量直方图，每个频点出现频次最高的能量值就是噪声的能量。 主要包括以下几个步骤：
1.计算当前帧的功率谱
2.计算当前帧前连续D帧功率谱密度直方图，选择每个频点k的频次最高的功率值
3.滑动平均，更新噪声功率谱密度
当前帧的SNR很低，或者语音出现概率很低时，意味着当前信号功率很接近噪声功率，我们可以用当前帧的功率谱与前一帧估计的噪声功率进行加权平均，从而更新噪声功率谱。这就是递归平均法，通用的公式是：
算法的核心变成了计算参数 ，研究者提出了不同的方法，比如可以根据后验信噪比 计算参数：
用 和 分别代表当前帧包含语音和不包含语音，从概率论的角度，当前帧的噪声功率期望值为：
其中，当前帧不存在语音时，噪声功率就是信号功率，所以 。当前帧存在语音时，可以用前一帧估计的噪声功率来近似, 。噪声的递归平均算法转化为求当前帧每个频点的语音存在/不存在概率问题：
比照递归平均的通用公式，也就是 。 使用前一节介绍的语音存在概率SPP计算方法求 即可。
MCRA是一种将最小值跟踪与基于语音概率的递归平均结合起来的算法,核心思想是用当前帧功率谱平滑后与局部最小功率谱密度之比来估计语音概率。
以某阈值 对语音概率 进行二元估计
语音概率也可以进行平滑：
另外，如果将语音不存在是的噪声估计也做滑动平均，也就是
可以得到最终的噪声概率估计公式：
后验信噪比的估计比较直接，就是带噪信号功率与估计噪声功率之比： 。然后 。
先验信噪比是纯净信号功率与噪声功率之比，无法直接得知，需要更进一步估计。一种方法是简单谱减法，从功率角度 。 因此
更精确的方法是判决引导法（Decision-directed approach）， 滑动平均
参考文献
[1] P. C. Loizou, Speech enhancement: theory and practice. CRC press, 2007.
论文查重的目的是确保同学们撰写的论文不被他人剽窃，也是一项“专利权”。现在，上级是非常重视版权问题的，论文也被看作是一个人的知识产权，所以对论文的严格审查也是非常重要的。如果有些人在写毕业论文的时候抄袭了其他人的文章但是没有被检测出来，这样对于那些努力撰写论文的人来说是不公平的，而公平公正也是21世纪所要求的，因此现在的论文查重变得越来越严格了。我和大家说这些就是想告诉大家，论文查重是一件非常重要事情，我们不要为了偷懒去想一些邪门歪道，这种做法是不可取的。而且知网查重是非常严格的，我们用的那些小伎俩根本逃不过知网检测系统的“火眼金睛”，所以还是静下心来好好写自己的论文吧。
1、毕业论文查重是为了更好的约束自己的行为，避免不良学术风气的出现，促进自己独立写毕业论文的能力，而不是抄袭来敷衍了事。
2、论文查重的出现进一步推动中国学术的发展。论文查重可以判断你的论文能否成为合格的毕业论文，优秀毕业论文是在合格论文中进行评选的。优秀的毕业论文不仅可以成为别人的模板，也能成为中国学术上的模板。
3、论文查重是检测毕业论文的标准。毕业论文是需要查找大量的文献资料。文献资料的积累是知识的储备。有了这些文件和资料，就能写出一篇好论文。资料是自己实践找来的，而不是直接在网上复制粘贴。
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每一位大学毕业生基本上是第一次经历论文写作和论文查重这件事情。同学们是不了解这个事情的，也不清楚如何怎么去做，心里有许多的疑问想要找到一个解决办法。我们在进行论文检测之前需要把自己感到困惑的地方都解决完，才能进行论文查重这一步，不然自己什么都不知道，怎么能去进行论文答辩呢？
论文查重究竟是什么？我们为什么一定要进行论文查重呢？今天小编就来给大家来解答一下同学们的这两个疑惑。
论文检测的官方说法是学术不端行为检测，是指以严谨和诚信的态度打压那些剽窃和抄袭的不良风气，给社会营造积极的社会氛围。事实上，论文查重是非常有必要的，因为在21世纪，诚实守信早已被列入在八大荣誉和八大耻辱之中，所以我们有必要抑制这些不良习惯。
