语音识别论文3000字开头怎么写

语音识别论文3000字开头怎么写

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。

一、纸型、页面设置、版式和用字。毕业论文一律用国际标准A4型纸(297mmX210mm)打印。页面分图文区与白边区两部分，所有的文字、图形、其他符号只能出现在图文区内。白边区的尺寸(页边距)为：天头(上)25mm，地脚(下)20mm，订口(左)25mm，翻口(右)20mm。文字图形一律从左至右横写横排。文字一律通栏编辑。使用规范的简化汉字。除非必要，不使用繁体字。忌用异体字、复合字及其他不规范的汉字。二、论文封面封面由文头、论文标题、作者、学校、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目组成。文头：封面顶部居中，占两行。上一行内容为“河南广播电视大学”用小三号宋体；下一行内容为“汉语言文学专业（本科）毕业论文”，3号宋体加粗。文头上下各空一行。论文标题：2号黑体加粗，文头下居中，上下各空两行。论文副题：小2号黑体加粗，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。作者、学校（市级电大）、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目名称用3号黑体，内容用3号楷体，在正副标题下适当居中左对齐依次排列。占行格式为：作者：XXX学校：XXX 年级：XXX 学号：XXX指导教师：XXX 职称：XXX答辩组成员：XXX（主持人） 职称：XXXXXX 职称：XXX……答辩日期：X年X月X日申请学位：学士（不申请可省略此项）由于论文副题可有可无，学位可申请可不申请，答辩组成员可以是3、5、7人，封面内容占行具有不确定性，为保持封面的整体美观，可对行距做适当调整。三、论文论文由论文目录（提纲）和题目、作者姓名、完成日期、摘要、关键词、正文、注释、参考文献、附录等项目组成。需要列目录的论文，目录要独占一页。“目录”二字用3号黑体，顶部居中；以下列出论文正文的一、二级标题及参考文献、附录等项及其对应页码。用小4号宋体。论文题目用3号黑体，顶部居中排列，上下各空一行；作者姓名：题目下方居中，用四号楷体。完成时间：作者姓名下方居中，字样为“X年X月”，用四号楷体。摘要：作者姓名下空一行，左起顶头，写明“摘要”字样加粗，点冒号，接排摘要内容。一般用五号字，字体用楷体。关键词：摘要下方，左起顶头，写明“关键词”字样加粗，点冒号，接排关键词。词间空一字。字型字体同摘要。正文：关键词下空一行开始。正文文字一般用5号宋体，每段起首空两格，回行顶格，单倍行距。正文文中标题：一级标题。标题序号为“一、”，4号黑体，独占行，末尾不加标点。如果居中，上下各空一行。二级标题，标题序号为“(一)”，与正文字体字号相同，独占行，末尾不加标点；三、四、五级序号分别为“1．”、“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，一般不独占行，末尾加句号。如果独占行，则不使用标点。每级标题的下一级标题应各自连续编号。注释：注释采用脚注形式。加注符号以页为单位排序，标在须加注之处最后一个字的右上角后，用带圈或括弧的阿拉伯数字依次标示。同时在本页留出适当行数，用横线与正文分开，左起空两字后写出相应的注号，再写注文。每个注文各占一段，用小5号宋体。

1、论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、内容提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义，并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：提出问题-论点；分析问题-论据和论证；解决问题-论证方法与步骤；结论。6、参考文献一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）英文：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。获取最佳论文选题的途径：1、选择你有浓厚兴趣，而且在某方面较有专长的课题。2、在不了解和了解不详的领域中寻找课题。3、要善于独辟蹊径，选择富有新意的课题。4、选择能够找得到足够参考资料的课题。5、征询导师和专家的意见。6、善于利用图书馆；图书馆的自动化、网络化为读者选题提供了便利条件。转发

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还要的可以找我，下面提供一些论文的结构。优秀论文的要素正确的选题、合适的切入点、简洁明了、说清自己的贡献、可靠的/可重现的结果、可重复的过程、好的文章结构和逻辑流程、精选的参考文献。误区Idea越多越好、一味追求革命性的、突破性的成果、数学、理论和公式越复杂越好、显示自己的聪明、追求最好，史无前例显示权威性、引文中大量引用自己的论文。优秀论文结构范例一、Abstract – 对自己工作及其贡献的总结1、阐述问题。2、说明自己的解决方案和结果。二、Introduction – 背景，以及文章的大纲1、题X是重要的。2、前人的工作A、B曾经研究过这个问题。3、A、B有一些缺陷。4、我们提出了方法D。5、D的基本特征，和A、B进行比较。6、实验证明D比A、B优越。7、文章的基本结构，大纲。三、Previous Work – 说明自己与前人的不同1、将历史上前人的工作分成类别。2、对每项重要的历史工作进行简短的回顾（一到几句），注意要回顾正确，抓住要点，避免歧义。3、和自己提出的工作进行比较。4、不要忽略前人的重要工作，要公正评价前人的工作，不要过于苛刻。5、强调自己的工作和前人工作的不同，最好举出各自适用例子。四、Our Work – 描述自己的工作，可以分成多个部分1、从读者的角度，阐明定义和表示法。2、提供算法的伪码，图解和相应解释。3、用设问的方式回答读者可能提出的潜在问题。4、复杂的冗长的证明和细节可以放在附录中，这里关键是把问题阐述清楚。5、特例和例外应该在脚注中给予说明。五、Experiments – 验证提出的方法和思路1、合理地设计实验（简洁的实验和详尽的实验步骤）。2、必要的比较，突出科学性。3、讨论，说明结果的意义。4、给出结论。六、Conclusion – 总结和前景展望，结文1、快速简短的总结。2、未来工作的展望。3、结束全文。七、References – 对相关重要背景文献的全面应用1、选择引文（众所周知的结论不必引用，其他人的工作要引用）。2、与前文保持一致。八、Others – 致谢、附录、脚注技巧有了，范例也有了，那还在等什么，赶快行动起来吧。如果你在写作过程中还有其它的问题，随时联系

