語音識別（
sr）功能是當今國外作業系統的標準特徵，而國產作業系統根本不具備這種特質，而且國家隊沒有相關的主觀動力，去開發實際可用的語音識別系統。與國外相比，國產作業系統落後了一大節子，怪誰？
怎樣讓機器識別人的語音？其實大道理並不複雜，首先，讓機器裝置聽懂母音，然後聽懂子音，將兩者合成起來成為單詞，再做進一步的處理。但是，實際做起來就複雜了。怎麼做？
建立「語料庫」（
corpus
），就是建立語音的聲學模型庫。比如，」貓「這個單詞的發音，必須讓機器記住「貓」的發音，設法讓機器聽到「貓」所對應的「聲音」（所謂」生物訊號「）就知道主人對它說的是「貓」。語料庫就是建立單詞與語音的對應關係。這是基本建設，需要投入大量的人力、物力，別無他法。
任何語音都有個人特徵，雖然
100個人的發音基本相同，但是，存在一定的差異。所以機器的聽覺總是存在「錯誤率」，這是必然的。降低機器識別錯誤率是必要的，這是乙個基本認識，對機器不能要求過高。機器耳朵永遠比不過人耳。
linux
社群也沒有
gpl可用的語料庫（
voxforge
不帶我們玩）。怎麼辦？天上不會自動掉餡餅。要知道，私有公司建立自己的版權大型語料庫總是要付出巨大的投入成本。而我們有人喜歡天上掉餡餅，整天坐在院子裡面張著大嘴巴對著藍天等著天上掉下餡餅來。
袁萌 7月14
日
C 語音識別（文字to語音 語音to文字）
最近打算研究一下語音識別，但是發現網上很少有c 的完整 就把自己的學習心得放上來，和大家分享一下。1 speechsdk51.exe 67.0 mb 2 speechsdk51langpack.exe 81.0 mb 文字to語音 這個相當的簡單。1 在com選項卡裡面的microsoft spee...
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定製你的語音識別 並行語音識別解碼空間
圖1為通用的語音識別解碼器框架，聲學模型我們採取的是隱馬爾可夫模型模型，其發射概率為混合高斯矩陣。語言模型我們採用的是n gram的方式。這裡聲學模型和語言模型都為單一的乙個模型。圖1 通用的語音識別系統框架 圖2 並行解碼空間的系框框架 相對通用的解碼系統，並行解碼空間系統主要增加了三個模組 多路...