1、况下，对角线上的矩阵元也是次最小的。这结果说明了的可靠性和稳定性。图，图，图以不同方式直观的显示了矩阵元的大小关系。轴表示说话者的语音信号编号，轴表示说话者的语音信号编号，轴表示矩阵元的大小。三维曲面图中的蓝色部分，灰度图中的全黑色部分为数值较小区域，可以看书，这个区域基本是在对角线上的。灰度图中的红色连线便显示了黑色方块分布在对角线上及附近。自匹配的识别准确率达到，而不同发音者之间的识别率有明显下降，为。这也是显示出算法在非特定人语音识别中不如特定人语音识别准确。文献指出，使用算法的特定人孤立字语音识别率能高达近，而我们始终无法达到这效果。有几方面的原因录音设备和程序偏简单。个非常良好和精确的模板库是高效率语音识别系统的基础。我们使用简易麦克风和自带录音程序可能无法建立个完备的模板库。算法自身的缺陷。自身算法只适用于孤立字语音识别，而且是简单字。因此识别机理上更加先进的和方法能够满足更高的要。
2、高系统的运行效率。网络功能能从全球网络资源获取所需信息，如数据文件影响文件声音文件等，并对所得信息进行处理，所以说是种网络语言。执行效率的字节码需要经过虚拟机解释成机器码才能执行，所以速度上较慢。但是随着技术的进步，使得其执行速度直逼与。与语言取得成功的领域之就是网络其他语言数页代码条语句传输起始点与结束点，图中的红线就是程序标记的语音信号始末点，可以看出，杂音基本被排除，效果是非常明显的。同时，从以上三个图的对比可以看出，不同发音者的发音波形及特性有较明显区别。原始波形中，发音者的波形在横轴两端不对称，而发音者的波形在横轴两端比较对称能量波形中，两者的区别更加明显发音者的能量高峰在语音后部，发音者的能量高峰在语音前部过零率波形中也可以明显看出两个人的区别。端点检测下的短时能量分析只是语音识别的第步，但是通过该步骤已经可以粗略的区别出不同发音者，并且可以进步分析发音者语音信号的特点。由此证明了。
3、脸，没有吵过嘴，没有发生上大学前所担心的任何不开心的事情。只是今后大家就难得再聚在起吃顿饭了吧，没关系，各奔前程，大家珍重。但愿远赴的常帅平安，留守复旦的陈罗德加油，还有小闫工作顺利。我们在起的日子，我会记辈子的。还要感谢物理的辅导员朱莹，您是复旦最优秀的辅导员，感谢物理系系主任金晓峰教授对我们物理的支持和帮助，最后尤其要感谢物理的每个人。要毕业了，我们不说再见。感谢我的爸爸妈妈，焉得谖草，言树之背，养育之恩，无以回报，你们永远健康快乐是我最大的心愿。在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长同学朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意！吴大钟年月于复旦大学信息科学与工程学院专科论文局域网管理系统姓名贾孝成学号指导教师宋传东专业计算机多媒体技术完成日期年月日枣庄学院信息科学与目录绪论错误！未定义书签。国内外聊天系统的研究现状语言的发展历史的特点。
4、端点检测在语音识别中是非常重要的。实验结果及讨论本实验的运行环境中输出结果如下列图所示图说话者的两组语音匹配结果及距离匹配矩阵图说话者的两组语音匹配结果及距离矩阵从输出记过看，识别具有了定程度的正确度。为了进步验证结果，看下匹配距离矩阵的数据如下图所示距离矩阵的对角线上是正确匹配模板的对应分数，可见对角线上的个数值中有都是在本行中最小的，由此验证了识别结果的正确性。图说话者的两组语音匹配结果及距离匹配矩阵图说话者和的语音匹配结果及距离匹配矩阵图说话者和的匹配矩阵的三维曲面图图说话者和的匹配矩阵的的三维柱状图图说话者和的匹配矩阵的灰度视图结果显示说话者的自匹配识别率为，说话者的自匹配识别率也为，而和之间的识别率为。图，图，图中的匹配矩阵元为每个语音信号和参考模板中所有共个语音信号的匹配距离，可以看出，在正确识别情况下，矩阵对角线上的矩阵元是本行中最小的同个语音信号和自己匹配距离最小，在匹配失败的。
