TEMS pocket语音/数据测试详细设置说明
一、注意事项：
1）手机时间必须为北京时间，相同网络主被叫手机时间必须同步（误差2秒内）。每天测试开始前，或更换电池，或手机异常重启过后，必须检查同一网络（移动/联通）下的两主被叫手机时间是否同步，时间误差2S内。设置方式：主被叫手机设定相同时间分钟数后，同时按确定，时间就一致了。
2）检测手机外围设备，减低耗电。首次拿到手机必须需检查“其他设置”，基于省电原则，把不用的外围设备关闭，蓝牙、GPS、红外线、手机震动，调低铃声、屏幕亮度等，降低手机电池负荷。
a、关闭蓝牙：菜单->手机设定->连接->蓝牙->关闭
b、铃声，震动等调节：菜单->手机设定->声音设定->
C、关闭GPS：菜单->定位服务->设定->GPS停用
D、调节屏幕亮度：菜单->手机设定->屏幕显示->亮度：调整到50%
3）检查网络设定，索爱TEMS Z750I手机为双模W/G手机，需要锁定在G网测试，设定为：菜单->手机设定->连接->手机网络->GSM/3G网络->选定：仅限GSM；
4）设置其他：不需要测试FTP下载的手机，建议把互联网、流媒体设置关闭，菜单->手机设定->连接->互联网设定->允许本地连接->关闭；菜单->手机设定->连接->流媒体设置->允许本地连接->否；
5）文件存放及检查。由于测试文件LOG名字以时间生成，为整理及检查方便，每测试完成1个点，必须把该点的测试文件移动到固定的文件夹下面，核对文件数量是否正常。
二、TEMS pocket-语音部分设置：
1）调出“TEMS Pocket”操作界面；
2）选择“pocket menu”->”logfile”->”save logfile to”->memory stick（由于部分手机内存较少，数据保存在memory stick中，如果机身内存达到60M左右，测试文件可以保存在手机自身内存。每天需及时读取并备份数据，检查确认无误后，清空手机内存。部分手机内有其他图片、声音等其他可以删除文件，建议删除释放内存。）
3）选择”pocket menu”->”command sequence”->”Voice settings”->
”Dial number”被叫电话号码设置；
”Call duration”持续时间：设定为57s（规范通话时长为45s，由于软件时延，需要设定为57s才达标）；
”Guard time”设定为200s（在不熟练情况下可以多些时间来轮换设置手机，由于软件不
能设置拨打电话次数，没有停止cmd前，软件会不间断地执行拨打测试）；2014年加入空闲测试时间考核，2次通话间需要等待15S空闲（规范是45秒通话+15秒空闲）左右才停止记录log，严禁电话挂机后立即停止记录。
4）“General settings”->”Auto answer”设置为”on”,自动接听；
语音测试过程步骤：
1）调出”TEMS pocket”设置界面；
2）主、被叫手机均选择”start logfile rec”，软件开始记录log文件，并且手机屏幕左上方会显示红色圆心蓝白色圆圈图标，这表示已经开始记录文件，测试时必须注意避免没有记录log文件；
3）软件在正常记录文件后，主叫手机选择”start cmd seq”->”voice”,软件运行拨号，测试时间到后将自动挂机；
4）运行完1次通话结束后，需间隔15s左右空闲，主叫手机需手动选择”stop cmd seq”来停止拨号，否则软件将不停地拨号；
5）主、被叫手机均选择”stop logfile rec.”来停止log记录；
上述完成一个小点的1次通话，接着被叫B手机拨主叫A手机，再记录1个log文件；
最终2次完成A打B，B打A的一次互拨测试。完成1个位置（楼层）的2个测试log 记录。
三、TEMS pocket-FTP下载
TEMS FTP设置（K790黑色直板/翻盖Z750I）手机设置只有第2、4点有区别
1）【移动部分】菜单->手机设置->互联网设定->连接方式->添加数据账户->账户类型（ps 数据）->账户名（CMNET）->APN（CMNET）。【移动是CMNET】不分大小写，必需保存才生效。
【联通部分】菜单->手机设置->互联网设定->连接方式->添加数据账户->账户类型（ps 数据）->账户名（UNINET）->APN（UNINET）。【联通是UNINET】不分大小写，必需保存才生效。
2）Pocket menu->FTP->FTP server->设置FTP服务器
name（aa）
remote address（211.136.209.28）服务器根据需求修改
port（21）
FTP server（user）服务器根据需求修改
FTP password（cmcc@1256）服务器根据需求修改
Remote directy（/）下载路径不需要下载文件名
Data account（cmnet）上面设置的手机数据账户