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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为什么不要这样呢?其实原因很简单。一旦你把自己的位置放到敌对者这样一个角色，对方就会觉得你是不是太过于小心眼了。尤其是，当他认为他新认识的那个人并没有你说的这些缺点，而却遭到你的诋毁，这会让他觉得你对他还有所留恋，还想和他重新在一起。

语音识别论文3000字开头的好处

华镇电子的语音识别已经应用在我们生活的方方面面了，比如马桶，可以语音控制冲水，语音调节水温等等

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。

你的科技发展好处论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 一、论文摘要的定义 摘要一般应说明研究工作目的、实验方法、结果和最终结论等．而重点是结果和结论。中文摘要一般不宜超过300字，外文摘要不宜超过250个实词。除了实在迫不得已，摘要中不用图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语。摘要可用另页置于题名页(页上无正文)之前，学术论文的摘要一般置于题名和作者之后，论文正文之前。 论文摘要又称概要、内容提要。摘要是以提供文献内容梗概为目的，不加评论和补充解释，简明、确切地记述文献重要内容的短文。其基本要素包括研究目的、方法、结果和结论。具体地讲就是研究工作的主要对象和范围，采用的手段和方法，得出的结果和重要的结论，有时也包括具有情报价值的其它重要的信息。摘要应具有独立性和自明性，并且拥有与文献同等量的主要信息，即不阅读全文，就能获得必要的信息。摘要不容赘言，故需逐字推敲。内容必须完整、具体、使人一目了然。英文摘要虽以中文摘要为基础，但要考虑到不能阅读中文的读者的需求，实质性的内容不能遗漏。 二、论文摘要的分类 根据内容的不同， 摘要可分为以下三大类: 报道性摘要、指示性摘要和报道-指示性摘要 (1) 报道性摘要: 也常称作信息性摘要或资料性摘要， 其特点是全面、简要地概括论文的目的、方法、主要数据和结论 通常， 这种摘要可以部分地取代阅读全文 (2) 指示性摘要: 也常称为说明性摘要、描述性摘要或论点摘要， 一般只用二三句话概括论文的主题， 而不涉及论据和结论， 多用于综述、会议报告等 该类摘要可用于帮助潜在的读者来决定是否需要阅读全文 (3) 报道-指示性摘要: 以报道性摘要的形式表述一次文献中的信息价值较高的部分， 以指示性摘要的形式表述其余部分 三、论文摘要的写法 目前，我国期刊上发表的论文，多采用报道性摘要。即包括论文的目的、方法、结果和结论等四部分内容。而毕业论文的摘要的写法多是采用指示性摘要的写法，即概括文章的主题和主要内容。在指示性摘要的写作过程中，作者首先应该对论文的写作背景做简单介绍，然后应该对文章的主要内容进行简单的介绍，主要是对文章的提纲做简要的介绍，最后要对文章的研究意义进行介绍。 四、论文摘要写作的注意事项 (1)摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容；切忌把应在引言中出现的内容写入摘要；一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。 (2)不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是《几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究》，摘要的开头就不要再写：“为了……，对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究”。 (3)结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。摘要不分段。 (4)用第三人称。建议采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题，不必使用“本文”、“作者”等作为主语。 (5)要使用规范化的名词术语，不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的，可用原文或译出后加括号注明原文。 (6)除了实在无法变通以外，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图、表格。 (7)不用引文，除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。 (8))缩略语、略称、代号，除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外，在首次出现时必须加以说明。科技论文写作时应注意的其他事项，如采用法定计量单位、正确使用语言文字和标点符号等，也同样适用于摘要的编写。目前摘要编写中的主要问题有：要素不全，或缺目的，或缺方法；出现引文，无独立性与自明性；繁简失当。摘要应该这样写：第一句话，论文的背景及其引出的问题第二句话，采用哪些手段、方法来研究你的课题第三句话，通过研究得出哪些结论与建议 绪论是论文的开头部分。主要讲清研究的动机、写作的理由、目的和意义、提出问题、明确中心论点等。（问题是什么？ 为什么重要？ 别人做了什么工作？ 自己方法的主要思想是什么？ 文章的其他部分是怎样组织的？)论文的前言也叫引言，是正文前面一段短文。前言是论文的开场白，目的是向读者说明本研究的来龙去脉，吸引读者对本篇论文产生兴趣，对正文起到提纲掣领和引导阅读兴趣的作用。在写前言之前首先应明确几个基本问题:你想通过本文说明什么问题?有哪些新的发现，是否有学术价值?一般读者读了前言以后，可清楚地知道作者为什么选择该题目进行研究。为此，在写前言以前，要尽可能多地了解相关的内容，收集前人和别人已有工作的主要资料，说明本研究设想的合理性。1、 引言应含概的内容引言作为论文的开头，以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的，缘起和提出研究要求的现实情况，以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况，说明本研究与前工作的关系，目前的研究热点、存在的问题及作者的工作意义，引出本文的主题给读者以引导。引言也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法，简单阐述其研究内容；三言两语预示本研究的结果、意义和前景，但不必展开讨论。前言在内容上应包括:为什么要进行这项研究?立题的理论或实践依据是什么?拟创新点?理论与(或)实践意义是什么?首先要适当介绍历史背景和理论根据，前人或他人对本题的研究进展和取得的成果及在学术上是否存在不同的学术观点。明确地告诉读者你为什么要进行这项研究，语句要简洁、开门见山。如果研究的项目是别人从未开展过的，这时创新性是显而易见的，要说明研究的创新点。但大部分情况下，研究的项目是前人开展过的，这时一定要说明此研究与被研究的不同之处和本质上的区别，而不是单纯的重复前人的工作。2、 前言的写作方法(1)、开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。(2)、言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考引文的形式标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。(3)、回顾历史要有重点，内容要紧扣文章标题，围绕标题介绍背景，用几句话概括即可;在提示所用的方法时，不要求写出方法、结果，不要展开讨论;虽可适当引用过去的文献内容，但不要长篇罗列，不能把前言写成该研究的历史发展;不要把前言写成文献小综述，更不要去重复说明那些教科书上已有，或本领域研究人员所共知的常识性内容。(4)、尊重科学，实事求是。在前言中，评价论文的价值要恰如其分、实事求是，用词要科学，对本文的创新性最好不要使用“本研究国内首创、首次报道”、“填补了国内空白”、“有很高的学术价值”、“本研究内容国内未见报道”或“本研究处于国内外领先水平”等不适当的自我评语。（5）、前言的内容不应与摘要雷同，注意不用客套话，如“才疏学浅”、“水平有限”、“恳请指正”、“抛砖引玉”之类的语言;前言最好不分段论述，不要插图、列表，不进行公式的推导与证明。（6）、前言的篇幅一般不要太长，太长可致读者乏味，太短则不易交待清楚，一篇3 000一5 000字的论文，引言字数一般掌握在200一250字为宜 一篇学位论文的引言，大致包含如下几个部分：1、问题的提出；2、选题背景及意义；3、文献综述；4、研究方法；5、论文结构安排。问题的提出：讲清所研究的问题“是什么”。选题背景及意义：讲清为什么选择这个题目来研究，即阐述该研究对学科发展的贡献、对国计民生的理论与现实意义等。文献综述：对本研究主题范围内的文献进行详尽的综合述评，“述”的同时一定要有“评”，指出现有研究成果的不足，讲出自己的改进思路。研究方法：讲清论文所使用的科学研究方法。论文结构安排：介绍本论文的写作结构安排。论文摘要是对论文的简短陈述，摘要也就是内容提要，是论文中不可缺少的一部分。论文摘要是一篇具有独立性的短文，有其特别的地方。作者的观点、论文的主要内容、研究成果、独到的见解，这些都应该在摘要中体现出来，是论文的精华所在，因此，写好摘要很重要。摘要的的分类论文摘要一般位于论文正文之前，起总结概述作用。根据内容的不同，摘要可分为以下三大类：报道性摘要、指示性摘要和报道指示性摘要。 论文摘要怎么写摘要是论文的概述性语言，虽说篇幅不大，可却是一篇论文的精华之处。一般由具体研究的对象、方法、结果、结论四要素组成。对象：是论文研究调查的所具体的主题范围，体现出论文的论述内容、要解决的主要问题等。方法：是论文对研究对象进行研究的过程中所运用的各种途径，例如：原理、理论、条件、材料、工艺等，是完成研究对象的必要手段。结果：是作者运用研究方法对研究对象进行实验、研究所得到的结果、效果、数据，被确定的关系等，是进行科研所得的成果。结论：是作者对结果的分析、研究等，是结果的总结，体现研究结果的可靠性、实用性、创新性，体现论文研究的价值与学术水平，是决定论文价值的体现。撰写步骤摘要作为一种特殊的陈述性短文，书写的步骤也与普通类型的文章有所不同。用重要的事实开头，突出论文新的信息，即新立题、新方法、结论与结果的创新性等。这些信息要能完全、准确的回答摘要的四要素所涉及的问题，语句要精炼。摘要中涉及他人的工作或研究成果的，尽量列出他们的名字，将这些零散信息，组成符合语法规则和逻辑规则的完整句子，再进一步组成通畅的短文，通读此短文，反复修改，达到摘要的要求。 写作技巧技巧—：上网查阅一些或阅读一些论文摘要的写作资料，仔细研究一下别人的写作步骤、 方法和技巧。技巧二：多向指导教师和同学请教，并根据提供的意见和建议及时修改，以期达到更高水 平。技巧三：叙述要完整，要有逻辑性，短文结构要合理，在简短的篇幅下尽量是语言优美。技巧四：从小从专，即是指软文撰稿者在进行选则和提炼摘要时，要从专业出发，从小处入手进行突破，切记全而不专，大而空洞。注意事项: 不以数字开头，中英文必须对应英文摘要略有不同，望大家注意。摘要以主题概念不遗漏为原则，中文摘要字数为200-300字，英文摘要为100-150words 用第三人称，不得简单重复题名中已有的信息这样会使摘要显得冗长。语言要规范，除了实在无法变通以外，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图、表格。

