利达一个回路带多少地址码

清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（不定长数字串）和96.8%（定长数字串）。在有5%的拒识率情况下，系统识别率可以达到96.9%（不定长数字串）和98.7%（定长数字串），这是目前的识别结果之一，其性能已经接近实用水平。研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。

一个利达回路可以带256个地址码。

ld3320语音识别模块原理图 ld3320语音模块原理图说明

三、神器的不足

如果需要连接更多的设备，可以考虑使用多个利达回路，并通过等方式进行连接，以实现更大规模的数据通信。同时也需要注意总线长度、电缆质量等因素对数据传输的影响，以保证系统的稳定性和可靠性。

综上所述，一个利达回路可以带256个地址码，但在实际应用中需要注意地址码的性和系统的稳定性。

答案：利达一个回路带16个地址码。

拓展：利达协议在现代计算机系统中已经很少使用，主要是因为其通讯速度较慢，且无法支持多主机系统。而现代计算机系统通常采用更快速、更复杂的通讯协议，如USB、PCI Express等。但利达仍然被广泛应用于一些低端设备的控制中，如电子秤、显示屏等。

利达一个回路包含了256个地址码，也就是说这个回路可以寻址256个不同的设备。其中，地址码是CPU通过总线向I/O设备发送请求时，在地址总线上传送的一组地址信息，用于指定要访问的I/O设备，从而完成数据传输交换。对于利达回路而言，可以通过地址码来指定要访问的设备。

利达是一种数字电路芯片，其回路的地址码数量取决于芯片的型号和设计。不同的型号和设计可以有不同数量的地址码。一些常见的利达型号包括CD4011、CD4023和CD4069，它们的地址码数量分别为2、3和4。在数字电路中，地址码用于选择要作的特定部件或子系统。当多个部件或子系统连接到同一个总线上时，地址码可以使CPU或其他控制器选择要与之通信的特定部件或子系统。因此，在设计数字电路时，需要根据实际需要选择合适的利达型号以满足特定的地址码数量和通信要求。

利达是一款存储器芯片，它的地址线数是由它的容量决定的。一块集成电利达回路是指利用RS-485总线实现数据传输的环路，其中每个设备需要有一个的地址码以便在总线上进行通信。而RS-485总线使用8位二进制地址码，因此多可以有2的8次方即256个地址码。因此，一个利达回路可以带256个地址码。路内部的地址线，是将外部信号传送到芯片内部的位置寻址，它与外部总线匹配来完成读写作。在利达芯片中，单片集成电路内部需要寻址的单元数量是由存储器单元个数来确定的。因此，不同容量的利达芯片所使用的位数也不一样。通常情况下，64Kb的利达芯片，其需要的地址线是16位，而1Mb的利达芯片，需要的地址线数则达到了20位，这也就意味着，16位地址线可以寻址64Kb的存储单元，而20位地址线则可以寻址1Mb的存储单元。由此看来，利达芯片的地址码数量是由其存储单元数量决定的。

利达是一款常见的电子产品，其中回路是利达电路板中的重要组成部分。回路可以实现很多复杂的功能，例如数字信号处理、模拟电路控制等。在回路中，地址码主要用于指定对应的存储单元或者设备，以实现针对特定内容的读写作。由于每个存储单元或者设备都需要一个的地址码，因此随着系统的复杂化，地址码数量也会呈指数级增长。

总体来说，利达电路板上的回路所需要的地址码数量是取决于系统设计的复杂度和功能需求的。在实际应用中，设计者需要根据实际需要来确定所需的地址码数量，以保证回路的正常运行和协调工作。

利达一个回路带的地址码数量取决于利达回路芯片的型号。不同型号的利达回路芯片，所支持的地址码数量也是不同的。在设计电路时需要根据具体的使用要求选择合适的利达回路芯片型号。

利达（LIDA）回路通常可以支持多达2048个地址码。这是因为利达回路采用了数字通信技术，通过数字信号来传输信息。每个地址码都是一个独特的二进制数字，用于标识每个设备在回路上的位置。利达回路的地址码分为两种类型：物理地址和逻辑地址。物理地址是指设备在回路上的实际位置，而逻辑地址则是指设备在逻辑上的虚拟位置。在实际使用中，利达回路通常使用逻辑地址来标识设备，这样可以更加灵活地管理回路中的设备。总之，利达回路可以支持多达2048个地址码，这为大型建筑物和安防系统的管理提供了方便和效率。

HTML5语音识别原理是什么？可以很简单实现，但是具体原理是怎么样的?

