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語音識別技術

語音識別技術，也被稱為自動語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR)，其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入，例如按鍵、二進制編碼或者字符序列。與說話人識別及說話人確認不同，后者嘗試識別或確認發出語音的說話人而非其中所包含的詞匯內容。

基于zigbee的語音通信技術

ZigBee 是一種低功耗、低成本的新型短距離無線通信開放性技術標準。它工作頻段靈活,使用的頻段分別為2. 4 GHz 、868 MHz (歐洲) 及915 MHz (美國) ,均為免執照頻段; 傳輸速率為250 kbps , 有效傳輸距離為10 ～75 m。通過在發射端加功率放大器還可以實現更遠距離的通信。 ZigBee 技術的低成本、低功耗特點,使其廣泛地應用到庫存管理、產品質量控制、工業過程控制、災害地區監測、生物監測和監督、定位及消防安全等領域。雖然實現語音通信不是ZigBee 聯盟最初的目標,但是,在許多領域(如消防搶險) 中沒有語音通信功能,將使其應用受到很大的局限。本文正是考慮到這一點,并考慮到ZigBee 理論通信速率為250 kps ,實際速率也能滿足語音通信要求的情況,充分利用本方案所選的MCU 的性能特性,以及很少的外圍器件,很好地實現了語音通信。

標簽： zigbee 語音通信技術

上傳時間： 2013-11-18

上傳用戶：wangdean1101
語音處理與識別_胡光銳【語言】：中文【頁數】： 332 【何人（公司）所著】：胡光銳【文件格式】： PDF 【文件原名】： print 語音處理與識別_胡光銳【摘要或目錄】

語音處理與識別_胡光銳【語言】：中文【頁數】： 332 【何人（公司）所著】：胡光銳【文件格式】： PDF 【文件原名】： print 語音處理與識別_胡光銳【摘要或目錄】： 1語音信號數字處理基礎 2語音信號時域處理方法 3語音波形的數字編碼 4短時傅里葉分析方法 5語音信號的同態處理 6語音信號的線性預測編碼 7語音識別方法與系統 8語音處理與識別的其他方法

標簽： print 332 語音處理

上傳時間： 2013-12-21

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語音芯片 SYN6288 數據手冊

SYN6288中文語音合成芯片數據手冊第4頁/共39頁2010年5月12日更新1．概述SYN6288中文語音合成芯片是北京宇音天下科技有限公司于2010年初推出的一款性/價比更高，效果更自然的一款中高端語音合成芯片。SYN6288通過異步串口（UART）通訊方式，接收待合成的文本數據，實現文本到語音（或TTS語音）的轉換。宇音天下于2002年最早研制出國內首款語音合成芯片OSYNO6188。公司最新推出的SYN6288語音合成芯片，繼承了OSYNO6188語音芯片的優秀特點：最小SSOP28L貼片封裝、硬件接口簡單、低功耗、音色清亮圓潤、極高的性/價比；除此之外，SYN6288在識別文本/數字/字符串更智能、更準確，語音合成自然度更好、可懂度更高。SYN6288語音合成效果和智能化程度均得到大幅度提高，是一款真正面向中高端行業應用領域的中文語音合成芯片。SYN6288語音合成芯片的誕生，將推動TTS語音合成技術的行業應用走向更深入、更廣泛！

標簽： 語音

上傳時間： 2015-02-14

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基于MATLAB的特定人語音識別算法設計

通過MATLAB平臺建立一個GUI界面，接著對一組語音信號的輸入進行預處理及端點檢測，提取特征參數（MFCC），形成參考模塊。然后再對一組相同的語音信號輸入進行同樣的操作作為測試模塊，與參考模塊進行DTW算法進行匹配，輸出匹配后的識別結果。

標簽： MATLAB 語音識別算法設計

上傳時間： 2016-06-15

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RFID NFC 13.56MHz天線設計射頻識別天線技術資料大全