语音识别论文3000字怎么写

浅谈新形势下信息科学的发展与社会发展 进入21世纪，我们已经进入信息时代，谈起信息科学，对我们来说已经不再陌生了。 自20世纪40年代中期计算机问世以来，在全世界范围内兴起的第一次信息革命对人类社会产生了空前的影响，信息产业应运而生，人类迈向信息社会。以网络化、多媒体化为特征的“信息高速公路”掀起的第二次信息革命，将使人类进入信息时代。它是信息时代的必然产物，是一门新兴的跨多学科的科学，它以信息为主要研究对象。信息科学的研究内容包括：阐明信息的概念和本质(哲学信息论)；探讨信息的度量和变换(基本信息论)；研究信息的提取方法(识别信息论)；澄清信息的传递规律(通信理论)；探明信息的处理机制(智能理论)；探究信息的再生理论(决策理论)；阐明信息的调节原则(控制理论)；完善信息的组织理论(系统理论)。扩展人类的信息器官功能，提高人类对信息的接收和处理的能力，实质上就是扩展和增强人们认识世界和改造世界的能力。这既是信息科学的出发点，也是它的最终归宿。 这里我想先从信息说起，某种意义来讲，信息是指对我们有用的消息，它严格要求一定时间性，被称为即时信息，英文全称：Instant messaging，简称IM。 随着信息的发展，信息技术（IT是Internation Technology的缩写）也就应运而生了。信息技术是关于信息的产生、发送、传输、接收、变换、识别、控制等应用技术的总称，是在信息科学的基本原理和方法的指导下扩展人类信息处理功能的技术。 信息技术包括通信技术、计算机技术、多媒体技术、自动控制技术、视频技术、遥感技术等 。其主要支柱是通讯（Communication）技术、计算机（Computer）技术和控制（Control）技术，即“3C”技术。通信技术是现代信息技术的一个重要组成部分。通信技术的数字化、宽带化、高速化和智能化是现代通信技术的发展趋势。计算机技术是信息技术的另一个重要组成部分。计算机从其延生起就不停地为人们处理着大量的信息，而且随着计算机技术的不断发展，它处理信息的能力也在不断地加强。现在计算机已经渗入到人们的社会生活的每一个方面。计算机将朝着并行处理的方向发展。现代信息技术一刻也离不开计算机技术。多媒体技术是80年代才兴起的一门技术，它把文字、数据、图形、语音等信息通过计算机综合处理，使人们得到更完善、更直观的综合信息。在未来多媒体技术将扮演非常重要的角色。信息技术处理的很大一部分是图象和文字，因而视频技术也是信息技术的一个研究热点。 信息科学与技术的发展不仅促进信息产业的发展，而且大大地提高了生产效率。事实已经证明信息科学与技术的广泛应用已经是经济发展的巨大动力，因此，各国的信息技术的竞争也非常激烈，都在争夺信息技术的制高点。 信息科学、生命科学和材料科学一起构成了当代三种前沿科学，信息技术是当代世界范围内新技术革命的核心。信息科学和技术是现代科学技术的先导，是人类进行高效率、高效益、高速度社会活动的理论、方法与技术，是管理现代化的一个重要标志。 随着社会的发展，信息对我门的作用越来越大，我们在推动社会进步的同时对对科学，对信息的依赖就进一步加深，对技术的要求越来越高，技术的进步就越信息化。越信息化就越带动社会进步。两者相辅相成。由此可的信息技术对我们的贡献功不可没。 当前历史条件下，信息科学正在迅速发展和完善，人们对其研究内容的范围尚无统一的认识。现在主要的研究课题集中在以下六个方面： 1、信源理论和信息的获取，研究自然信息源和社会信息源，以及从信息源提取信息的方法和技术； 2、信息的传输、存储、检索、变换和处理； 3、信号的测量、分析、处理和显示； 4、模式信息处理，研究对文字、图像、声音等信息的处理、分类和识别研制机器视觉系统和语音识别装置； 5、知识信息处理，研究知识的表示、获取和利用，建立具有推理和自动解决问题能力的知识信息处理系统即专家系统； 6、决策和控制，在对信息的采集、分析、处理、识别和理解的基础上作出判断、决策或控制，从而建立各种控制系统、管理信息系统和决策支持系统。 信息过程普遍存在于生物、社会、工业、农业、国防、科学实验、日常生活和人类思维等各种领域，因此信息科学将对工程技术、社会经济和人类生活等方面产生巨大的影响。信息技术并科学技术，不仅仅是一种扩展人类信息器官的手段和工具体系，它还具有丰富的伦理和政治意义，信息技术体现着人类改造与控制自然的权利和体系。信息技术对人类社会发展的影响，并不能简单地一概论之。对社会的发展带来了巨大的影响，从两个方面来讲：一、信息技术的正面影响 信息技术扩展了人类器官功能。因此，信息技术的正面意义是毋庸置疑的。信息技术的正面影响深入到社会发展的各个领域、渗透到个人发展的各个角落。主要体现在以下方面。 (一) 信息技术增加了政治的开放性和透明度 其主要表现在以下几个方面： 1、信息化、网络化使得广大人民更加容易利用信息技术，通过互联网获取广泛的信息，并主动参与国家的政治生活。 2、政府纷纷在互联网上抢滩设点，将自己推向网络。各级政府部门不断深入开发电子政务工程。