所谓模型锻炼就是指依照一定的原则，从大量已知语音形式中获取一个特征的模型参数。而形式匹配则相反，是依据一定原则，将未知语音形式与模型库中的某一个模型取得匹配。

一、应用

HTML5语音识别（现在一般用在搜索上），目前相关介绍还是挺多的。为何呢？因为很简单！

下面是个普通文本框：

而稍稍多敲几个字母，其就变成了支持HTML5语音API的语音识别文本框了。

你想想看哪？一说语音识别，哇靠，外行人(比方说你受尽脸色的产品经理或是老板之类)一听，立马觉得这玩意哄哄。但是，你却搞出来了，OK，这下可以尽情了：老板那，昨儿个我放弃和女友啵啵的好机会，埋头苦干，加班加点攻克语音识别这个的技术难关，皇天不负有心人，终于让我拿下啦！！

必然的，什么刮目相看，滔滔江水敬仰之情都来了。因此，HTML5语言识别就是每个前端人员都必备的装B神器。

装B模式启动

自从讲解器语音导览。由一名解说员佩戴讲解器发射器带领一群佩戴接收器的参观者。以上第三，第四种方式大多都在室内展览，如博物馆、展览馆等，而讲解器室内室外皆适用。有了HTML5语音识别，老板再也不用担心网站不高级了，so easy!

HTML5 语音识别 网站高级 so easy

二、庐山小面目

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。因此，有必要大家都来试试这装B神器。如果您手头上有活正在使用的是Chrome 11+浏览器，您可以狠狠地点击这里：HTML5语音识别功能demo

看到没，文本框后面有个麦克风模样的东西，我们满怀崇敬之情点击之，突然眼前亮光一闪，(//zxx:不是亮瞎了金钛狗眼)，神器出现了：

神器降临 张鑫旭-鑫空间-鑫生活

此时，对着音频输入设备（如耳麦）发出你那或妖娆，或醇厚，或磁性的嗓音，啊~~

于是，神器显威，樯橹吹灰：

模仿大S说话

语言识别二、语音识别系统的分类结果

如果网速不行，或是google被墙了，或是你长时间不说话，或是说得是鸟语，神器可能就会不高兴，然后这样：

长时间不说话，神器不开心

说鸟语 神器不开心

当然，这里的语言识别还有其他参数或是方法。

比方说表示语言的：

以及表示语法的（据说bUIltin:search可以过滤助词，不过我没测试过）：

还有一个onwebkitspeechchange的方法，发生在语言识别成功，且文字输入到文本框后触发。

input.onwebkitspeechchange = function() {

// ...

};

人无完人，金无足赤。虽说HTML5语言是被是前端开发人员装B神器，但是，并不是每次都装得很perfect的。什么时候会掉水沟呢？我目前知道的有两种情况：

1. iframe中定位问题

如果语音识别框在iframe中，则，神器定位似乎出现了偏——相对于父级上下文容器定位了。//zxx:因为HTML5不鸟iframe了？

iframe下语音框很错位demo

2. 语言内容累加的问题

在正常情况下，点击语音那个小图标，输入框中的文字还是处于选中状态的，于是，新的语言信息会覆盖之前的文字。但是，如果这种选中状态丢失，就是出现语音识别内容不断累加的bug.

您可以狠狠地点击这里：语音识别累加bug实例

例如，我们次说，”yu yin sou suo”，出现的是：

但是，要是你继续说，”yu yin shi bie”，则出现的不是“语音识别”，而是“语音搜索语音识别”，两者累加了，而不是覆盖。这种情况再本文个demo中是不会出现的。

语音搜索内容累加bug展示

为何，这个demo做了个很小的事情，就是在文本框（搜索框）失去焦点的时候，值重新赋了下。——因为文本框重新赋值会去掉文字选中状态，然后……

还是不明白？静下心，多花几分钟想想，会明白的。

四、要不，在说点什么

文章标题有两个字，“渐进”，应该都懂什么意思。别跟我整什么“IE6不支持”有的没的的，不支持就不支持，又不是没有基本生活保障。目前，就Chrome 11+浏览器上有该功能。

考虑到低级变高级的成本实在是低，而且基本上对之前的基本功能没有任何影响。因此，我觉得所有网站所有的类似搜索的输入框都让他支持HTML5语言识别吧！想想这是你翻身的好机会，就果断去做了吧！！