13.56MHz天線設計.pdf13.56M設計規范.pdf8-M1卡的安全問題及華東師大的應對策略.pdf8.6 諧振電路的品質因數.pptDES&RSA.pptDismantling MIFARE Classic.pdfht-ide3000.pdfMSP430 單片機與CPU 卡接口函數設計.pdfRC500-FM1702XX比較.pdfRC500天線設計資料RFID天線研究與設計.pdfRFID技術和防沖撞算法.pdfRFID電子標簽防碰撞算法的研究.pdfRFID讀寫器天線的研究與設計.pdfRFID防碰撞技術的研究.pdf一種新穎的RFID防沖突算法.pdf低功耗無磁水表中射頻卡讀寫器的設計.pdf基于MF RC500的RFID讀寫器的天線及匹配電路設計.doc基于TRF7960 讀寫器硬件部分設計中應注意的地方.pdf射頻識別技術防碰撞算法的研究.pdf射頻識別系統中的防碰撞算法設計.pdf無源電子標簽讀卡器防沖突檢測及天線設計.pdf時隙ALOHA法在RFID系統防碰撞問題中的應用.pdf設計MF RC500 的匹配電路和天線的應用指南.pdf超高頻RFID無線接口標準ISO_IEC18000_6C的研究.pdf近耦合射頻識別系統的工作原理及天線設計.pdf遠距離RFID天線設計.doc阻抗匹配.doc高速和資源節約型數據加密算法設計.pdf

標簽： rfid nfc 天線射頻識別

上傳時間： 2021-11-08

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情感虛擬人技術在人機交互中的應用研究

情感識別是機器通過識別和理解過程把人類的語音、表情和肢體語言中的情感信息識別出來。情感交互是機器通過接收人類的情感信息來模擬人類的情感決策過程，從而表達出自身情感的過程。本文的主要目標是把虛擬人技術應用到人機交互中，研究出具有情感識別功能和情感表達功能的機器。本文的具體工作和貢獻包括：第一，詳細描述虛擬人的三維模型和情感模型的建立過程。這里介紹了虛擬人實體的建立和控制，以及虛擬人的情感計算模型和情感決策機制。利用三維建模工具和游戲制作軟件，來建立虛擬人和虛擬場景，并通過對虛擬人控制模塊的設定來驅動虛擬人的動作和行為特點，這使虛擬人能夠從行為上表達情感。虛擬人的情感模型是虛擬人情感計算和決策的關鍵，是虛擬人具有情感能力的基礎。這里主要工作就是通過模擬人的情感計算過程和決策機制，來建立虛擬人的情感工作機制，從而控制虛擬人的情感計算過程，使虛擬人具有模擬人的情感表達的能力。第二，通過分析情感語音信號，來識別情感語音信號中的參數信息，并進一步識別出情感語音信號中的情感信息。語音信號中的參數有多種，本文在比較和總結的基礎上，選定了三種參數來綜合的識別語音信號中的情感信息。在情感語音語料庫的基礎上建立了情感特征參數數據庫，這個數據庫的主要是建立特征參數的參數模型，為情感識別建立識別基礎。第三，利用隱馬爾科夫模型算法在語音信號識別上的優點，來對情感語音信號進行情感信息的識別。情感信息與語言信息有共同的聲學特征，只是二者反映的信息不同。通過情感語音信號的特征分析和理論驗證，隱馬爾科夫模型是一個理想的選擇。實驗證明，隱馬爾科夫模型在情感信息的識別上，表現出很好的識別效果和較高的識別率，為隱馬爾科夫模型的應用提供了事實支持。第四，建立人機交互系統原型，通過對整個系統進行測試和驗證，來證明人機情感交互的可行性和科學性。驗證主要通過情感識別和情感決策兩方面進行，情感識別的主要是建立在情感語音識別的基礎上，情感決策就是通過驗證虛擬人情感表達的結果跟期望值的對比結果。