Timeout【直板手机】（400）秒
3）FTP transfer
name（bb）随便
direction（ftp get）
Remote file（2M.rar）根据服务器实际文件名修改
save file to（memory stick）或手机内存
FTP server（aa）上面设置的FTP服务器
4）设置手机测试模板：【翻盖Z750I手机设置】
pocket菜单->command sequence->FTP settings->
FTP transfer（bb）选择刚刚设置的FTP transfer
Guard time（400）秒
测试运行顺序：
TEMS Pocket-> start FTP->开始运行后，注意log文件是否在记录，及注意查看
1、【翻盖手机】FTP data 1.5上面是否看到下载2M.rar
2、【直板手机】FTP data 3.2上面是否看到下载，DLLC数据会变大，下载结束后会提示FTP DONE，开到提示后就可以停止测试->停止记录）
注意：直板手机K790C测试FTP下载由于没有下载超时设置，不能超时自动停止，如果下载超过300s都没有下载完，需要先人工停止测试，再停止记录。
四、完成测试数据检查，及文件初步处理：
数据核查：每完成1个CQT点后，必须需要查看log文件的数量（主被叫手机文件数一样，下载手机多1个下载的log）。
为了检查方便：
1）运行“菜单“->”管理器“->”文件管理器“选择软件log保存的路径：在记忆卡上->其他，看到刚才测试的log，新建文件夹，并简要命名；
2）选择”选项“->标记->标记所有；
3）选择“选项”->文件管理->移动->记忆卡（或手机内存），就可以看到刚才新建的文件夹，选择对于的文件夹，打开，选择左下角的“粘贴”，把测试log移动到该文件夹下，即可以查看到log个数。（进入刚刚放数据的文件夹内，选择选项->查看模式->5*5缩略图，系统只要设定一次就以后均按照该模式显示，比较方便清楚地看到测试log数量否达到20个了）
语音识别技术 概述 语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 历史 早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由A T&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。[1]。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。 模型 目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入
语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院：化工与环境学院 学号：2120151177 姓名：杜妮
摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。 关键字：模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是
关于语音识别的研究 网络工程专业网络C071班贾鸿姗 076040 摘要：语音识别技术的广泛应用 1前言： 语音识别技术也被称为自动语音识别 (ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T 贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes 已经将语法概率加入语音识别中。 1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)，及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。 语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。 尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。 2 正文 2.1应用领域 2.1.1.电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上，现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯片的价格降低，普通电话上也将具备语音拨号的功能。 2.1.2.汽车的语音控制 由于在汽车的行驶过程中，驾驶员的手必须放在方向盘上，因此在汽车上拨打电话，需要使用具有语音拨号功能的免提电话通信方式。此外，对汽车的卫星导航定位系统（GPS）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的操作，同样也可以由语音来方便的控制。 