导读:本文包含了语音查询论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:语音,递归,得分,模型,特征,语音识别,智能。
语音查询论文文献综述
见习记者,冯灿宇,记者,潘少婷[1]（2019）在《智能电子公交站牌亮相松山湖》一文中研究指出只要轻轻点击屏幕，智能电子公交站牌不仅可以为你提供公交换乘路线和抵达时间，还能查询周边景点、美食等信息。昨日，记者从松山湖交通分局了解到，13块智能电子公交站牌不久前在松山湖上线，每块站牌设有电子地图、园区简介、美食介绍、周边游玩四个模块。据悉，这是我市(本文来源于《东莞日报》期刊2019-10-23）
梁芳[2]（2019）在《基于语音交互的农用信息查询APP的研究与设计》一文中研究指出现今农业生产问题一直困扰着广大农民朋友,目前,这一问题主要靠的是面对面的交流来解决。农业信息的交互和共享能够帮助农民极大的改善农业生产中的问题,如今是信息化的时代,不能拘泥于面对面的交流,而是要利用信息技术实现农业信息的快速共享,及时有效的解决农业生产中的问题。本文中主要研究内容有以下两个部分:第一,农产品交易信息的获取。农民经常有销售自家蔬菜的需求,由于其销售渠道有限,对该商品在市场中的价格不能准确把握,往往会以较低的价格出售。通过该功能,用语音搜索的方式在农产品交易网站上获取近期农产品收购的价格、地点和时间。并通过地理位置定位,按照收购地点由近到远播报信息,大大提高农民对农产品市场价格的把握,拓宽农产品的交易渠道,提高农民的收益。第二,语音提问子系统。在农产品的生产过程中经常会遇到问题,与专家面对面交流的机会比较少,而农业生产专家系统的操作相对复杂,很多问题不能及时解决,导致作物产量降低,病虫害等问题不能及时预防,通过语音提问子系统,可以识别输入的问题并将其转化成文字提交到专家系统中,等待专家回复,最终将回复结果以语音的形式播报出来。简化了农民操作,使农产品在农业生产中的问题得到及时有效地解决。该APP通过固定的人机对话方式,提取语音中包含的有效信息,根据有效信息执行相应的信息获取的操作,并将操作结果进行语音合成,在用户端播报。可以有效地规避农民识字率低的问题,并且可以将已有的农业信息及时获取,大大地提高农业生产中问题处理的及时性、便利性。以提供更加便捷的交互方式为目标,设计了基于语音交互的农用信息查询APP。(本文来源于《河北科技师范学院》期刊2019-06-01）
张邵洁[3]（2018）在《智能语音查询系统助力企业经营决策》一文中研究指出本文在阐述语言识别和自然语言理解(NLU)技术发展趋势和应用场景的基础上,提出了中国石化润滑油公司智能语音查询系统的解决方案,为企业各级经营管理人员、一线销售服务人员提供更加智能、及时、准确的决策辅助信息。通过调用讯飞开放平台的接口程序进行语音识别,配置开源的自然语言处理配置服务实现语句意图和属性的抽取,正确地在移动端识别了用户对销售指标的查询意图,并返回正确结果;在系统查询准确率测试中,正确率达90.7%。(本文来源于《石油商技》期刊2018年06期）
张昭,杨鹏钰,李志[4]（2018）在《基于东进电话语音卡的考试成绩查询系统设计与实现》一文中研究指出本设计基于东进语音卡来实现电话语音的成绩查询,通过语音卡及VB6高级编程语言和ACCESS数据库,采用ADO访问技术来完成数据库的连接。系统只使用了一台PC机、一块语音卡和一根公网电话线,实现通过拨打电话来实现学生成绩的查询。(本文来源于《时代农机》期刊2018年11期）
曹建凯,张连海,李勃昊[5]（2017）在《基于NMF后验特征优化的语音查询样例检测》一文中研究指出提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)后验特征优化和修正分段动态时间规整(Segmental dynamic time warping,SDTW)检索的无监督语音查询样例检测方法。该方法首先应用频域线性预测(Frequency domain linear prediction,FDLP)声学特征参数代替梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCCs)训练高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)模型,然后使用NMF算法对高斯后验特征矩阵进行分解,将得到的基矩阵作为子空间变换矩阵对原始后验特征投影,投影可以突出特征中主要分量,平滑距离矩阵。在检索阶段,使用多相邻输出得分对最佳匹配得分进行修正,用于代替标准SDTW算法的1-best输出得分。实验结果表明,在不增加检索时间的情况下,该方法相比应用MFCCs和FDLP特征的基线系统性能提升明显,检索精度分别相对提升了18.6%和18.1%。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2017年06期）