標簽： 情感虛擬人技術人機交互

上傳時間： 2022-06-18

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超高頻射頻識別標簽基準測試研究.rar

射頻識別(Radio Frequency Identification，RFID)是一種允許非接觸式數據采集的自動識別技術。其中工作在超高頻(Ultra High Frequency，UHF)頻段的無源RFID系統，由于在物流與供應鏈管理等領域的潛在應用，近年來得到了人們的廣泛關注。這種系統所使用的無源標簽具有識別距離長、體積小、成本低廉等突出特點。目前在市場上出現了各種品牌型號的UHF RFID無源標簽，由于不同品牌型號的標簽在設計與制造工藝上的差異，這些標簽在性能表現上各不相同，這就給終端用戶選擇合適自己應用的標簽帶來了困難。RFID基準測試就是在實際部署RFID系統前對RFID標簽的性能進行科學評估的有效手段。然而為了在常規實驗室條件下得到準確公正的測試結果，需要對基準測試的性能指標及測試方法學開展進一步的研究。本文正是研究符合EPC Class1 Gen2標準的RFID標簽基準測試。本文首先分析了當前廣泛應用的超高頻無源RFID標簽基準測試性能指標與測試方法上的局限性與不足之處。例如，在真實的應用環境中，由于受到各種環境因素的影響，對同一品牌型號的標簽，很難得到一致的識讀距離測試結果。另外，在某些測試場景中，使用識讀速率作為測試指標，所得到的測試結果數值非常接近，以致分辨度不足以區分不同品牌型號標簽的性能差異。在這些分析基礎上，本文把路徑損耗引入了RFID基準測試，通過有限點的測量與數據擬合分別得到不同類型標簽的路徑損耗方程，結合讀寫器天線的輻射方向圖，進一步得到各種標簽受限于讀寫器接收靈敏度的覆蓋區域。無源標簽由于其被動式能量獲取方式，其實際工作區域仍然受限于前向鏈路。本文通過實驗測試出這些標簽的最小激活功率后，得出了各種標簽在一定讀寫器發射功率下的激活區域。完成這些步驟后，根據這兩種區域的交集可以確定標簽的工作區域，從而進行標簽間的比較并達到基準測試的目的，并能找出限制標簽工作范圍的瓶頸。本文最后從功率損耗的角度研究了標簽之間的相互干擾，為用戶在密集部署RFID標簽的場景中設置標簽之間的最小間隔距離具有重要的參考意義。

標簽： 超高頻射頻識別基準測試

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：hbsunhui
基于FPGA的語音增強算法研究與實現.rar

現實生活中的語音不可避免的要受到周圍環境的影響，背景噪聲例如機械噪聲、街頭音樂噪音，其他說話者的話音等均會嚴重地影響語音信號的質量：此外傳輸系統本身也會產生各種噪聲，因此接收端的信號為帶噪語音信號。混疊在語音信號中的噪聲按類別可分為環境噪聲等的加法性噪聲及電器線路干擾等的乘法性噪聲；按性質可分為平穩噪聲和非平穩噪聲。語音增強的根本目的就是凈化語音質量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復雜性，很難歸納出一個統一的特征，因此不可能尋求一種算法完全適應于所有的噪音消除，因此語音增強是一個復雜的工程。有關抗噪聲技術的研究以及實際環境下的語音信號處理系統的開發，在國內外已經成為語音信號處理非常重要的研究課題，已經作了大量的研究工作，取得了豐富的研究成果。本文僅對加性噪聲下的語音增強技術做了較為仔細的討論，我們先給出語音信號處理的基本理論，它是語音增強算法研究和實現的理論基礎，在此基礎總結了自適應信號處理技術的特點以及在語音增強方面的應用。選取工程領域最常用的自適應LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關系，得到濾波器最佳自適應參數的方法，并分析了在平穩和非平穩噪聲環境下，L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權系數收斂速度、權系數穩定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。研究了MATLAB語言程序設計和使用MALTLAB對語音算法進行仿真、并輸入了多種實際環境下的噪音進行濾波仿真并對仿真的結果進行比較和分析。總結出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應濾波器在語音濾波方面的特點和應用情況。最后在MATLAB仿真的基礎上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具，完成了L M S自適應濾波器的FPGA設計。關鍵詞：語音增強，背景噪音，自適應濾波器，LMS，RLS，FPGA

標簽： FPGA 語音增強算法研究

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：lijianyu172
基于DSP實現G729語音編碼算法.rar

