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yuanning2008
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guodong930

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是音色,物体的振动快慢影响着音调,它决定着音调的高低。而音色取决于材料的不同。西瓜成熟和未成熟时,它的瓜不同。所以是音色而不是音调。

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小怪兽的小胖兽

超声波检测技术是现代科学技术发展的产物,其检测的过程会很好的保护试件的质量和性能,这是我为大家整理的超声波检测技术论文,仅供参考!

关于超声波无损检测技术的应用研究

摘要:超声波无损检测技术是现代科学技术发展的产物,其检测的过程会很好的保护试件的质量和性能,从而获取物品的性质和特征对其进行检测。超声波无损检测技术通过结合高科技的技术来完成检测的过程,检测的结果真实可靠,可以体现出超声波无损检测技术的应用性,同时超声波无损检测技术在检测时,也存在一些缺点。

关键词:超声波无损检测;脉冲反射式技术;检测技术

中图分类号:P631 文献标识码:A 文章编号:1009-2374(2014)05-0029-02

超声波无损检测技术在检测的过程中,会使用到很多的技术,这些技术既满足了检测的需要,又能有效的解决检测中出现的问题。经过技术人员的不断探索,通过人工神经网络的技术来减少检测的缺陷,并实现了降低噪音的效果,满足了超声波无损检测的更高要求。在检测的过程中,要合理科学的利用技术手法,来提高检测结果的准确性。

1 超声波无损检测技术的发展趋势和主要功能

超声波无损检测技术的发展趋势

在超声波无损检测技术应用的过程中,需要很多理论知识的支持,检测时也对检测的方法和工艺流程有严格的要求,这些规范的检测方式使超声波无损检测的结果可以更准确。发现检测缺陷时,技术人员应用非接触方式的检测技术,运用激光超声来提高检测的效果,所以未来超声波无损检测技术一定会向着自动化操作的水平去发展。自动化的检测方法可以简化检测工作,实现专业检测的目标,扩大超声波无损检测技术应用的范围,同时随着超声技术的应用,在检测的过程中,也会实现数字化检测的目标,利用超声信号来处理技术的应用,使检测技术可以实现统一使用的要求,同时数字化操作的检测过程也会提高检测的准确性,有利于检测技术的发展。所以超声波无损检测技术将会实现全面的现代化操作要求,利用现代化科学技术的发展,来规范超声波无损检测的检测行为,也具备了处理缺陷的功能,提高了检测的效率。

超声波无损检测技术系统的主要功能

目前,我国超声波无损检测主要应用的技术是脉冲反射式的检测方法,这种技术的应用可以准确的定位缺陷出现的位置和形式,具有非常高的灵敏度,简化了技术人员检查缺陷的工作,完善了技术标准。脉冲反射式的检测技术还具有非常高的灵活性和适用性,可以适应超声波无损检测的要求,并实现一台仪器检测多种波形的检测工作。根据脉冲反射式的检测技术要求,可以实现缺陷检查的功能、操作界面切换显示的功能、显示日历时钟的功能,在实际的检测过程中功能键的使用也非常方便,简化了技术人员的操作过程,并且脉冲反射式技术具有灵敏度高的功能,使其可以及时的发现检测过程中出现的缺陷,有利于技术人员进行检修的工作,提高了检测工作的工作效率。

系统主要功能的技术指标

脉冲反射式技术在使用的过程中有很多的要求,其中要满足功能使用的技术指标,从而实现规范化的操作标准。反射电压的电量要控制在400伏,实现半波或者射频的检波方式,检测的范围要在4000-5000毫米之间,只有满足了这些技术标准才能合理的设置出技术应用的框架。同时在超声波无损检测技术应用的过程中有严格要求的电路设计,如果不能满足技术的指标要求,那么在实际检测的过程中,会存在很大的风险,会对技术人员造成严重的生命安全威胁。所以在检测工作实施之前,必须要按照相关的技术指标来合理的构建检测的环境,提高检测工作的安全性,保障检测工作可以顺利的进行。