政务信息的公开增加了行政的透明度，加强了政府与民众的互动；各政府部门之间的资源共享增强了各部门的协调能力，从而提高了工作效率；政府通过其电子政务平台开展的各种信息服务，包括面向个人的各种申请服务以及面向企业的征税等服务，为广大人民提供了极大的方便。 (二)信息技术促进了世界经济的发展 其主要表现在以下几下方面： 1、表现在信息技术的产生和发展给传统行业造成的深远影响， 2、由它推出了一个新兴的行业——互联网行业。互联网直接“催生”的“互联网经济”(又称网络经济)与信息技术的关系是不言而喻的。 3、基于互联网的电子商务模式，一改传统的商务模式，使得企业产品的营销与销售以及售后服务等都可以通过网络进行，企业与上游供货商、零部件生产商以及分销商之间也可以通过电子商务实现各种交互。企业和消费者之间、企业和政府之间也可以通过互联网进行更多的互动。电子商务对企业研发、生产、营销、销售、管理、财务的各个方面都产生了巨大影响。 4、传统行业为了适应互联网发展的要求，也纷纷在网上提供各种服务。（三）信息技术的发展造就了多元文化并存的状态 其主要表现在以下几个方面： 1、信息技术使得文化产业迅猛地发展起来。 2、为信息技术重要组成部分的互联网技术的发展，使得网络媒体开始形成并逐渐成为“第四媒体”。 3、互联网更造就了一种新的文化模式——网络文化(cyberculture)。 (四)信息技术改善了人们的生活 其主要表现在以下几个方面： 1、从宏观角度而言，信息技术为整个社会的发展提供了很多有利因素，而作为社会中微小一分子的每一个普通个人也正享受着信息技术带来的各种便利。 2、信息技术使得远程教育也成了可能，从此异地教学逐渐风靡， 3、虚拟现实(virtual reality)技术，使得人们可以透过互联网尽情游览缤纷的世界。 (五)信息技术推动信息管理进入了崭新的阶段 其主要表现在以下几个方面： 1、信息作为一种资源，其各种功能并不能自然地发挥，而需要利用各种技术对其进行必要的搜集、处理、存储和传播。 2、信息技术作为扩展人类信息功能的技术集合，它对信息管理的作用十分重要，是信息管理的技术基础。现代信息技术的发展使得信息管理的手段发生了质的变化。二、信息技术的负面影响 任何事物都有其两面性。信息技术给人类带来各种利益的同时，也引发了一系列问题。主要体现在以下几个方面。 (一)知识产权侵权 1、信息技术给人类信息传播带来了质的飞跃，_尤其是互联网的出现为作品的发表、传播和使用带来了很大的便利，但是，网络的自由和共享也给知识产权，尤其是著作权的保护带来了极大的挑战。 2、通过网络媒体进行的知识产权侵权，尤其是著作权侵权现象非常严重。 3、互联网的发展和成熟还带来了其他的知识产权问题。 总之，信息技术引发的知识产权问题已经到了非常严峻的程度，各国的知识产权法律、法规都受到了前所未有的挑战。 (二)虚假信息泛滥 1、互联网为人们提供了一个空前自由的交流空间，使得人们的话语权和知情权得到了充分的重视。但是，正是由于互联网的自由和开放性，它也成了制造和传播虚假的重要工具。 2、目前，网络信息的社会公信力低下。究其原因，就是网络信息处理的诸多环节失控造成的。这些环节中，最主要的是信息源复杂，难以管理。 3、网络上的虚假新闻泛滥，尤其是娱乐新闻的捕风捉影，几成顽症。很多网络媒体不负责任地对待自己登载的假新闻的行为，从某种意义上讲，也是网络虚假信息泛滥的一个重要成因。 (三)信息污染成灾 1、随着信息技术日新月异的发展以及各种流通渠道的不断拓宽，人类社会知识信息的总量呈“爆炸式”增长，这其中，数以万计的信息中混入了大量干扰性、欺骗性、误导性甚至是破坏性的虚假伪劣等各种有害及无用信息，人们将其称之为信息“垃圾”，正是各种形形色色的信息“垃圾”造成了人类精神世界的信息污染。 2、互联网是一块自由的沃土，任何人都可以轻易地通过网络发布信息、传递信息，缺少“把关人”对信息内容的必要甄别，一些组织和个人趁机随心所欲，使得网络媒体上的垃圾信息甚至黄色信息日趋泛滥。 3、信息技术使得冗余信息大量产生，给信息的甄选与鉴别带来困难，使得人们虽然身处“信息的海洋”，却很难找到自己需要的有用信息。网络技术的发展为大量垃圾邮件的产生提供了条件。 (四)信息安全问题凸显 今天，计算机系统无时无刻不在经受着诸多安全问题的侵扰。很多计算机软件、系统本身漏洞百出，加上更新换代、层出不穷的网络病毒肆虐，技术精湛、危害严重的黑客横行，信息安全问题日渐凸显。 1、计算机技术、网络技术为代表的信息技术还处于发展的初级阶段，很多观点和想法都不甚成熟。 2、病毒肆虐是信息安全问题的又一巨大威胁。人们对计算机病毒可谓深恶痛绝，而计算机病毒却恰恰是屡见不鲜。 3、信息技术带来的问题还很多，诸如计算机诈骗、计算机偷窃、网络诽谤、网络恐怖主义等纷纷上演。 4、信息技术，尤其是互联网的发展引起的文化侵入问题、数字鸿沟问题、信息霸权主义等问题，也不得不引起人们的思考。 但是，尽管信息技术带来了种种负面效应，其正面价值还是不能否定的。信息技术只有被用于正当的场合，才能发挥最大的作用。而如何使信息技术被合法开发和利用，则有赖于各国政府、广大科学家以及世界上所有人民的共同努力。社会的发展，离不开信息科学技术的引导，只要从分发挥信息科学的优势，尽量避免起带来的不必要的冲击，就能较大限度的推动社会进步！！