5、求。对算法进行改进比如端点检测已经提高了该算法的识别率。算法仅限于孤立字的语音识别，而连续语音的识别目前来说还比较难以达到高的识别率，这也是今后语音识别课题研究发展的方向。实验结论课题最终在平台的基础上基本实现了个别个体的特定语音识别，基本上达到了预定的目的。基于模型的语音识别简单的说就是通过的程序段，将待识别的语音信号与数据库中的模板进行相似度对比，将相似度最高者最为识别结果输出，同时的识别效率取决于参考模板的清晰度以及广泛度，如果能够建立个范围庞大而且清晰的特定人语音库，将能够大大提高语音识别的效率。我们的试验由于时间以及外部设备的关系，难以组建个非常精确的参考样本，因此识别的效率略微偏低，不过已经足够说明识别算法在特定人孤立字语音识别中的巨大作用。本文对于算法提出了几条在实际操作中切实可行的改进建议，并对参数编程和的应用进行了探讨。在程序中，由于受数据库的局限，并没有实现对于语音的模糊识。
6、况下，对角线上的矩阵元也是次最小的。这结果说明了的可靠性和稳定性。图，图，图以不同方式直观的显示了矩阵元的大小关系。轴表示说话者的语音信号编号，轴表示说话者的语音信号编号，轴表示矩阵元的大小。三维曲面图中的蓝色部分，灰度图中的全黑色部分为数值较小区域，可以看书，这个区域基本是在对角线上的。灰度图中的红色连线便显示了黑色方块分布在对角线上及附近。自匹配的识别准确率达到，而不同发音者之间的识别率有明显下降，为。这也是显示出算法在非特定人语音识别中不如特定人语音识别准确。文献指出，使用算法的特定人孤立字语音识别率能高达近，而我们始终无法达到这效果。有几方面的原因录音设备和程序偏简单。个非常良好和精确的模板库是高效率语音识别系统的基础。我们使用简易麦克风和自带录音程序可能无法建立个完备的模板库。算法自身的缺陷。自身算法只适用于孤立字语音识别，而且是简单字。因此识别机理上更加先进的和方法能够满足更高的要。
7、，但个别个体的特定语音识别也具有广泛的用途。参考文献,之语音处理与合成工具箱影印版,清华大学出版社黄文梅,熊桂林,杨勇,信号分析与处理语言及应用,国防科技大学出版社杨行峻,迟惠生,“语音数字信号处理”,电子工业出版社张焱,张杰,黄志同,语音识别中动态时间规整和隐马尔可夫统模型数据采集与处理年期何强,何英,扩展编程,清华大学出版社,谢锦辉,隐模型及其在语音处理中的应用,华中理工大学出版社,致谢感谢本论文的导师俞熹老师。让人耳目新的是他的治学风格，让我们明白了科研并不是老师手把手带学生，而是引导学生发现问题，然后大量收集资料，潜心钻研。而且，每当我有些棘手的问题时，也能在他那里得到非常及时的帮助。感谢我们组的黄博同学，这篇论文的每个实验细节和每个数据，都离不开你和我共同的辛勤劳动，非常愉快的合作和沟通。还要感谢级的谷雨同学帮助我们对迅速入门。感谢我的室友。四年了，仿佛就在昨天。四年里，我们没有红过。
8、脸，没有吵过嘴，没有发生上大学前所担心的任何不开心的事情。只是今后大家就难得再聚在起吃顿饭了吧，没关系，各奔前程，大家珍重。但愿远赴的常帅平安，留守复旦的陈罗德加油，还有小闫工作顺利。我们在起的日子，我会记辈子的。还要感谢物理的辅导员朱莹，您是复旦最优秀的辅导员，感谢物理系系主任金晓峰教授对我们物理的支持和帮助，最后尤其要感谢物理的每个人。要毕业了，我们不说再见。感谢我的爸爸妈妈，焉得谖草，言树之背，养育之恩，无以回报，你们永远健康快乐是我最大的心愿。在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长同学朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意！吴大钟年月于复旦大学信息科学与工程学院专科论文局域网管理系统姓名贾孝成学号指导教师宋传东专业计算机多媒体技术完成日期年月日枣庄学院信息科学与目录绪论错误！未定义书签。国内外聊天系统的研究现状语言的发展历史的特点。
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