工业控制及医疗领域。当操作人员的眼或手已经被占用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令，机器用语音做出应答。 2.1.3数字助理 个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）的语音交互界面。PDA的体积很小，人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在PDA上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识别的方法输入和查询信息。但是，这种方法仍然让用户感到很不方便。现在业界一致认为，PDA的最佳人机交互界面是以语音作为传输介质的交互方法，并且已有少量应用。随着语音识别技术的提高，可以预见，在不久的将来，语音将成为PDA主要的人机交互界面。 智能玩具 通过语音识别技术，我们可以与智能娃娃对话，可以用语音对玩具发出命令，让其完成一些简单的任务，甚至可以制造具有语音锁功能的电子看门狗。智能玩具有很大的市场潜力，而其关键在
语音识别研究的背景意义及现状研究的背景及意义 自从人类可以制造和使用各种机器以来，人们就有一个理想，那就是让各种机器能听懂人类的语言并能按人的口头命令来行动，从而实现人机的语言交流。随着科学技术的不断发展，语音识别 (Speech Recognition) 技术的出现，使人类的这一理想得以实现。语音识别技术就是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术的结合，使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。当今，语音识别产品在人机认交互应用中己经占到越来越大的比例。 音乐就是一种艺术。通常可以解释为一系列对于有声、无声具有时间性的组织，并含有不同音阶的节奏、旋律及和声。音乐与人的生活情趣、审美情趣、言语、行为、人际关系等等，有一定的关联。音乐是人们抒发感情、表现感情、寄托感情的艺术，不论是唱、奏或听，都内涵着关联人们千丝万缕情感的因素。特别对人的心理，会起着不能用言语所能形容的影响作用。 音乐可以通过几种途径来体验，而音乐播放器是现代生活中最便捷 , 最实用的一种。现如今社会在飞速发展，人们的生活节奏也在不断加快，工作压力也在日益增大，致使越来越多的人选择在闲暇时间放松自己。而听音乐就成了人们缓解生活压力的第一选择，医学表明音乐不仅可以对人们紧张的心情带来放松，还能有效的缓解高血压对心血管造成的压力。因此音乐播放器已经成为人们日常生活中至关重要的物品。 然而可惜的是，传统的音乐播放器通常上是通过两种方式实现人们对播放器的控制的：一是按键式控制(其中也包括线控式)，通过直接按键改变电平发出指令；二是通过远程控制，通过红外线或者蓝牙等对播放器发布命令。这对于疲劳中的人们或者残障人士来说是不方便的。为了减少手动操作的繁琐，此次设计专门致力于研究一种方案通过语音控制来实现对音乐播放器的控制，使其更加方便、更加人性化，实现音乐播放器的全自动语音控制。这个设计不仅是为了解决人们日常使用传统音乐播放器不方便的烦恼，而且是为了研究语音识别技术在单片机中的应用，特别是在SPCE061中实现语音识别的应用，设计出具有语音控制功能的音乐播放器。 国内外研究现状 语音识别的研究工作可以追溯到 20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry 系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。 但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在 60年代末
语音识别技术的现状与未来 The Present and Future of Speech Recognition （CSLT-TRP-20160034） 王东（Dong Wang） 2017/01/08 CSLT, RIIT, Tsinghua Univ.