2 超声波无损检测技术检测的方法和缺陷的显示

超声波无损检测技术检测的主要应用方法

超声波无损检测技术的检测方法按照具体的分类可以分为很多种,从检测的原理进行分析,超声波无损检测技术应用的主要方法是穿透法、脉冲反射法、共振法,按照检测探头来分类,检测的主要方法有单探头法、双探头法、多探头法,按照检测试件的耦合类型来分类,检测的主要方法有液浸法、直接接触法。这些具体的方法可以满足很多情况下的检测工作,并且提高了检测结果的准确性,完善了超声波无损检测技术的检测要求,所以技术人员要根据具体的检测环境和试件的类型来选择正确的检测方法,通过方法的应用要提高检测工作的效率,降低缺陷出现的可能。随着我国现代化科学技术的不断发展,人们对检测技术的应用也提出了更高的要求,检测工作的检测范围也越来越广,同时要求在对试件检测的过程中,不可以损坏试件的质量和性能,同时还要保准检测结果的准确性,所以技术人员要严格的按照检测标准,完成检测的工作,要对检测的方法进行改善,使其可以满足时代发展的要求。

缺陷的显示

在超声波无损检测技术检测的过程中,会出现不同类型的缺陷,主要分为A、B、C三种类型的显示,在工业检测的过程中,A类显示是应用最广泛的一种类型,在显示器上以脉冲的形式显示出来,对显示器上的长度和宽度进行标记,从而当超声波返回缺陷信号时,可以在屏幕上明确的显示出缺陷出现的位置。B类显示是通过回波信号来完成显示的过程,回波信号发出时会点亮提示灯,通过显示器的显示可以观察到缺陷出现的水平位置,这种类型的显示比较直观,有利于技术人员的观察和分析。C类显示是通过反射的回波信号来调制显示的内容,通过亮灯和暗灯来显示接收的结果,检测到缺陷时会出现亮灯,因此技术人员只需要观察灯的变化,就可以判断缺陷出现的情况。所以在实际检测的过程中,技术人员一定要认真观察缺陷出现的位置和内容,从而制定出科学合理的改善方案,来降低缺陷出现的可能,提高超声波无损检测技术检测的效果。

缺陷的定位

对于脉冲反射式超声检测技术来说,显示器的水平数值变化就是缺陷出现的位置,这时技术人员要对缺陷出现的位置进行定位,从而可以分析在检测过程中出现缺陷的环节。根据反映出的缺陷声波,经过计算,得出准确的缺陷产生的位置。

3 结语

科学技术的发展会带动我国的生产力水平的提高,同时也会促进技术的研发,超声波无损检测技术就是因为科学技术的不断发展,才实现了检测的目标,在检测的过程中,可以结合现代化的技术来提高检测的效率和结果的准确性。超声波无损检测技术实现了无损试件的检测要求,提高了检测的质量和水平,应该得到社会各界的关注,扩大检测的范围。

参考文献

[1] 耿荣生.新千年的无损检测技术――从罗马会议看无损检测技术的发展方向[J].无损检测,2010,23(12):152-156.

[2] 中国机械工程委员会无损检测分会编.超声波检测第二版(无损检测Ⅱ级培训教材)[M].北京:机械工业出版社,2012.

[3] 李洋,杨春梅,关雪晴.基于AD603的程控直流宽带放大器设计[J].重庆文理学院学报(自然科学版),2010,29(16):202-203.

[4] 段灿,何娟,刘少英.多小波变换在信号去噪中的应用[J].中南民族大学学报(自然科学版),2012,28(12):320-325

[5] 张梅军,石文磊,赵亮.基于小波分析和Kohonen神经网络的滚动轴承故障分析[J].解放军理工大学学报,2011,12(10):14-15.

作者简介:李新明(1992―),男,湖北人,大连理工大学学生。

长输管道超声波内检测技术现状

【摘要】超声波内检测技术是长输管道的主要检测技术。本文介绍了长输管道超声波内检测的技术优势、国内外的发展现状,以供参考。

【关键词】长输管道 超声波 内检测 优势 现状

一、前言

长输管道是石油、天然气重要的运输手段,要保证管道的稳定运行,就要加强日常的检测和维护,及时发现问题,防止重大事故发生。

二、管道内检测主要技术及优势

管道内检测是涵盖检测方案决策、管道检测、检测数据解释分析和管道安全评价等过程的系统工程。利用智能检测器进行管线内检测是目前较为普遍的方式,该方法是通过运行在管道内的智能检测器收集、处理、存储管道检测数据,包括管道壁厚、管道腐蚀区域位置、管道腐蚀程度、管道裂纹和焊接缺陷,再将处理数据与显示技术结合描绘管道真实状况的三维图像,为管道维护方案的制定提供决策依据。超声波内检测技术和漏磁检测技术是现在最常用的海管内检测技术。