浏览器提供的功能，比如chrome，如果没有提供的话就不能用，具体实现的细节主要是chrome的离线语音识别引擎。

浏览器提供的功能，比如chrome，如果没有提供的话就不能用，具体实现的细节主要是chrome的离线语音识别引擎。

语音遥控器的原理是什么

我不喜欢嚼人家的烂根子，但是，就算闹得再轰轰烈烈，那些种田的农民伯伯也不知道“半13 连体裤”为何物。因此，一想到如此简单实用的功能还有不少人并不熟知，我这心里啊，就觉得不踏实。基础知识

原理：语音识别遥控器去除语音信号中对于语音识别无用的冗余信息，保留能够反映语音本质特征的信息，并用一定的形式表示出来。语音识别遥控器通过标准的有限状态变换器作将他们组合起来，构建一个从上下文相关音素子状态到词的变换器。

目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块。该模块的主要任利达一个回路（LD3320）是一款语音识别芯片，它通过引脚和串口两种方式与主控进行通讯。其中，采用引脚通讯时，每个回路需要16个地址码来进行寻址；在串口通讯时，利达一个回路需要32个地址码来进行寻址。同时，该芯片还支持多机协作，可以通过地址码的修改，在同一片主控中控制多个利达回路的并行工作。总的来说，具体需要使用多少地址码，取决于通讯方式和应用场景的需求，需要根据实际情况进行选择和配置。务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。

语音识别是计算机在什么方面的应用

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。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。

语音识别技术的应用情况

语音质检语音质检普遍被应用在智能外呼和领域。

语音识别技术常见的应用就是智能语音助手，如“小度在家”和“小爱同学”，它们可以帮助用户完成语音指令的识别、语音合成和自然语言理解等复杂工作。

就是VoiceUI在KeyUI的边上加上一个VoiceUI。

自动语音据，W3C提出针对普通话的语音技术标准，并加入日语、韩语等语种。到目前为止，W3C推出的语音技术标准中成功的是VoiceXML 2.0，支持VoiceXML 2.0的Web浏览器可以解释VoiceXML 2.0脚本并向用户呈现语音信息，同时还能接受用户的语音请求，其功能相当于语音浏览器，大大促进了语音技术在网络中的应用。识别的应用说明

自动语音识别功能ASR(AutomaticSpeechRecognition)即语音识别技术，是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的文字信息，从而识别说话人的语音指令以及文字内容的技术。

语音识别应用场景有下面几个方面语音输入摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。略带口音的普通话、粤语四川话方言、英文，均可有效识别，并可根据句意自动纠错、自动断句添加标点，让输入更快捷，沟通交流更顺畅。

语音识别技术的应用非常广泛，可以用于智能、智能家居、智能导航、智能汽车等领域。它可以帮助人们更快更准确地完成任务，提高工作效率。此外，它还可以用于语音识别软件，帮助人们更快更准确地输入文字，提高工作效率。

您可以使用腾讯路宝，可以语音导航的！路宝产品的一个显著特征是，腾讯在与汽车厂商合作的基础上研发了“驾驶行为打分功能”。

博物馆讲解器将尽可能多地为博物馆提供导览服务。为了把有限的资源用在“刀刃”上，蓝牙团队讲解器进驻的场馆都经过筛选，体现历史文化价值、展品内容丰富的场馆成为优选。

现在很多手机浏览器都支持语音呀，UC，QQ，海豚等，不过我觉得还是UC浏览器做得，用了很多年，习惯了也很好用。

旅游领域：在旅游领域，小鱼易连可以用于导游与游客之间的语音导览、景点介绍等。教育领域：在教育领域，小鱼易连可以用于学生之间的语音交流、教师与学生之间的语音互动等。

语音识别可以应用到哪些场景?

1、此外，在智能家居领域，语音识别技术也得到了广泛应用，智能音箱可以通过语音指令控制家电，实现智能家居的场景搭建。除此之外，语音识别技术还可以被用于语音搜索、电话等领域。

2、语音识别技术的应用非常广泛，可以用于智能、智能家居、智能导航、智能汽车等领域。它可以帮助人们更快更准确地完成任务，提高工作效率。此外，它还可以用于语音识别软件，帮助人们更快更准确地输入文字，提高工作效率。

3、文字录入是语音识别基本的应用，一般通过语音输入法进行。这方面做得较好的有IBM、微软、科大讯飞等，很多输入法都用的是讯飞的语音识别引擎。

4、语音识别是将语音精准识别为文字，可适用于手机语音输入、智能语音交互、语音指令、语音搜索等短语音交互场景。语音识别应用场景有下面几个方面语音输入摆脱生僻字和拼音障碍，使用语音即时输入。