①标题（Title）②署名（Authors）(包括单位及合作者)③摘要（Abstract）(包括中、英文摘要及关键词等)④引言（Introduction）⑤材料与方法（Materials and Methods）⑥结果（Results）(包括图表及其注解等)⑦讨论（Discussion）(包括结论)⑧致谢（Acknowledgements）⑨参考文献（References）摘 要为方便读者概略了解论文内容，在论文的正文之前，用醒目字体刊印约200～250字左右的摘要，简述研究工作的目的、方法、结果及结论等摘要力求精练，应反映全文的主要内容在摘要之下，根据内容选写3～8个关键词（Keywords），主要目的是为了方便编制或纳入电子计算机检索，尽可能用标准的 “主题词表”中的术语引 言亦称前言、导言或序言，是文章开头的一段短文，简要说明本研究的目的和意义，指出研究方法和途径，亦包括这一研究的历史、现状、前人的方法、结果及见解，对自己的启发等引言对读者起到一定的定向作用，写引言切忌离题或公式化。在正文内首次出现不常用的英语术语缩写词时，应写明全称，并要有中文注释材料与方法材料部分应说明具体的实验观察对象，所用仪器和试剂的产地、型号及规格等，实验动物的来源、名称、种系、性别、体重及健康状况等在方法部分要着重介绍研究的对象与数据如何获得，使读者了解样本的代表性、组间可比性、指标与观测方法的精确性。详细写明实验步骤的细节，以便他人重复验证。生物学实验必须设立对照组结 果结果部分是论文的实质和精华，描述必须如实、具体和准确。把经过审核以后用统计学处理过的实验检测数据资料按照逻辑顺序在正文及图表中表达科学研究论文的结果多用3种形式，即表格、图及文字说明。表格应做到有表序和表题。图下应有图号图注，图中重要部位应有标志，应用原始的实验记录图或照片，不宜用复印件或影印件文字、数据和符号是表达科研成果和结论的重要手段。文字应简明、清楚和明确，多用数学式表达成果，正确运用各种符号，对不符合主观设想的数据和结论，应作客观的分析，不宜作过多的文字说明讨 论是文章的重要组成部分，是从理论上对实验和观察结果进行分析比较、解释、推论或预测等，或者应用自己和定论的实验根据进行讨论，阐述实验结果的理论和实际意义。与国内外先进水平的比较，指出今后的研究方向。讨论中要避免与实验结果无关的主观推断或不成熟的结论谢 词一部论著的写成，必然要得到多方面的帮助。对于在工作中给予帮助的人员（如参加过部分工作，承担过某些任务、提出过有益的建议或给予过某些指导的同志与集体等）。应在文章的开始或结尾部分书面致谢。致谢的言辞应该恳切，实事求是，而不是单纯的客套参考文献列出参考文献的作用：①论证作者的论点，启发作者的思维；②同作者的实验结果相比较；③反映严肃的科学研究工作态度，亦为读者深入研究提供有关文献的线索所引用的参考文献篇数不宜过多，论著类论文要求在10篇左右，综述类文章以20篇左右为宜所引文献均应是作者亲自查阅过的，并注意多引用权威性、专业性杂志近年发表的相关论文参考文献列出时要按文献在文章中出现的先后，编数码，依次列出完整的参考文献（书籍）写法应列出文献的作者（译文注明译者）、书名、页数、出版者、出版时间、版次等完整的参考文献（论文）写法应列出文献的作者、文章标题、期刊名称、年/卷/期、起讫页数等、毕业论文格式的写作顺序是：标题、作者班级、作者姓名、指导教师姓名、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、正文、参考文献。 2、毕业论文中附表的表头应写在表的上面，居中；论文附图的图题应写在图的下面，居中。按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号。 3、毕业论文中参考文献的书写格式严格按以下顺序：序号、作者姓名、书名（或文章名）、出版社（或期刊名）、出版或发表时间。 4、论文格式的字体：各类标题（包括“参考文献”标题）用粗宋体；作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体；正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体；英文用Times New Roman字体。 5、论文格式的字号：论文题目用三号字体，居中；一级标题用四号字体；二级标题、三级标题用小四号字体；页眉、页脚用小五号字体；其它用五号字体；图、表名居中。 6、格式正文打印页码，下面居中。 7、论文打印纸张规格：A4 210×297毫米。 8、在文件选项下的页面设置选项中，“字符数/行数”选使用默认字符数；页边距设为 上：3厘米；下：5厘米；左：8厘米；右：8厘米；装订线：8厘米；装订线位置：左侧；页眉：8厘米；页脚8厘米。 9、在格式选项下的段落设置选项中，“缩进”选0厘米，“间距”选0磅，“行距”选5倍，“特殊格式”选（无），“调整右缩进”选项为空，“根据页面设置确定行高格线”选项为空。 10、页眉用小五号字体打印“xx大学xx学院xx级XX专业学年论文”字样，并左对齐。