蒋慧敏[6]（2016）在《话费自动查询与催缴语音系统设计与实现》一文中研究指出应用电话语音卡设计与实现了一个基于C/S的话费查询与催缴系统。重点介绍了系统的设计原则、配置环境、基本功能和编程方面的相关技术。应用表明,该系统能很好地满足电信企业话费查询与催缴的需要,具有较好的应用前景。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2016年20期）
刘学[7]（2016）在《基于语音样例查询的关键词识别方法研究》一文中研究指出基于语音样例查询的关键词识别是关键词识别的一个重要分支,该类关键词识别不需要考虑关键词对应的文本信息就能够从音频数据中快速地搜索并返回与查询关键词相关语音段。因此,该方法主要应用于缺乏语音资源和语音学知识的小语种。近年来,随着国际化进程的不断加快,针对小语种的语音处理特别是关键词识别迅速进入人们的视野,成为现阶段语音处理的一个热点问题。本论文主要针对该领域的两个问题进行研究：第一,相对于传统声学特征,具有更高可区分性特征的研究：第二,针对采用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的关键词建模识别,研究样本稀缺情况下关键词模型的训练方法。近年来,随着学习方法的不断改进,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)在模式识别中得到了诸多成功的应用,引起了学术界广泛的关注。在语音识别中,基于DNN状态输出的DNN-HMM相比高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)-HMM基线系统大大降低了语音识别词错误率。而由具有狭窄中间层,也称为瓶颈层(BottleNeck, BN)的DNN提取出的BN特征在GMM-HMM基线系统中也取得了接近DNN-HMM模型的语音识别词错误率。本文在相同的关键词识别框架下比较两种不同的特征：感知线性预测(Perceptual Linear Prediction, PLP)和BN特征,找出具有更高区分性的特征以提高识别系统性能。在基于语音样例查询的关键词识别中,采用统计建模的方法可以提升模型的稳健性。然而,在该类关键词识别中,关键词训练样本的数量极度缺乏,仅有十到二十个左右甚至更少。在这种情况下,如何更加充分的利用关键词样本中的包含的有效信息非常重要。本文在HMM识别框架中,使用最大后验概率(Maximum a Posterior)方法建立关键词模型,提高了识别系统在资源稀缺情况下的识别性能。另外,还验证了叁种模型训练方法在关键词变化的情况下的有效性。本文提出的算法在标准的TIMIT及藏语数据库上进行了实验,从实验结果上证明了这些算法的有效性。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2016-05-08）
李鹏,屈丹[8]（2016）在《语音查询项检索中的两阶段得分规整方法》一文中研究指出得分规整为语音查询项检索系统中的必要过程,文中提出两阶段得分规整方法.先引入rank-p和relativeto-max这2个特征至区分性得分规整方法中,使正确候选结果和错误候选结果的置信度得分区分性更大,更易进行关键词确认.再应用基于优化查询项权重代价指标的得分规整方法得到最优的语音查询项检索性能.实验表明,文中方法同时利用区分性和基于优化查询项权重代价指标得分规整方法的优点,相比最佳单一得分规整方法性能更优.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2016年03期）
庞亮,陈亮,张翼鹏,黄清泉[9]（2015）在《基于增益字典查询的语音增强算法》一文中研究指出对于基于统计模型的语音增强算法,不同分布模型对应于不同的增益函数,由于语音信号的不确定性,没有一种分布函数能准确对语音和噪声谱的分布建模,因此任何一种固定的统计模型均会存在一定的误差。所以提出一种增益字典查询的语音增强算法,该算法通过采用对数谱失真准则对一个语音噪声库进行增益的训练,得到一个增益的字典,其中输入为先验信噪比和后验信噪比的估计值。最后采用ITU-T P.826PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与基于高斯分布模型、拉普拉斯分布模型的算法进行了对比。实验结果表明,该算法无论在非平稳噪声还是平稳噪声环境下都比其他几种算法增强效果好,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。(本文来源于《计算机科学》期刊2015年10期）