语音识别任务及其研究意义 语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)是指利用计算机实现从语音到文字自动转换的任务。在实际应用中，语音识别通常与自然语言理解、自然语言生成和语音合成等技术结合在一起，提供一个基于语音的自然流畅的人机交互方法。 早期的语音识别技术多基于信号处理和模式识别方法。随着技术的进步，机器学习方法越来越多地应用到语音识别研究中，特别是深度学习技术，它给语音识别研究带来了深刻变革。同时，语音识别通常需要集成语法和语义等高层知识来提高识别精度，因此和自然语言处理技术息息相关。另外，随着数据量的增加和机器计算能力的提高，语音识别越来越依赖数据资源和各种数据优化方法，这使得语音识别与大数据、高性能计算等新技术产生广泛结合。综上所述，语音识别是一门综合性应用技术，集成了包括信号处理、模式识别、机器学习、数值分析、自然语言处理、高性能计算等一系列基础学科的优秀成果，是一门跨领域、跨学科的应用型研究。 语音识别研究具有重要的科学价值和社会价值。语音信号是典型的局部稳态时间序列，研究这一信号的建模方法具有普遍意义。事实上，我们日常所见的大量信号都属于这种局部稳态信号，如视频、雷达信号、金融资产价格、经济数据等。这些信号的共同特点是在抽象的时间序列中包括大量不同层次的信息，因而可用相似的模型进行描述。历史上，语音信号的研究成果在若干领域起过重要的启发作用。例如，语音信号处理中的隐马尔可夫模型在金融分析、机械控制等领域都得到了广泛应用。近年来，深度神经网络在语音识别领域的巨大成功直接促进了各种深度学习模型在自然语言处理、图形图象处理、知识推理等众多应用领域的发展，取得了一个又一个令人惊叹的成果。 在实用价值方面，语音交互是未来人机交互的重要方式之一。随着移动电话、穿戴式设备、智能家电等可计算设备的普及，基于键盘、鼠标、触摸屏的传统交互方式变得越来越困难。为了解决这种困难，手势、脑波等一系统新的人机交互方式进入人们的视野。在这些五花八门的新兴交互方式中，语音交互具有自然、便捷、安全和稳定等特性，是最理想的交互方式。在语音交互技术中，语音识别是至关重要的一环：只有能“听懂”用户的输入，系统才能做出合理的反应。今天，语音识别技术已经广泛应用在移动设备、车载设备、机器人等场景，在搜索、操控、导航、休闲娱乐等众多领域发挥了越来越重要的作用。随着技术越来越成熟稳定，我们相信一个以语音作为主要交互方式的人机界面新时代将很快到来。 研究内容和关键科学问题 语音识别研究主要包括如下三方面内容：语音信号的表示，即特征抽取；语音信号和语言知识建模；基于模型的推理，即解码。语音信号的复杂性和多变性使得这三方面的研究都面临相当大的挑战。图1给出一个语音识别系统的典型架构。
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
语音AgentNet 的整体实现张宇伟
摘要： 本文论述了一个人机对话应用的实现(我命名它为AgentNet)。其应用实例为一种新的整合了语音技术的智能代理网络服务。 服务器端开发使用了微软SQL SERVER 7.0技术,客户端使用了微软Agent ，微软Specch SDK5语音合成，和语音识别技术。网络连接使用了SOCKET 技术,并论述了高层网络协议的实现。 [关键词] 人机对话，MS-AGENT,语音合成，语音识别，网络编程 [Abstract] This paper discuss a new actualization of man-machine conversation application, which is based on a modal of network service. And I name this service with the name of AgentNet. The development of this service used Microsoft SQL SERVER 7.0. And the client used the technology of Microsoft Agent, TTS (Text To Speech),SR(Speech Recognition).Also the client and the server connect with SOCKET. On the SOCKET, the paper discuss the development of High-Level net protocol. [Key Words] Man-Machine Conversation, MS-AGENT, TTS , SR ,Net Work Programming
语音识别研究的背景意义及现状 研究的背景及意义 自从人类可以制造和使用各种机器以来，人们就有一个理想，那就是让各种机器能听懂人类的语言并能按人的口头命令来行动，从而实现人机的语言交流。随着科学技术的不断发展，语音识别(Speech Recognition)技术的出现，使人类的这一理想得以实现。语音识别技术就是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术的结合，使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。当今，语音识别产品在人机认交互应用中己经占到越来越大的比例。 音乐就是一种艺术。通常可以解释为一系列对于有声、无声具有时间性的组织，并含有不同音阶的节奏、旋律及和声。