想个论文题目。 然后去网上找相关资料 不要全部模仿 找你自己觉得可效仿的某部分，然后就自己写一部分出来

语音识别论文3000字怎么写的

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浅谈新形势下信息科学的发展与社会发展 进入21世纪，我们已经进入信息时代，谈起信息科学，对我们来说已经不再陌生了。 自20世纪40年代中期计算机问世以来，在全世界范围内兴起的第一次信息革命对人类社会产生了空前的影响，信息产业应运而生，人类迈向信息社会。以网络化、多媒体化为特征的“信息高速公路”掀起的第二次信息革命，将使人类进入信息时代。它是信息时代的必然产物，是一门新兴的跨多学科的科学，它以信息为主要研究对象。信息科学的研究内容包括：阐明信息的概念和本质(哲学信息论)；探讨信息的度量和变换(基本信息论)；研究信息的提取方法(识别信息论)；澄清信息的传递规律(通信理论)；探明信息的处理机制(智能理论)；探究信息的再生理论(决策理论)；阐明信息的调节原则(控制理论)；完善信息的组织理论(系统理论)。扩展人类的信息器官功能，提高人类对信息的接收和处理的能力，实质上就是扩展和增强人们认识世界和改造世界的能力。这既是信息科学的出发点，也是它的最终归宿。 这里我想先从信息说起，某种意义来讲，信息是指对我们有用的消息，它严格要求一定时间性，被称为即时信息，英文全称：Instant messaging，简称IM。 随着信息的发展，信息技术（IT是Internation Technology的缩写）也就应运而生了。信息技术是关于信息的产生、发送、传输、接收、变换、识别、控制等应用技术的总称，是在信息科学的基本原理和方法的指导下扩展人类信息处理功能的技术。 信息技术包括通信技术、计算机技术、多媒体技术、自动控制技术、视频技术、遥感技术等 。其主要支柱是通讯（Communication）技术、计算机（Computer）技术和控制（Control）技术，即“3C”技术。通信技术是现代信息技术的一个重要组成部分。通信技术的数字化、宽带化、高速化和智能化是现代通信技术的发展趋势。计算机技术是信息技术的另一个重要组成部分。计算机从其延生起就不停地为人们处理着大量的信息，而且随着计算机技术的不断发展，它处理信息的能力也在不断地加强。现在计算机已经渗入到人们的社会生活的每一个方面。计算机将朝着并行处理的方向发展。现代信息技术一刻也离不开计算机技术。多媒体技术是80年代才兴起的一门技术，它把文字、数据、图形、语音等信息通过计算机综合处理，使人们得到更完善、更直观的综合信息。在未来多媒体技术将扮演非常重要的角色。信息技术处理的很大一部分是图象和文字，因而视频技术也是信息技术的一个研究热点。 信息科学与技术的发展不仅促进信息产业的发展，而且大大地提高了生产效率。事实已经证明信息科学与技术的广泛应用已经是经济发展的巨大动力，因此，各国的信息技术的竞争也非常激烈，都在争夺信息技术的制高点。 信息科学、生命科学和材料科学一起构成了当代三种前沿科学，信息技术是当代世界范围内新技术革命的核心。信息科学和技术是现代科学技术的先导，是人类进行高效率、高效益、高速度社会活动的理论、方法与技术，是管理现代化的一个重要标志。 随着社会的发展，信息对我门的作用越来越大，我们在推动社会进步的同时对对科学，对信息的依赖就进一步加深，对技术的要求越来越高，技术的进步就越信息化。越信息化就越带动社会进步。两者相辅相成。由此可的信息技术对我们的贡献功不可没。 当前历史条件下，信息科学正在迅速发展和完善，人们对其研究内容的范围尚无统一的认识。现在主要的研究课题集中在以下六个方面： 1、信源理论和信息的获取，研究自然信息源和社会信息源，以及从信息源提取信息的方法和技术； 2、信息的传输、存储、检索、变换和处理； 3、信号的测量、分析、处理和显示； 4、模式信息处理，研究对文字、图像、声音等信息的处理、分类和识别研制机器视觉系统和语音识别装置； 5、知识信息处理，研究知识的表示、获取和利用，建立具有推理和自动解决问题能力的知识信息处理系统即专家系统； 6、决策和控制，在对信息的采集、分析、处理、识别和理解的基础上作出判断、决策或控制，从而建立各种控制系统、管理信息系统和决策支持系统。 信息过程普遍存在于生物、社会、工业、农业、国防、科学实验、日常生活和人类思维等各种领域，因此信息科学将对工程技术、社会经济和人类生活等方面产生巨大的影响。信息技术并科学技术，不仅仅是一种扩展人类信息器官的手段和工具体系，它还具有丰富的伦理和政治意义，信息技术体现着人类改造与控制自然的权利和体系。信息技术对人类社会发展的影响，并不能简单地一概论之。对社会的发展带来了巨大的影响，从两个方面来讲：一、信息技术的正面影响 信息技术扩展了人类器官功能。因此，信息技术的正面意义是毋庸置疑的。信息技术的正面影响深入到社会发展的各个领域、渗透到个人发展的各个角落。主要体现在以下方面。 (一) 信息技术增加了政治的开放性和透明度 其主要表现在以下几个方面： 1、信息化、网络化使得广大人民更加容易利用信息技术，通过互联网获取广泛的信息，并主动参与国家的政治生活。 2、政府纷纷在互联网上抢滩设点，将自己推向网络。各级政府部门不断深入开发电子政务工程。