李鹏[10]（2015）在《基于系统融合的语音查询项检索技术研究》一文中研究指出随着大数据时代的到来,音频数据量急剧增加,为了有效利用这些信息,我们迫切需要一种有效的方法来对其中的语音信息进行检索。语音查询项检索是指依据用户输入的查询项,在大量语音资源中快速检索并返回查询项精确位置信息的技术。该技术首先应用大词表连续语音识别系统将语音信号转换为文本形式,然后在文本上搜索用户请求的查询项。受前端连续语音识别系统的限制,检索性能和速度一直是制约语音检索实用化的关键因素。将多个连续语音识别系统进行融合是提高语音查询项检索系统性能的有效途径之一,本文对语音查询项检索中的多系统融合技术及其两阶段得分规整方法展开深入研究,主要工作及创新点集中在以下叁个方面:(1)提出了一种基于检索结果融合的语音查询项检索方法。该方法应用多套语音识别系统生成词图,分别建立索引,各自得到检索结果及相应的置信度得分,对得分进行归一化处理后,再对它们的检索结果进行融合。该方法提升系统性能的关键在于多套语音识别系统之间具有良好的互补性。本文通过构建具有差异性的声学模型来获得互补的识别系统,同时,为了克服连续语音识别系统中因剪枝错误而引起的关键词丢失问题,采用关键词相关的软Beam宽度剪枝策略裁剪词图。实验结果表明,经过得分归一化处理后,关键词检测实际查询项权重代价(ATWV)平均相对提升30%;相比于得分归一化处理后的最佳单一系统,融合后关键词检测性能得到了10%的提升。(2)提出了一种基于词图融合的语音查询项检索方法。语音查询项检索系统的性能很大程度上依赖于连续语音识别系统的准确性,因此常使用词图等多候选识别结果建立索引进行查询项检索。词图融合方法是在检索系统的前端采用多套语音识别系统分别生成词图,然后对多个词图进行融合,有效利用其互补信息,从而提高连续语音识别系统的识别率,进而提升检索系统的性能。本文研究了基于加权有限状态转换器(Weighted Finite-state Transducer,WFST)的词图合并和词图相交融合方法,实验表明基于融合词图的连续语音识别率得到提升,在融合后的词图上进行语音查询项检索,系统性能得到明显提升。(3)提出了一种语音查询项检索中的两阶段得分规整方法。传统的检索系统主要应用关键词查询项在词图中得到的后验概率作为其置信度得分来进行关键词确认,但是不同查询项自身特征有所区别,使得它们之间的得分没有可比性。得分规整成为语音查询项检索系统中必不可少的过程。本文提出的两阶段得分规整方法,首先利用引入两个新特征的区分性得分规整方法,使得正确候选结果和错误候选结果的置信度得分区分性更大,更容易进行关键词确认;然后,应用基于优化查询项权重代价指标的得分规整方法作为后处理得到最优的关键词检测性能。实验结果表明,两阶段得分规整方法同时利用了区分性和基于优化查询项权重代价指标得分规整方法的优点,相比最佳单一得分规整方法相对提升5.8%。(本文来源于《解放军信息工程大学》期刊2015-04-15）
语音查询论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现今农业生产问题一直困扰着广大农民朋友,目前,这一问题主要靠的是面对面的交流来解决。农业信息的交互和共享能够帮助农民极大的改善农业生产中的问题,如今是信息化的时代,不能拘泥于面对面的交流,而是要利用信息技术实现农业信息的快速共享,及时有效的解决农业生产中的问题。本文中主要研究内容有以下两个部分:第一,农产品交易信息的获取。农民经常有销售自家蔬菜的需求,由于其销售渠道有限,对该商品在市场中的价格不能准确把握,往往会以较低的价格出售。通过该功能,用语音搜索的方式在农产品交易网站上获取近期农产品收购的价格、地点和时间。并通过地理位置定位,按照收购地点由近到远播报信息,大大提高农民对农产品市场价格的把握,拓宽农产品的交易渠道,提高农民的收益。第二,语音提问子系统。在农产品的生产过程中经常会遇到问题,与专家面对面交流的机会比较少,而农业生产专家系统的操作相对复杂,很多问题不能及时解决,导致作物产量降低,病虫害等问题不能及时预防,通过语音提问子系统,可以识别输入的问题并将其转化成文字提交到专家系统中,等待专家回复,最终将回复结果以语音的形式播报出来。简化了农民操作,使农产品在农业生产中的问题得到及时有效地解决。该APP通过固定的人机对话方式,提取语音中包含的有效信息,根据有效信息执行相应的信息获取的操作,并将操作结果进行语音合成,在用户端播报。可以有效地规避农民识字率低的问题,并且可以将已有的农业信息及时获取,大大地提高农业生产中问题处理的及时性、便利性。以提供更加便捷的交互方式为目标,设计了基于语音交互的农用信息查询APP。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
语音查询论文参考文献
[1].见习记者,冯灿宇,记者,潘少婷.智能电子公交站牌亮相松山湖[N].东莞日报.2019
[2].梁芳.基于语音交互的农用信息查询APP的研究与设计[D].河北科技师范学院.2019
[3].张邵洁.智能语音查询系统助力企业经营决策[J].石油商技.2018
[4].张昭,杨鹏钰,李志.基于东进电话语音卡的考试成绩查询系统设计与实现[J].时代农机.2018
[5].曹建凯,张连海,李勃昊.基于NMF后验特征优化的语音查询样例检测[J].数据采集与处理.2017
[6].蒋慧敏.话费自动查询与催缴语音系统设计与实现[J].电脑编程技巧与维护.2016
[7].刘学.基于语音样例查询的关键词识别方法研究[D].中国科学技术大学.2016
[8].李鹏,屈丹.语音查询项检索中的两阶段得分规整方法[J].模式识别与人工智能.2016
[9].庞亮,陈亮,张翼鹏,黄清泉.基于增益字典查询的语音增强算法[J].计算机科学.2015
[10].李鹏.基于系统融合的语音查询项检索技术研究[D].解放军信息工程大学.2015
论文知识图