论文查重的目的是确保同学们撰写的论文不被他人剽窃，也是一项“专利权”。现在，上级是非常重视版权问题的，论文也被看作是一个人的知识产权，所以对论文的严格审查也是非常重要的。如果有些人在写毕业论文的时候抄袭了其他人的文章但是没有被检测出来，这样对于那些努力撰写论文的人来说是不公平的，而公平公正也是21世纪所要求的，因此现在的论文查重变得越来越严格了。
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好好看看别人写的优秀论文，记住里面好的内容，你也可以自己写出一篇好论文的，所以继续努力吧！
查重的主要目的就是为了避免学术不端的情况出现，如果不进行一定的要求的话，那么本科的毕业也就没有了相应的意义。不查重就会有很多人盗用论文来冒充自己的论文，这样也不利于形成一个良好的学术环境。所以说为了学术环境和更加检验一个人大学的成功所以要对论文进行查重。
1.《基于深度学习的自然语言处理技术研究》2.《基于深度学习的计算机视觉技术研究》3.《基于深度学习的语音识别技术研究》4.《基于深度学习的机器翻译技术研究》5.《基于深度学习的自动驾驶技术研究》6.《基于深度学习的智能家居技术研究》7.《基于深度学习的智能机器人技术研究》8.《基于深度学习的智能推荐系统技术研究》9.《基于深度学习的自然语言理解技术研究》10.《基于深度学习的智能安全技术研究》
沈雨娇为我院2012级英语专业本科学生，2017年考上上海外国语大学英语语言文学专业研究生，研究方向为跨文化交际，师从上外跨文化中心主任顾力行教授（Steve J. Kulich）和复旦大学人类社会学博士张晓佳老师。2021年1月获得日本早稻田大学的博士录取通知书，6月获得国家留学基金委员会公派奖学金，将于2022年4月赴日进行为期三年的博士学习，专业为国际文化与交流，研究方向为视觉文化，师从早稻田大学国际文化与交流学院主任吉本光弘教授。
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,2007.2:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,2005.2:19-20
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界,2006.2 (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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进入检测系统页面之后，可以看到有多个查重入口，这些查重入口都是根据不同的论文类型而设置的最为合适的查重入口，主要是有六种论文查重入口，分别是：知网期刊论文系统查重入口、知网专本科论文PMLC系统查重入口、知网硕博论文VIP系统查重入口、知网大分解论文查重入口和知网小分解论文查重入口。检测研究生小论文的话，最为适合的是知网期刊论文系统查重入口。
3、填写信息：
根据系统提示选择论文学科方向，并且填写第一作者姓名、论文题目和学校名称之后，上传论文文档提交检测。
4、检测完成下载报告：
等待检测时间完成之后，即可下载论文查重报告单，主要看的是全文标明引文查重报告单。
学术不端一般是通过知网查出来的。
论文是否存在学术不端通常只需要通过知网查重获得的查重检测报告就能知道，这是各单位或高校为了避免投稿作者有学术不端的行为，所以投稿后会在第一时间对论文进行查重的原因。一般论文查重率若是在50%或是超出50%，基本上就能判断论文有抄袭的行为，而抄袭是属于学术不端的，这就能判断该作者存在学术不端的行为。
当然，每本期刊对投稿作者是否存在学术不端行为在查重率方面的要求是不一样的。有的杂志社论文超过30%也会被认定为学术不端，所以建议在投稿前一定要了解清楚投稿期刊对论文查重率的要求，方便作者在投稿前控制论文查重率。重复率问题只是导师要求的一部分，并不是衡量一篇论文是否合格的全部。
因此判断论文是否能刊登出来，还要经过专业对论文各个方面的审核进一步判断。专家审核的内容就比较专业了一般包括：论文结构、论文创新性、论文实验数据、研究方法、论点是否充足等等。想避免学术不端，就要从思想到行动上按照要求自己撰写，并在投稿前对论文查重率自检，若是超出投稿期刊所要求的查重范围，需要作者通过掌握降重方法降低论文查重率。