政务信息的公开增加了行政的透明度，加强了政府与民众的互动；各政府部门之间的资源共享增强了各部门的协调能力，从而提高了工作效率；政府通过其电子政务平台开展的各种信息服务，包括面向个人的各种申请服务以及面向企业的征税等服务，为广大人民提供了极大的方便。 (二)信息技术促进了世界经济的发展 其主要表现在以下几下方面： 1、表现在信息技术的产生和发展给传统行业造成的深远影响， 2、由它推出了一个新兴的行业——互联网行业。互联网直接“催生”的“互联网经济”(又称网络经济)与信息技术的关系是不言而喻的。 3、基于互联网的电子商务模式，一改传统的商务模式，使得企业产品的营销与销售以及售后服务等都可以通过网络进行，企业与上游供货商、零部件生产商以及分销商之间也可以通过电子商务实现各种交互。企业和消费者之间、企业和政府之间也可以通过互联网进行更多的互动。电子商务对企业研发、生产、营销、销售、管理、财务的各个方面都产生了巨大影响。 4、传统行业为了适应互联网发展的要求，也纷纷在网上提供各种服务。（三）信息技术的发展造就了多元文化并存的状态 其主要表现在以下几个方面： 1、信息技术使得文化产业迅猛地发展起来。 2、为信息技术重要组成部分的互联网技术的发展，使得网络媒体开始形成并逐渐成为“第四媒体”。 3、互联网更造就了一种新的文化模式——网络文化(cyberculture)。 (四)信息技术改善了人们的生活 其主要表现在以下几个方面： 1、从宏观角度而言，信息技术为整个社会的发展提供了很多有利因素，而作为社会中微小一分子的每一个普通个人也正享受着信息技术带来的各种便利。 2、信息技术使得远程教育也成了可能，从此异地教学逐渐风靡， 3、虚拟现实(virtual reality)技术，使得人们可以透过互联网尽情游览缤纷的世界。 (五)信息技术推动信息管理进入了崭新的阶段 其主要表现在以下几个方面： 1、信息作为一种资源，其各种功能并不能自然地发挥，而需要利用各种技术对其进行必要的搜集、处理、存储和传播。 2、信息技术作为扩展人类信息功能的技术集合，它对信息管理的作用十分重要，是信息管理的技术基础。现代信息技术的发展使得信息管理的手段发生了质的变化。二、信息技术的负面影响 任何事物都有其两面性。信息技术给人类带来各种利益的同时，也引发了一系列问题。主要体现在以下几个方面。 (一)知识产权侵权 1、信息技术给人类信息传播带来了质的飞跃，_尤其是互联网的出现为作品的发表、传播和使用带来了很大的便利，但是，网络的自由和共享也给知识产权，尤其是著作权的保护带来了极大的挑战。 2、通过网络媒体进行的知识产权侵权，尤其是著作权侵权现象非常严重。 3、互联网的发展和成熟还带来了其他的知识产权问题。 总之，信息技术引发的知识产权问题已经到了非常严峻的程度，各国的知识产权法律、法规都受到了前所未有的挑战。 (二)虚假信息泛滥 1、互联网为人们提供了一个空前自由的交流空间，使得人们的话语权和知情权得到了充分的重视。但是，正是由于互联网的自由和开放性，它也成了制造和传播虚假的重要工具。 2、目前，网络信息的社会公信力低下。究其原因，就是网络信息处理的诸多环节失控造成的。这些环节中，最主要的是信息源复杂，难以管理。 3、网络上的虚假新闻泛滥，尤其是娱乐新闻的捕风捉影，几成顽症。很多网络媒体不负责任地对待自己登载的假新闻的行为，从某种意义上讲，也是网络虚假信息泛滥的一个重要成因。 (三)信息污染成灾 1、随着信息技术日新月异的发展以及各种流通渠道的不断拓宽，人类社会知识信息的总量呈“爆炸式”增长，这其中，数以万计的信息中混入了大量干扰性、欺骗性、误导性甚至是破坏性的虚假伪劣等各种有害及无用信息，人们将其称之为信息“垃圾”，正是各种形形色色的信息“垃圾”造成了人类精神世界的信息污染。 2、互联网是一块自由的沃土，任何人都可以轻易地通过网络发布信息、传递信息，缺少“把关人”对信息内容的必要甄别，一些组织和个人趁机随心所欲，使得网络媒体上的垃圾信息甚至黄色信息日趋泛滥。 3、信息技术使得冗余信息大量产生，给信息的甄选与鉴别带来困难，使得人们虽然身处“信息的海洋”，却很难找到自己需要的有用信息。网络技术的发展为大量垃圾邮件的产生提供了条件。 (四)信息安全问题凸显 今天，计算机系统无时无刻不在经受着诸多安全问题的侵扰。很多计算机软件、系统本身漏洞百出，加上更新换代、层出不穷的网络病毒肆虐，技术精湛、危害严重的黑客横行，信息安全问题日渐凸显。 1、计算机技术、网络技术为代表的信息技术还处于发展的初级阶段，很多观点和想法都不甚成熟。 2、病毒肆虐是信息安全问题的又一巨大威胁。人们对计算机病毒可谓深恶痛绝，而计算机病毒却恰恰是屡见不鲜。 3、信息技术带来的问题还很多，诸如计算机诈骗、计算机偷窃、网络诽谤、网络恐怖主义等纷纷上演。 4、信息技术，尤其是互联网的发展引起的文化侵入问题、数字鸿沟问题、信息霸权主义等问题，也不得不引起人们的思考。 但是，尽管信息技术带来了种种负面效应，其正面价值还是不能否定的。信息技术只有被用于正当的场合，才能发挥最大的作用。而如何使信息技术被合法开发和利用，则有赖于各国政府、广大科学家以及世界上所有人民的共同努力。社会的发展，离不开信息科学技术的引导，只要从分发挥信息科学的优势，尽量避免起带来的不必要的冲击，就能较大限度的推动社会进步！！

