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语音识别技术在车载领域的应用及发展

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时间：2019.07.01

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语音识别作为人工智能领域的关键技术之一受到了广泛关注，深度学习的出现使语音识别技术商业化成为可能。文章分析了语音识别技术的原理、基本框架及研究历程，梳理了语音识别领域最为重要的声学模型及语言模型在每个
语音命令转换器实现设计

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随着互联网技术的不断发展，语音识别、语音翻译等在生活中普遍应用。以现有基于互联网构建的语音识别技术为基础，对其原理进行分析，语音命令转换器利用离线数据库进行语音降噪处理，识别采集的语音信息并转换形成文
一种语音识别中核心词快速模型优化方法

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时间：2019.07.01

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针对国网客服电话语音识别在特定领域核心词识别效果差的问题，提出一种基于HCLG领域词权重增强和领域词纠正的方法，能够实时并快速地添加领域词，从而动态地优化语言模型，提升语音识别效果。将该模型和算法优化
一种基于语音识别的多功能垃圾桶

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时间：2019.07.01

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智能化已成为一种时代的趋势，现如今人们的需求使得全球智能化成为一种潮流。垃圾桶是人们生活和工业中不可或缺的装置，本次设计以stc89c52单片机作为多功能垃圾箱系统的控制核心，由语音控制系统、超声波避
具有语音识别功能的声控小车的设计与实现

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时间：2019.07.01

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语音识别技术是实现人工智能一项主要技术，是当前研究热点。本文采用STM32单片机和LD3320语音模块作为硬件平台，设计了一款具有语音识别功能的声控小车，首先通过PROTEUS软件进行了功能仿真，然后
简易分析判断语音识别智能车的设计

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时间：2019.07.01

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文中在研究人工智能和物联网技术的基础上，设计了一个简单的语音识别可控远程视频监控智能车辆分析判断机器人。该智能车机器人可以接收用户发出的语音指令，并对用户的语音指令进行分析后响应。此外智能车身搭载的安
简述语音识别的实现过程

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时间：2019.07.01

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随着科学技术的不断进步，语音识别已经开始从实验室阶段逐步进入人们的生活中。语音识别凭借其安全、高效、便捷等优点，得到了越来越多的关注和使用。语音识别所涉及的领域也越来越宽泛，例如智能家具、远程操控、智
基于智能语音的智能家居系统设计

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文中设计了一款智能家居系统，主要介绍了语音识别技术的相关基础原理以及流程。详细分析了一段语音信号从采集到预处理，提取特征值后与语音库中的声学模型比对得出识别结果的过程及隐马尔科夫的建模过程、算法流程，
基于语音通信的门禁系统设计

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本论文设计了一种基于语音通信的门禁系统，该系统利用AT24C存储器通过ASR算法进行密码的训练与存储，以MIC接收语音信号并通过单片机进行预处理和DTW算法频域分析，以频谱分布概率是否符合R-squa
基于语音识别技术的智能小车控制系统研究

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智能小车的无线遥控和手机远程控制等控制方式都是手动控制小车运动，针对其智能化和个性化程度不高的问题，本文提出设计一种基于语音识别技术的智能小车控制系统，它是通过语音指令来控制小车的运行，有效地提高了小
基于语音识别技术的智能家居网关系统设计

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针对目前市场上语音控制家居产品的语音识别必须在服务端进行，在缺乏互联网情况下则无法使用，以及智能家居设备采用有线组网方式导致升级维护成本高的问题，设计一款采用WiFi、蓝牙等无线混合组网技术搭建的异构
基于语音识别技术的移动机器人控制系统研发

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语音识别技术目前已经广泛应用在移动机器人设备中，对移动机器人的控制性能产生了重要的支持作用。为了进一步分析语音识别技术在开发移动机器人控制系统功能方面的优势。本研究设计了基于语音识别技术的移动机器人控
基于语音识别技术的写字机器人设计

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本文针对写字机器人进行学习研究，写字机器人的系统设计还不尽完善，本文将语音识别技术用用到写字机器人的设计中，设计并完成以STM32F103小型嵌入式控制器为核心的具有语音识别功能的写字机器人系统。该系
基于语音识别的智能家居系统的设计与开发

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随着人们收入水平和生活水平的显著提高，智能家居越来越多地走进人们的生活。目前，移动终端系统以多样化、图形化的智能家居界面控制着智能家居设备，受到了人们的青睐。为了进一步解放人们的双手，使人们更加轻便地
基于语音识别的智能家电控制系统的设计

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人工智能技术的飞速发展，促使传统家电走向智能化；而语音识别技术的进步，使得人与物之间沟通成为可能，拓宽了人的交流方式，为人类带来了诸多便捷。为了能让家电听懂人说话以及为人提供更优质的服务，以语音识别家
基于语音控制的智能轮椅

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本设计基于飞思卡尔Kinetis®KL26P121M48SF4RM单片机，通过LD3320语音芯片接收语音信息，并传输到Kinetis®KL26单片机依次通过语音信息预处理、语音信息优化处理和特殊语音
基于异构计算的语音识别解码加速方法

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时间：2019.07.01

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提出一种基于异构计算方法加速基于神经网络声学模型的语音识别解码器的方法。该方法通过GPU和CPU协同计算，利用GPU的浮点运算能力和并行计算能力加速神经网络计算，从而加快语音识别解码过程。为了充分利用

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