超声波内检测技术是在检测器中心安放一个水平放置的超声波传感器,传感器沿着平行于管壁的方向发射声波,声波沿着平行于管壁的方向行进直至被一个旋转镜面反射后,垂直穿透管道壁,声波触碰管道外壁后按照原路径反射回传感器,计算机计算声波发射及反射回传感器的时间,该时间就被转换为距离及管道壁厚的测量值。声波反射镜面每秒旋转2周,检测器每米可以采集3万个左右的测量值。超声波内检测技术可以原理简单,数据准确可靠,该方法可以精确测量管道的壁厚,不仅可以测量金属管线,对于非金属管线,如高密度聚乙烯管也能够有效测量,并且可测管道管径的尺寸范围较大,甚至能够测量壁厚等级80以上的大壁厚管道,对于变径管道同样适用。

管道漏磁检测技术利用磁铁在管壁上产生的纵向回路磁场来探测管道内外壁的金属损失以及裂纹等缺陷,确定上述缺陷的准确位置,检测器所带磁铁将检测器经过的管壁饱磁化,使管壁周圈形成磁回路。若管道的内壁或外壁有缺陷,围绕着管道缺陷,管道壁的磁力线将会重新进行分布,部分磁力线会在这个过程中泄露从而进入到周围的介质中去,这就是所谓的漏磁场。磁极之间紧贴管壁的探头检测到泄漏的磁场,检测到的信号经过滤波、放大、转换等处理过程后会被记录到存储器中,通过数据分析系统的处理对信号进行判断和识别。管道的漏磁检测技术具有准确性高的优点,通过在气管线中低阻力和低磨损的设计取得较高质量的数据,可以在没有收球和发球装置的情况下完成检测,对于路径超过200公里的长输管道能够以每分钟200米左右的速度进行检测。

三、长输管道建设工艺技术发展现状

1、管道焊接

管道焊接是管道建设的最重要的一个方面,现场焊接的效率高,安全性和可靠性在每个管道的建设是重要的角色。从国内长途管道工程在1950年的第一条运输管道建设以来,管道现场焊接施工在我国发展的半个世纪里主要经历了有四个发展过程,分别是:手工电弧焊上向焊、手工电弧焊下向焊、半自动焊和自动焊。

(1)手工电弧焊上向焊和手工电弧焊下向焊。90年代初手工电弧焊下向焊和手工电弧焊下向焊作为当时国内传输管道的一种焊接方法,得到了广泛的应用,突出的优点是高电流、焊接速度高,根焊接速度可达20到50厘米/分钟,焊接效率高。目前在进行焊接位置相对困难的位置和焊接设备难进入的位置时采用手工电弧焊焊接。

(2)半自动焊。电焊工通过半自动焊枪进行焊接,由连续送丝装置送丝焊接的一种方式叫做半自动焊。半自动焊是长输管道焊接的主要方式,因为在焊接送丝比较连续,就省了换焊条和其他辅助工作时间,同时熔敷率高、减少焊接接头,减少焊接电弧,电弧焊接缺陷、焊接合格率提高,

(3)自动焊。自动焊方法使整个焊接过程自动化,人工主要从事监控操作。国内开始从西到东的天然气管道项目,就是大面积的自动焊接的应用程序。自动焊接技术在新疆,戈壁等地区比较适合。

2、非开挖穿越施工技术

遇到埋管道的建设,跨越河流,道路,铁路等障碍时,有许多问题如果使用传统开挖方法则会比较难实施,而“非开挖”铺设地下管道是当前国际管道项目进行了先进的施工方法,已广泛应用于这个国家。我国近年来建设大量的长输管道采用了盾穿越技术,有许多大河流使用了盾构穿越。顶管穿越通过短距离管道穿越技术在1970年代后期开始得到使用。传统意义上的顶管施工是以人工开采为主。后来当使用螺旋钻开采和输送管顶土,后来又派生出了土压力平衡方法,泥水平衡方法,通过顶管技术,可以达到超过1千米以上的距离。通过液压以控制管切割前方的覆土,以保证顶管的方向正确,和顶采用继电器,激光测距,头部方位校正方法顶推的施工工作,长距离顶管的问题和方向问题得到了解决。