5、GoogleAssistant：GoogleAssistant是谷歌公司的语音识别应用，它支持多种语言，可以帮助用户完成各种任务，如打电话、查询天气预报、播放音乐等。

6、未来语音识别技术的应用前景如下：智能家居：可以控制家里的灯，电视，空调等电器。智能汽车：可以控制汽车的导航，音乐，空调等系统。医疗：可以帮助医生快速记录病人的病历，并帮助病人自我诊断。

语音识别技术原理是什么及应用

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。

语音识别技术是一种将语音转换为文本的技术。它通常包括两个主要步骤：语音预处理和语音识别。语音预处理步骤包括语音信号的采集、降噪、分帧、特征提取等作。

语音识别控制系统是什么

1、语音控制系统可以用语言完成传统的按键作，可以让驾驶员眼睛向前看，手不离方向盘，从而保证更高的安全性。语音控制功能是否好用，取决于语音识别的程度。

2、智能语音控制系统是什么原理1语音采集模块主要完成信号调理和信号采集等功能，它将原始语音信号转换成语音脉冲序列，因此该模块主要包括声/电转换、信号调理和采样等信号处理过程。

3、语音识别：给机器装上耳朵，使其能够听懂人的语音指令。智能语音识别系统：能够对语音识别到的信息进行进一步的处理，一般来说是将语音识别、NLP自然语言理解、知识库三方面与应用向结合。使用户通过自然的语言来控制相应设备。

4、语音识别控制系统是一项便利性配置，若揽胜星脉有语音识别控制系统，揽胜星脉车主可以按下方向盘上的语音按键或直接呼出，可以实现呼叫电话、控制音量、调节空调、查询路线等功能。

5、一汽-大众揽巡搭载的IQ.科技互联系统是一大亮点，在消费者中得到了充分地认可。这个系统拥有着强大的语音识别控制功能，让车主可以通过自然语音与车机系统进行对话交流，系统会快速做出反应，获知客户的需求，并根据指令做出作。

6、以下是相关介绍：定义：语音识别控制系统是一项便利性配置，若帕萨特有语音识别控制系统，帕萨特车主可以按下方向盘上的语音按键或直接呼出，可以实现呼叫电话、控制音量、调节空调、查询路线等功能。

我们可以把语音识别和语音称为什么

语音技术在网络浏览器和其他领域的的需求越来越迫切，制订语音技术标准或规范的条件工作已经基本就绪，但针对各个具体语种的工作还很多。万维网联盟W3C在制定语音技术标准或规范方面做了大量工作，从2000年开始，先后发布了一系列用于语音识别、语音合成的标记语言规范; 为了制订一种通用标准，并被广泛采用，W3C邀请了上的大公司，如Sun、 IBM、Intel、微软等参加工作组。除了语音识别/合成标记语言，工作组还在开发语义翻译和呼叫控制扩展标记语言两种语音标准。这些标准都是W3C语音接口框架的重要部分，目的是为网络建立语音应用软件。

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2010-03-06

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描述

语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。

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。

特定人语音识别的方法

目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。

说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，其系统构成如图1所示。

由上图也可以看出，每个司机在购买车后必须将自己的语音输入系统，也就是训练过程，当然是在安静、次数达到一定的数目。从此在以后驾驶过程中就可以利用这个系统了。

所谓预处理是指对语音信号的特殊处理:预加重，分帧处理。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。用具有 6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器实现。虽然语音信号是非平稳时变的，但是可以认为是局部短时平稳。故语音信号分析常分段或分帧来处理。

历史

早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。

1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)， 及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。

语音识别技术的重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复终实现了个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。[3]。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。

尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。

模型

目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成

信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。 统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。 发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。 语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。 解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以概率输出该信号的词串。 从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符号串使得：

W = argmaxP(W | O) 通过贝叶斯公式，上式可以改写为

由于对于确定的输入串O，P(O)是确定的，因此省略它并不会影响上式的终结果，因此，一般来说语音识别所讨论的问题可以用下面的公式来表示，可以将它称为语音识别的基本公式。 W = argmaxP(O | W)P(W)

从这个角度来看，信号处理模块提供了对输入信号的预处理，也就是说，提供了从采集的语音信号(记为S)到 特征序列O的映射。而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元，并且提供了在给定输入特征下，估计P(O | uk)的方法。

为了将声学模型建模单元串映射到符号集，就需要发音词典发挥作用。它实际上定义了映射的映射。为了表示方便，也可以定义一个由到U的全集的笛卡尔积，而发音词典则是这个笛卡尔积的一个子集。并且有：

