基于android的语音识别实现毕业论文
2022-01-27 15:22:40
论文总字数:18147字
摘 要
声音是人的自然属性之一,使用语音是人类固有的生物学特性,不轻易被模仿或偷盗,你总是可以使用,并可用于实现长途电话网络服务。相对于以前的密码,钥匙或其他识别方法更让人值得信赖,因此有广泛的应用,引起越来越多的人的关注。
本文主要研究基于安卓的语音识别及语音指令,分析引入的语音识别算法和语音指令。本文一共有六章内容,第一章介绍了语音识别的相关背景和发展前景;第二章主要介绍了实现语音识别和语音指令的相关工具和接口;第三章主要介绍了需求获取和需求分析;第四章主要从结构设计、类设计和界面设计三个方面介绍了软件的设计与实现;第五章则是设计测试用例测试软件的性能和功能是否完整准确;第六章主要总结了本次设计的相关工作并且提出了展望。
本次设计主要实现了语音识别的DTW算法并且在安卓平台下实现了语音识别功能,而且在语音识别的基础上实现了语音搜索和语音点歌功能。
关键词:语音识别 安卓平台 语音指令
Research on Voice recognition based on android.
Abstract
Voice is one of the natural attributes of human beings. The use of voice is an inherent biological characteristic of human beings. It is not easy to imitate or steal.
This paper mainly studies voice recognition and voice commands based on android, analyzes the introduced speech recognition algorithm and voice commands. This paper consists of six chapters. The first chapter introduces the background and development prospect of speech recognition. The second chapter mainly introduces the related tools and interfaces to realize speech recognition and voice instruction. The third chapter mainly introduces demand acquisition and demand analysis. The fourth chapter mainly introduces the design and implementation of software from three aspects of structure design, class design and interface design. The fifth chapter is the design of test cases test software performance and function integrity accurate; The sixth chapter mainly summarizes the related work of this design and puts forward the prospect.
This design mainly realized the DTW algorithm of speech recognition and in Android studio to realize the function of speech recognition, and on the basis of speech recognition to achieve the function of voice search and voice and so on.
Keywords: Voice recognition;android platform;voice comm
目 录
摘 要 I
Abstract II
第一章 绪论 1
1.1 课题背景及意义 1
1.2 国内外研究现状及发展前景 1
1.3 论文结构 2
第二章 系统实现技术 4
2.1 开发工具——Android Studio 4
2.2相关接口——百度语音API 4
2.3 相关接口——Bmob 7
第三章 需求分析 8
3.1需求获取 8
3.2需求分析 8
3.3需求定义 9
3.4需求验证 10
第四章 设计与实现 11
4.1 体系结构设计 11
4.2 类设计 11
4.3用户界面设计 17
4.4 软件实现 19
第五章 软件测试 24
第六章 总结与展望 30
6.1 本文主要工作 30
6.2 进一步的展望 30
参考文献 32
致 谢 33
第一章 绪论
1.1 课题背景及意义
声音是人的自然属性之一,使用语音是人类固有的生物学特性、不轻易被模仿或偷盗,你总是可以使用,并可用于实现长途电话网络服务,相对于以前的密码、钥匙或其他识别方法更让人值得信赖和靠谱,因此有广泛的应用,引起越来越多的人的关注。
自古以来,人类就具备了制造并且使用工具的能力,所以人类不可避免的就希望这些工具能够理解人类并且根据指令来实现一些事情。科学技术日新月异,进步飞快,不久就出现了语音识别技术满足了人类的愿望。语音识别,顾名思义便是能够让人工语言通过算法转化变为机器语言,使机器能够理解人类意图,从而实现自然声音和机器的良好交流。语音识别横跨多门学科,人们可以通过语音指令来代替键盘。语音技术的应用已经成为一个新兴的高科技产业的竞争。语音指令是主要应用之一。
1.2 国内外研究现状及发展前景
语音识别技术包含多个方面,无论是简单的语音与文字的相互转化还是语音指令,比如语音导航、语音播放音乐、语音录入数据等都加入了语音识别技术。所以语音识别具有广阔的发展前景。
文本依赖语音识别方法可大致分为动态时间扭曲或隐马尔可夫模型。摘要文本独立语音识别已经研究了很长时间,由于环境不一致导致的性能退化是一个很大的障碍应用。
早在五六十年前,一些美国的大学和实验室就已经注意到了语音识别的重要性并开始着手研究。上世纪五十年代,贝尔实验室开发出了Audry系统,标志着语音识别进入初级阶段,随后语音识别进入蓬勃发展阶段。语音识别真正取得跨越性进展是在上世纪六十年代末,计算机技术发展迅猛,硬软件都已相对成熟,因此也带动了语音识别技术的发展。更重要的是,学术界提出的语音信号线性预测编码技术和动态时间翘曲技术有效解决了语音特征提取等技术难题。
到了上世纪八十年代,对于语音识别技术的研究发展到巅峰,各个实验室都对语音识别的技术出现了巨大突破,八十年代末,在研究人员的不懈努力下,终于突破了非特异性,连续语音和词汇量三个难关,于是将这三个特性纳入一个系统中——狮身人面像系统。随着多媒体时代的兴起,微软,苹果等著名公司相继开发出成功的商业应用,使语音识别走向商业化,走向普通人的世界。
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