3、定向穿越技术

我国从美国引进的定向钻是在1985年首次应用于黄河的长输管道建设。在过去的20年里,非开挖定向穿越管道技术在我国得到了迅速的发展。定向钻井在非开挖管道穿越技术已广泛应用于管道业。定向钻用于铺设管道取得了巨大的成就。我国在2002年2月以2308米和273米直径的长度穿越了钱塘江,是世界上最长的穿越长度,被载入吉尼斯世界纪录。定向穿越管道施工技术是一个多学科,多技术,根据于一体的系统工程,任何部分在施工过程中存在的问题的设备集成,并可能导致整个项目的失败,造成了巨大的损失。而被广泛使用,由于定向钻井,通过建设,使技术已经取得了长足的进步和发展的方向。硬石国际各种施工方法,如泥浆马达,震荡的顶部,双管钻进的建设。广泛采用PLC控制,电液比例控制技术,负荷传感系统,具有特殊的结构设计软件的使用。

四、管道超声内检测技术现状

1、相控阵超声波检测器

美国GE公司研制的超声波相控阵管道内检测器于2005年开始应用于油气管道内检测,目前已检测管道长度4700km,该检测器包括两种不同的检测模式:超声波壁厚测量模式和超声腐蚀检测模式,适用于管径610~660mm的成品油管道。该检测器有别于传统检测器的单探头入射管道表面检测的方法,采用探头组的形式来布置探头环,几个相邻并非常靠近(间距左右)的探头组成一个探头组,一个探头组内的探头按照一定的时间顺序来激发并产生超声波脉冲,而该激发顺序决定了产生的超声波脉冲的方向和角度,因此控制一个探头组内不同探头的激发顺序就可以产生聚焦的超声波脉冲。检测器包括3个探头环、44个探头组,每个探头环提供一种检测模式,可根据不同的管道检测需求来确定探头环。

该检测器与其他内检测器相同,包括清管器、电源、相控阵传感器、数据处理和储存模块4部分。清管器位于整个检测器的头部并装有聚氨酯皮碗,一方面负责清管以确保检测精度,另一方面起密封作用,使得检测器可以在前后压力差的作用下驱动前进。探头仓由3个独立的探头环组成,每个探头环的探头布置都能实现超声波信号周向全覆盖。检测器能够实现长25mm、深1mm的裂纹检测,检测准确率超过90%;最小检测腐蚀面积10×10mm ,检测精度大于90%。

2、弹性波管道检测器

安桥管道公司管理着世界上最长和最复杂的石油管道网络。其研发的内检测器已经在超过15000km的管道中开展检测。其中基于声波原理的检测器主要有弹性波检测器和超声波管道腐蚀检测器。弹性波检测器的弹性波信号可以在气体管道中传播,主要用于检测管道的焊缝特征,尤其是对长焊缝和应力腐蚀裂纹有较好的检测效果。最新的MKIII弹性波检测器最多可以装备96个超声波传感器,用于在液体祸合条件下发射接收超声波信号,进行管道检测。MKIII弹性波检测器的最大运行距离为150km,相对于二代产品的45km有了很大程度的提高。

五、结束语

综上所述,随着科技水平的快速发展和进步,超声波内检测技术也将更加完善,对于长输管道的检测也将更加准确,为管道的正常使用和安全运行发挥更大的作用。

参考文献

[1]宋生奎,宫敬,才建,等.油气管道内检测技术研究进展[J].石油工程建设,2013,31(2):10-14.

[2]石永春,刘剑锋,王文军.管道内检测技术及发展趋势[J].工业安全与环保,2012,32(8):46-48

[3]丁建林.我国油气管道技术和发展趋势.油气储运,2013,22(9):22-25.

[4]宋生奎,宫敬,才建等.油气管道内检测技术研究进展.石油工程建设,2014,31(2):11-13.

[5]高福庆.管道内检测技术及发展.石油规划设计,2010,11(1):78

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摆脱拖延症

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 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,:(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,

[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, (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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