，语言模型则提供了P(W)前段时间在淘宝逛时看到这块语音控制板子（鹿小班）引起了我的兴趣，据介绍这块离线语音控制板可以自己编辑200条词条，实现控制继电器、舵机、LED等功能，关键是它小巧、价格便宜啊，光板25块，加喇叭一共是30块，对比其他ASR的板子七八十块，自己玩玩不心疼，刚好自己在学习Arduino，因被困回不了家见不到老婆，就用它造一个离线版的桌面老婆吧。。这样，基本公式就可以更加具体的写成：

对于解码器来所，就是要在由,,ui以及时间标度t张成的搜索空间中，找到上式所指明的W。

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结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行作。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。

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。

一、语音识别的发展历史

(1)国外研究历史及现状

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是个可以识别十个英文数字的语音识别系统。

但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研目前的语音识别技术在以下方面仍有提升空间：多语言支持：目前大多数语音识别系统只支持英语或某些主要语言，对于少数语言的支持较。环境噪声抵消：在复杂的环境中，如嘈杂的商场或高速公路，语音识别系统的准确性降低。究则是在60年代末70年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。

随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象；第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的异；第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。

实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)的Sphinx系统，它是个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。

这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化,从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。

统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。

20世纪90年代前期，许多的大公司如IBM、苹果、AT＆T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。比较有代表性的系统有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking,Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper,Sun的VoiceTone等。

其中IBM公司于1997年开发出汉语ViaVoice语音识别系统，次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice'98。它带有一个32,000词的基本词汇表，可以扩展到65,000词,还包括办公常用词条，具有“纠错机制”，其平均识别率可以达到95%。该系统对语音识别具有较高的精度，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。

(2)国内研究历史及现状

我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行863后，863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到先进水平。中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别重点实验室。

中科院自动化所及其所属模式科技(Pattek)公司2002年发布了他们共同推出的面向不同计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品——PattekASR，结束了中文语音识别产品自1998年以来一直由国外公司垄断的历史。

lu asr01好还是LD3320好

解释：利达是一种简单的串行通信协议，通常用于控制低速周边设备。利语音识别/合成系统性能评测标准: 美国技术与标准研究所(NIST)主持了这个方面的工作。从20世纪90年代中期开始，NIST就开始组织语音识别/合成系统的性能评测工作。由于语音识别/合成系统的实现技术各种各样，对它们的评测实际上是相当困难的。20世纪90年代初期的时候，语音识别/合成系统大量推出，但往往出现下面的情况: 某个系统在推出时，声称该系统有很高的性能，但实际应用的时候其性能与宣传的别很大。因此，NIST认为应制定出一套评价语音识别/合成系统的技术标准，让所有的语音识别/合成系统在这套评测标准下进行评估，以得到客观的性能评价指标。在该领域，NIST陆续制定了评价语音识别/合成系统的词错误率WER的计算规范，语言模型的复杂度的计算规范，训练和测试语料的选取，系统响应时间标准，合成语音自然度的评价规范，测试程序的规范等。近年来，NIST又制定了针对其它语种(如，汉语，日语等)的评价标准。NIST的评价标准迅速得到了语音识别/合成领域开发者的支持，越来越多的大公司积极参加NIST组织的评测活动，同时也推动了语音识别/的发展。国内的“863”智能人机接口专家组也开展了类似的工作，陆续制定了针对汉语语音识别与合成系统性能的评价规范。达通过单一的数据线进行通信，因此其通讯速度较慢，但通讯线路简单且易于实现。每个设备在利达总线上都有一个的地址，这个地址由4个二进制位组成，因此一个回路可以支持16个设备。

LU_ASR语音控制板语音识别技术，目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。更好些。

库洛米安静书制作教程

语音识别技术,语音识别技术是什么意思

库洛米是一款可爱的卡通角色。关于库洛米的安静书制作教程，以下是一种简单的步骤：

有好用的语音导览器介绍吗?