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一、纸型、页面设置、版式和用字。毕业论文一律用国际标准A4型纸(297mmX210mm)打印。页面分图文区与白边区两部分，所有的文字、图形、其他符号只能出现在图文区内。白边区的尺寸(页边距)为：天头(上)25mm，地脚(下)20mm，订口(左)25mm，翻口(右)20mm。文字图形一律从左至右横写横排。文字一律通栏编辑。使用规范的简化汉字。除非必要，不使用繁体字。忌用异体字、复合字及其他不规范的汉字。二、论文封面封面由文头、论文标题、作者、学校、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目组成。文头：封面顶部居中，占两行。上一行内容为“河南广播电视大学”用小三号宋体；下一行内容为“汉语言文学专业（本科）毕业论文”，3号宋体加粗。文头上下各空一行。论文标题：2号黑体加粗，文头下居中，上下各空两行。论文副题：小2号黑体加粗，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。作者、学校（市级电大）、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目名称用3号黑体，内容用3号楷体，在正副标题下适当居中左对齐依次排列。占行格式为：作者：XXX学校：XXX 年级：XXX 学号：XXX指导教师：XXX 职称：XXX答辩组成员：XXX（主持人） 职称：XXXXXX 职称：XXX……答辩日期：X年X月X日申请学位：学士（不申请可省略此项）由于论文副题可有可无，学位可申请可不申请，答辩组成员可以是3、5、7人，封面内容占行具有不确定性，为保持封面的整体美观，可对行距做适当调整。三、论文论文由论文目录（提纲）和题目、作者姓名、完成日期、摘要、关键词、正文、注释、参考文献、附录等项目组成。需要列目录的论文，目录要独占一页。“目录”二字用3号黑体，顶部居中；以下列出论文正文的一、二级标题及参考文献、附录等项及其对应页码。用小4号宋体。论文题目用3号黑体，顶部居中排列，上下各空一行；作者姓名：题目下方居中，用四号楷体。完成时间：作者姓名下方居中，字样为“X年X月”，用四号楷体。摘要：作者姓名下空一行，左起顶头，写明“摘要”字样加粗，点冒号，接排摘要内容。一般用五号字，字体用楷体。关键词：摘要下方，左起顶头，写明“关键词”字样加粗，点冒号，接排关键词。词间空一字。字型字体同摘要。正文：关键词下空一行开始。正文文字一般用5号宋体，每段起首空两格，回行顶格，单倍行距。正文文中标题：一级标题。标题序号为“一、”，4号黑体，独占行，末尾不加标点。如果居中，上下各空一行。二级标题，标题序号为“(一)”，与正文字体字号相同，独占行，末尾不加标点；三、四、五级序号分别为“1．”、“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，一般不独占行，末尾加句号。如果独占行，则不使用标点。每级标题的下一级标题应各自连续编号。注释：注释采用脚注形式。加注符号以页为单位排序，标在须加注之处最后一个字的右上角后，用带圈或括弧的阿拉伯数字依次标示。同时在本页留出适当行数，用横线与正文分开，左起空两字后写出相应的注号，再写注文。每个注文各占一段，用小5号宋体。