论文总字数：21450字

摘 要

随着网络的发展,人们的生活方式也在不断变化,各个方面也都在陆续的创新和进步。持续的改变使得我们不得不在一些技术上逐步跟进,才能更好地贴近的这个遍地网络化的时代。而微信小程序的普及，更是让人们的许多操作变得便捷，替代了很多传统复杂繁琐的工作。

自从机器被人们广泛使用以来，帮助人们解决了很多问题，而人们也随之对机器的性能产生了新的需求问题。能否让机器听得懂人类的语言，按人类的声音指令来工作，从而实现人与机器像人与人一样的交流。于是在各个方面，语音识别技术被广泛开始研究和投入使用，让人们得以实现这个目标，将人类语言通过模型匹配，比如隐马尔可夫模型，再识别转换成文字，从而再让机器进行一系列后续操作。本文以自动语音识别系统作为研究背景，以微信小程序作为媒介，利用移动设备的声卡，通过用户点击录音按钮录音之后,再将录音内容转换成相应的文字信息输出。

关键词：语音识别（ASR） 模板匹配 隐马尔可夫（HMM） 微信小程序

Design and implementation of small program system for recording to text

Abstract

With the rapid development of modern distance education and MOOC, online learning resources become increasingly rich. On the one hand, massive learning resources give learners more choices. The goal of speech recognition is to let the computer through the process of discrimination and understanding of speech signals into the response of text or instructions of high technology, a bit more popular understanding is to let the machine understand people's spoken words and express them.

Since all kinds of machines can understand human language and act according to human oral orders, so as to realize With the continuous development of science and technology, so that the ideal of mankind can be realized, speech recognition technology is to let the which directly reduces the cheating rate in the examination; such as: maintaining the database information of the system. This paper will study the development and function realization of online examination system, and analyze the advantages and disadvantages of online examination system. of high technology. This paper takes the automatic speech recognition system as the research background, takes the wechat small program as the medium, uses the sound card of the mobile device to obtain the speech signal from the microphone, analyzes the characteristics of the speech signal, recognizes the voice of a specific person, and gives the recognition results.

Keywords: Speech recognition (ASR) template matching hidden Markov (HMM) wechat applet

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1. 论文工作背景和意义 1

1.2. 相关研究现状 1

1.3. 主要工作内容 3

1.4. 论文组织结构 3

第二章 相关的基本工具和技术基础 4

2.1. 基本工具 4

2.1.1. Python开发工具介绍 4

2.1.2. 微信开发者工具介绍 4

2.1.3. Python 语言介绍 4

2.1.4. Keras神经网络库 4

2.2. 基本技术 5

2.2.1. Django以及开发过程使用到的配置文档介绍 5

2.2.2. Redis介绍 6

2.2.3. Linux介绍 6

2.2.4. 微信小程序的优势介绍 6

2.3. 本章小结 6

第三章 系统的需求分析及可行性研究 8

3.1. 系统功能需求分析 8

3.1.1. 系统数据流程分析 8

3.1.2. 录音模块 8

3.1.3. 识别模块 9

3.1.4. 登录模块 10

3.2. 系统非功能需求分析 11

3.2.1. 性能需求 11

3.2.2. 环境需求 11

3.2.3. 服务需求 11

3.3. 可行性研究 11

3.3.1. 经济可行性 11

3.3.2. 操作可行性 11

3.4. 本章小结 11

第四章 录音转文字系统设计 11

4.1. 系统总体设计 12

4.1.1. 系统分层结构设计 12

4.1.2. 系统功能模块结构设计 12

4.1.3. 系统总体工作流程设计 13

4.2. 本章小结 15

第五章 系统实现与测试 16

5.1. 系统实现工具与环境 16

5.2. 核心代码分析 16

5.3. 系统主要运行界面 26

5.3.1. 录音模块 26

5.3.2. 识别模块 27

5.3.3. 登录模块 27

5.4. 系统测试 29

5.4.1. 系统测试环境与工具 29

5.4.2. 系统功能测试 29

5.4.3. 系统非功能测试 29

5.5. 本章小结 30

第六章 总结和展望 30

6.1. 总结 30

6.2. 展望 30

致 谢 31

参考文献 32

1. 绪论
   1. 论文工作背景和意义

伴随着时代和科技的进步,人工智能相关领域兴起,不断得到完善,其运用也变得越来越广泛与频繁。而其中语音识别这项技术,不仅是实现人与机器交互的重要内容和接口之一，也是在处理语音信号时一项必不可少的应用技术。人类一直在探索着如何去实现机器的智能化，让其越来越贴近人类的生活,更好的服务和方便人类,其中极其重要的一个方面就是如何把人类的语音转化成机器语言,从而再让机器能够将人类语音翻译成文字并展示出来。越来越的人们投入时间精力到这个领域,这个问题一旦得到解决,将使语音识别应用这一项技术得到质的发展。

我们不禁要问,让机器进行语音识别是为了什么？答案就是让人类能够与机器进行交互,特别是在现在这个科技高速发展的时代,这项技术显得尤其重要。作为人工智能领域的一项重要部分,实现人机交互,会给教育、医疗、交通、数字化、通讯、物流、建筑等各个领域带来不可估量的进展,甚至说在一定程度上改变人类生活也不未过。而本文中的语音转文字,包括了以下两个层面，一是语音层；二是语义层。

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