1. 准备材料：需要一本旧书、剪刀、胶水、黑色卡纸、白色卡纸、马克笔等。

语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。如果从说话者与识别系统的相关性考虑，可以将识别系统分为3类：(1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别；(2)非特定人语音系统：识别

2. 将黑色卡纸粘贴在白色卡纸上，作为背景。

3. 从旧书中选取有关库洛米的故事页面，用剪刀剪下。

4. 在剪下的页面上涂上胶水，然后粘贴在黑色卡纸上。

5. 用马克笔在页面上添加库洛米的形状，然后填写颜色。

6. ，你可以添加一些其他元素，如贴纸或装饰，让你的安静书更有趣。

以上就是制作库洛米安静书的基本步骤，希望对你有所帮助。记得在制作过程中尽情发挥你的创意，制作一本的安静书。

[语音识别标准之痛]语音识别的输入测试标准

或者是这样：

语音技术涉及到语音编码、语音合成、语音识别、语音技术应用等多个技术领域。本文讨论的不是语音编码的标准问题，而是对语音合成与识别领域的技术标准做一个研究与探讨。 语音技术涉及到语音编码、语音合成、语音识别、语音技术应用等多个技术领域。目前，关于语音编码，标准化组织ISO和电信联盟ITU上已经制订了一系列的技术标准，分别应用在有线通信、移动通信、数字音响等领域。但是，关于语音合成与识别技术的标准还没有一个统一的规范，ISO和ITU在这些领域也没有颁布技术标准和规范。虽然有些标准化组织、研究机构和大公司提出了各自的技术规范草案，但是没有得到广泛的承认和支持。上，许多跨国公司，如IBM、Microsoft、AT&T、Naunce、Sun System等对语音技术的研究已经持续了多年，对制定语音技术领域的标准非常关心并积极参与，希望能把各自公司的研究成果纳入到技术规范和标准中去，以期在激烈的竞争中处于技术的制高点。现在，与互联网有关的语音技术应用领域，相关的语音标准发展迅速，形成了VoiceXML和SALT两大语音标准阵营，并各自都获得了广泛的支持。但是，对语音合成与识别的核心技术，如系统框架、接口规范等还没有统一的标准。本文不讨论语音编码的标准问题，而是对语音合成与识别领域的技术标准做一个初步的探讨。

虽然目前上还没有统一的、得到广泛承认和支持的语音合成与识别领域的技术标准，但是，这方面的研究工作发展迅速，近几年推出了许多研究成果，特别是W3C组织积极推动并发布了多个语音技术应用方面的规范或标准。例如， W3C发布了Voice Browser(语音浏览器)标准的草案。在这个标准中，Voice Browser标准(草案)定义了几种支持语音输入和输出的链接语言。这些链接语言使语音设备可以跨越各种硬件和软件平台,特别是设计了关于对话、语音识别语法、语音合成、自然语言语义和搜集可重复使用的对话组件的链接语言。这些链接语言和组件就构成了未来语音界面框架。现在，这个标准组中的参加成员有AT&T、Cisco、Hitachi、HP、IBM、Intel、 Lucent、Microsoft、Motorola、Nokia、Nortel、Sun和Unisys等公司。由于语音识别与还处在迅速发展阶段，制订出一套合适的技术标准很不容易。关于语音技术(除了语音编码)有关标准的制定工作主要集中在三个层面。

语音技术应用: 在这个层面上，主要规定在应用开发中如何使用语音合成与识别技术，即应用程序与语音合成/识别引擎之间的通信协议/语言，许多跨国公司积极参加了这个层面的规范与标准的起草、制订工作，例如，如IBM、AT&T、Naunce、Microsoft、Sun System等，推动并且形成了VoiceXML和SALT两大语音标准阵营。从开发者的角度看，这些标准都是面向应用系统开发用的。万维网联盟W3C主持了VoiceXML的起草和制定工作，并从2000年开始陆续发布了VoiceXML的多个版本，其中包括了语音识别语法规范和语音合成标记语言等。这些标准不仅使应用程序可以移植，而且还能够使语法相关联。VoiceXML 2.0是一种标记语言，用于建立话音界面，相当于带语音功能的HTML。现在已经有数百个大的厂商开发了基于VoiceXML的应用程序。SALT表示语音应用标记语言，它是在现有的标记语言，如在HTML、XHTML的基础上，增加了对语音和多媒体功能的支持而形成的。对语音应用，它主要关注的是如何通过电话得到语音服务。2002年，SALT联盟论坛发布了SALT技术规范的草案，并且把它提交给了W3C，希望能成为技术标准。参加和支持SALT技术规范的大公司包括: Cisco Systems Inc., Comverse Inc., Intel Corp., Microsoft Corp., Philips Speech Processing 以及 SpeechWorks International Inc.等。