高速發展的DSP技術為語音信號處理領域提供了良好的發展平臺，使得實時實現各種復雜的算法稱為可能。G．729語音編碼是國際電信聯盟(ITU-T)于1996年獲準通過的采用共軛結構代數碼激勵線性預測技術的具有8 kbit/s碼速率的語音算法建議，廣泛應用于數字移動通信、IP電話和數字衛星通信中。本文研究了G．729語音編碼原理和在TMS320C5416定點DSP芯片上實時實現該編碼器過程中的軟、硬件設計。主要涉及有以下幾方面內容： 1．介紹語音編碼技術和DSP技術的發展概況。 2．研究了基于CELP結構的G．729編碼的算法原理。 3．根據G．729聲碼器實時實現的需要，介紹硬件平臺的組成，研究了系統軟件的設計和基于算法和實時需要的軟件優化。 4．利用DSP代碼調試工具對系統性能進行分析，得出測試結果。

標簽： G729 DSP 語音編碼

上傳時間： 2013-07-11

上傳用戶：woshiayin
智能人臉識別算法及其FPGA的實現.rar

人臉自動識別技術是模式識別、圖像處理等學科的一個最熱門研究課題之一。隨著社會的發展,各方面對快速有效的自動身份驗證的要求日益迫切，而人臉識別技術作為各種生物識別技術中最重要的方法之一，已經越來越多的受到重視。對于具有實時，快捷，低誤識率的高性能算法以及對算法硬件加速的研究也逐漸展開。本文詳細分析了智能人臉識別算法原理，發展概況和前景，包括人臉檢測算法，人眼定位算法，預處理算法，PCA和ICA 算法，詳細分析了項目情況，系統劃分，軟硬件平臺的資源和使用。并在ISE軟件平臺上，用硬件描述語言(verilog HDL)對算法部分嚴格按照FPGA代碼風格進行了RTL 硬件建模，并對C++算法進行了優化處理，通過仿真與軟件算法結果進行比對，評估誤差，最后在VirtexII Pro FPGA 上進行了綜合實現。主要研究內容如下：首先，對硬件平臺xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系統資源進行了描述和研究，對存儲器sdram,RS-232 串口，JTAG 進行了研究和調試，對Coreconnect的OPB總線仲裁機理進行了兩種算法的比較，RTL 設計，仿真和綜合。利用ISE和VC++軟件平臺，對verilog和C++算法進行同步比較測試，使每步算法對應正確的結果。對軟硬件平臺的合理使用使得在項目中能盡可能多的充分利用硬件資源，制板時正確選型，以及加快設計和調試進度。其次，對人臉識別算法流程中的人臉檢測，人眼定位，預處理，識別算法分別進行了比較研究，選取其中各自性能最好的一種算法對其原理進行了分析討論。人臉檢測采用adaboost 算法，因其速度和精度的綜合性能表現優異。人眼定位采用小塊合并算法，因為它具有快速，準確，弱時實的特點。預處理算法采用直方圖均衡加平滑的算法，簡單，高效。識別算法采用PCA 加ICA 算法，它能最大的弱化姿態和光照對人臉識別的影響。最后，使用Verilog HDL 硬件描述語言進行算法的RTL 建模，在C++算法的基礎上，保證原來效果的前提下，根據FPGA 硬件特點對算法進行了優化。視頻輸入輸出是人臉識別的前提，它提供FPGA 上算法需要處理的數據，預處理算法在C++算法的基礎上進行了優化，最大的減少了運算量，提高了運算速度，16 位計算器模塊使得在算法實現時可以根據系統要求，在FPGA的ip 核和自己設計的模塊之間選擇性能更好的一個來調用，FIFO的設計提供同步和異步時鐘域的數據緩存。設計在ISE和VC++軟件平臺同時進行，隨時對verilog和C++數據進行監測和比對。全部設計模塊通過仿真，達到預定的性能要求，并在FPGA 上綜合實現。

標簽： FPGA 人臉識別算法

上傳時間： 2013-07-13

上傳用戶：李夢晗

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