语音识别/合成引擎及其开发接口: 在这个层面上还没有一个技术标准或规范被广泛承认和采纳。ISO、ITU、NIST、W3C等标准化组织都没有在该方面推出技术标准或规范。实际上，这方面的工作涉及到许多语音识别/合成系统的具体实现问题，而系统的实现方法千变万化，难以用一个统一的规范和标准来规范。虽然没有语音识别/合成引擎及其开发接口的统一的标准和规范，但一些开发厂商和研究机构还是制定了各自的规范，在各自的语音系统中得到了实现，并随着语音识别/合成系统的推出而发布。

IBM在其推出的语音识别与合成引擎ViaVoice中规定了开发接口，提供了几百个开发接口函数。Microsoft推出了基于它的语音识别与合成引擎开发语音应用的接口Speech SDK, 在其中也提供了类似的开发接口函数。但是，IBM和Microsoft的语音识别与合成引擎的实现细节没有公开，也没有提供这方面的技术规范。另外，美国的CMU大学、英国剑桥大学电子工程系的HTK开发组都发布了开放式的语音识别与合成引擎的源码以及相应的开发工具，它们的语音识别与合成引擎的实现方法纷纷被众多的开发者所借鉴，从而形成了业界很有影响的开发规范，但是，这些规范也不是标准。目前，有许多语音识别与合成引擎，但是没有提供实现的技术规范，因此，这些系统的实现和提供的接口只是遵守各自特殊的规定，没有规范化并得到广泛的应用。

中文语音技术标准现状

制订中文语音技术的有关标准，对促进中文语音技术应用、推动中文语音产业发展、增强民族软件核心竞争力均具有非常重要的意义。信息产业部、“863”专家组、技术监督局和信息标准化委员会分别于2001年、2002年、2003年召开了三届语音标准研讨会，并于2003年11月由信息产业部科技司正式下文成立了“中文语音交互技术标准工作组”。

“中文语音交互技术标准工作组”是由国内产、学、研、用等企事业单位以及大专院校等自愿联合组织、经信息产业部科技司批准成立的、组织开展中文语音交互领域技术标准制定和研究活动的非营利性技术工作组织。该工作组的主要工作任务是研究并制定与中文语音交互技术有关的数据交换格式、系统架构与接口、系统分类与评测及数据库格式与标注等方面的标准。目前，语音合成和语音识别通用标准已正式立项为标准，报批稿已经完成，多个产业相关的应用技术标准也正在制定之中。

“863”智能人机接口专家组在20世纪90年代中后期邀请国内的一些研究机构和大学制订了针对汉语语音识别与合成系统的评价规范，该评价规范应用到了历届对“863”支持的汉语语音识别与合成系统的评价过程中。如果从语音识别与标准的三个层面考察，国内在该领域的研究工作主要集中在系统性能的评价规范的制订上，至今还没有正式实施的标准。但是，随着国内的语音应用开发地迅速发展，没有一个统一的技术规范或标准会造成许多开发重复，资源浪费。

例如，如果语音识别与合成引擎支持媒体资源控制协议(MRCP)， 语音应用开发者采用MRCP，IVR和语音识别与合成引擎开发厂商之间的专有用的连接器就不需要了。再如，随着语音技术和应用市场需求增大的同时，面临着复杂系统互联的问题。在系统的互联接口、内容交换数据格式等方面没有一个大家共同遵循的标准，其开发难度、维护难度和运营难度是非常巨大的; 没有一个大家共同遵循的标准，语音合成/识别引擎与电话设备、后台数据库、地理信息、无线定位等其他组成部分完成通信也是非常困难的，这些都成了阻碍语音应用大规模发展的绊脚石。因此，制订和研究汉语语音技术领域的标准已迫在眉睫。

技术标准的主要内容

为了适应网上语音浏览、语音信息检索、交互式语音应用的发展需求，语音识别与的标准制订工作的重点目前应该集中语音技术应用层面和语音识别/合成引擎及其开发接口上。这样的一个标准或规范必须是有代表性的，通用的，被广泛接受和采用的; 显然，制定一个这样的标准不能闭门造车，要有标准的使用机构或潜在的使用机构参与，还必须与上已有的类似的标准接轨，与上的标准化机构，如ISO、W3C、ITU等密切合作。值得注意的是，语音识别/合成的实现算法千万别，该领域的标准或规范只能提供一个实现框架，没有必要对具体的实现算法和技术细节进行约束。另外，语音技术标准还应该与具体应用无关，与语音识别/合成引擎无关等。

如上所述，语音技术标准(除了语音编码)的制订工作主要集中在三个不同的层面上。这三个层面标准的内容分别是:

语音技术应用: 一般基于语音的应用都有如下图所示的架构(已简化)。

在这个层面上，语音技术标准的主要内容是: 规定语音输入、语音输出、识别结果、返回结果的格式和属性。语音输入和语音输出属于用户与语音信号处理引擎之间的交互过程，所以，这部分也包括语音用户界面的内容; 识别结果是语音信号处理引擎输出的结果，也是识别结果执行引擎的输入，识别的结果一般是文本或命令，如何将识别结果格式化是该层面的主要任务; 返回结果是识别结果执行引擎的输出，也是语音信号处理引擎的输入，经语音信号处理引擎处理后，以语音的方式返回给用户。为此，需要规定语音输出的参数格式，如韵律特征、重音特征和停顿等。制订这方面的标准内容还应该考虑汉语语言和语音结构的特殊性。现在已经发布的技术标准或规范主要是VoiceXML和SALT，它们都属于描述和规定语音技术应用的层面，都是基于标记语言的格式。

语音识别/合成系统性能评测标准: 在这个层面上，语音技术标准的主要内容是: 评价语音识别引擎的性能指标，主要包括: 词汇量大小、识别方式、词错误率WER、语言模型复杂度、响应时间、训练和测试语料等; 评价语音合成引擎的性能指标，主要包括: 词汇量、自然度、清晰度、测试语料等。虽然我们可以借鉴NIST在这方面的经验和标准，但是针对汉语语音识别/合成系统性能评测标准，我们不能照搬，必须考虑汉语的特点。

语音识别/合成引擎及其开发接口: 在这个层面上，语音技术标准的主要内容是: 规定语音识别引擎的输入/输出的格式，如输入语音的方式(已有的语音数据的输入/Mic语音输入)、语音数据的格式、语音特征向量的格式、控制参数的语义格式、输出是文本串的格式、拼音串的格式、音素串的格式等，提供给用户开发接口的函数名、入口/出口参数、功能描述等; 但是，语音识别引擎的实现细节不应该包含在此部分的标准内，如引擎应该包含哪些模块，使用什么样的语音特征向量，如何计算语音特征向量，如何建立模板，如何匹配计算等，都不应该加以约束，而允许开发者采用适当的算法实现。关于规定语音合成引擎，需要规定的是: 输入的格式，如纯文本/拼音、带有控制串的文本/拼音、控制串的语义格式描述、输出的格式、提供给用户开发接口的函数名、入口/出口参数、功能描述等; 但是，语音合成引擎的实现细节不应该包含在此部分的标准内，如引擎应该包含哪些模块，如何进行输入文本的分析，如何分词，采用什么样的合成基元和算法等，都不应该加以约束。关于这部分标准的内容，IBM和Mic次语音搜索可以识别 张鑫旭-鑫空间-鑫生活rosoft语音识别/合成引擎开发文档提供了详细的开发接口函数的信息，而且功能基本相同，可以为制订语音识别/合成引擎开发接口提供参考。语音识别引擎开发工具包HTK详细描述了如何开发一个新的语音识别引擎，对制订该部分标准的内容也具有参考意义。

链接:语音技术标准的三个层面推动技术标准制订

语音遥控小车制作问题，单片机控制

具体来说，在利达电路板中，每个回路通常需要多个地址码来完成数据读写作。例如，芯片选择器需要使用特定的地址码来选择要访问的芯片，而存储器芯片也需要特定的地址码来选择要访问的存储单元。因此，一个回路中可能需要使用多个地址码来完成特定的作。

ICRou在实际应用中，需要注意每个设备的地址码不能重复，并且需要根据具体情况选择合适的波特率、校验位等参数以保证数据传输的稳定性和可靠性。te公司的LD3320，是非特定人的语音识别芯片，单片机通过读写寄存器可以把汉语拼音串的识别词传给LD3320，开始语音识别工作。

凌阳单片机61A可以实现语音识别功能的芯片，一般小客户只能拿到特定人识别的参考代码。

你说的语音识别，然后转换遥控代码，那是不是可能的，如果是这样做的话不是不可能，是比较复杂，你要语音识别芯片，进行识别语音，然后在单片机内部写相应的协议，进行执行，如果你想语音识别来控制遥控编码，不用直接控制遥控小车，那个没有必要。

如果要做语音转换遥控代码，你必须自己写个遥控器，然后用单片机控制语音识别，在单片机内部控制遥控发射相应的代码，进行控制遥控小车，团队语音导览，针对团队接待参观。团队语音导览，顾名思义便是针对有接待需求的展馆/景区，有专门的讲解员进行接待。这个相对比较麻烦，浪费硬件开销。