音乐与人的生活情趣、审美情趣、言语、行为、人际关系等等，有一定的关联。音乐是人们抒发感情、表现感情、寄托感情的艺术，不论是唱、奏或听，都内涵着关联人们千丝万缕情感的因素。特别对人的心理，会起着不能用言语所能形容的影响作用。 音乐可以通过几种途径来体验，而音乐播放器是现代生活中最便捷,最实用的一种。现如今社会在飞速发展，人们的生活节奏也在不断加快，工作压力也在日益增大，致使越来越多的人选择在闲暇时间放松自己。而听音乐就成了人们缓解生活压力的第一选择，医学表明音乐不仅可以对人们紧张的心情带来放松，还能有效的缓解高血压对心血管造成的压力。因此音乐播放器已经成为人们日常生活中至关重要的物品。 然而可惜的是，传统的音乐播放器通常上是通过两种方式实现人们对播放器的控制的：一是按键式控制（其中也包括线控式），通过直接按键改变电平发出指令；二是通过远程控制，通过红外线或者蓝牙等对播放器发布命令。这对于疲劳中的人们或者残障人士来说是不方便的。为了减少手动操作的繁琐，此次设计专门致力于研究一种方案通过语音控制来实现对音乐播放器的控制，使其更加方便、更加人性化，实现音乐播放器的全自动语音控制。这个设计不仅是为了解决人们日常使用传统音乐播放器不方便的烦恼，而且是为了研究语音识别技术在单片机中的应用，特别是在SPCE061A中实现语音识别的应用，设计出具有语音控制功能的音乐播放器。 国内外研究现状
智慧景区大数据智能分析系统建设详细设计方案智能视频监控系统，与传统的监控系统相比，具有更优的有效性和持久性。它能够识别不同的运动物体，能够实现7x24全天“不知疲劳”的实时工作，大大减轻视频监控中人工劳动的强度，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，提高报警处理的及时性，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 智能分析技术的应用，将传统的被动监控转化为主动监控，由系统通过先进的分析算法，按照一定的规则进行实时的分析和判断，对可疑事件和行为进行告警，能够极大的提高视频的利用效率，提升监控系统的整体性能。 海康威视智能视频监控产品融合了视频处理、计算机视觉以及人工智能等多个领域的先进技术，将图像与事件之间建立了一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辨、识别出关键目标物体并分析理解其行为。智能视频分析产品对输入的视频流采用对运动目标的检测、跟踪、分类技术，将视频内的目标经背景建模、目标分割、跟踪及分类等图像识别算法，完成由图像到事件参数的转变，从而实现对各种突发事件的实时检测。 海康威视智能视频分析模块，支持多种异常事件的检测
功能，包括入侵检测、徘徊检测、物品拿取检测、物品放置检测、停车检测和人群密度检测等，并支持快球摄像机的自动跟踪功能。 视频大数据应用是智慧景区建设的一个发展方向，而将海量视频数据结构化又是视频大数据应用的基础条件。“猎鹰”系列产品是海康威视专门推出的高端智能结构化分析设备，具有高并发视频结构化处理能力，适用于景区视频监控的结构化应用。在景区中，因为人员拥挤、游客众多，经常有老人或小孩走失，可通过视频全域结构化分析，提取人物特征，用于寻找走失人员，同时，对于游客属性统计分析、游客及车辆特征识别分析等可提供科学的基础分析数据。该设备集视频结构化分析、数据存储、平台应用等功能于一体，能够为用户提供整体解决方案。系统采用了视频智能分析、分布式集群、大数据检索等多项前沿技术，可广泛应用于传统监控场景的视频结构化。 1.1.1 智能分析系统架构 “猎鹰”可广泛应用于非主干道的监控场景，通过对实时视频资源或录像视频的结构化处理，从监控视频数据中分析提取出活动目标的特征信息或车辆信息等，并将提取到的结构化数据做存储，相关人员可以在系统中实现目标的快速检索，提高视频资源的整体利用效率。
视觉、语音识别技术 【引言】：在这个信息高速发展的时代下，人们已经不再停留于对于信息的解读与计算，未来信息时代的发展方向是人机互动，更确切的说，是人物互动，通过识别系统来感知外界信息以达到互动，而最直接的便是视觉、语音识别技术的识别，同时我们可以把这个互动看作机器的智能反应，而识别技术便是达成该飞跃的密钥。 【摘要】 1.视觉、语音识别技术的概念，及其发展至今的过程。 2.视觉、语音识别系统的应用。 3.视音融合的未来的展望。 *计算机视觉、语音识别 语音识别技术，也被称为自动语音识别，即Automatic Speech Recognition,(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确定不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。这本身就是富有挑战性的，计算机需要去通过智能技术计算出当事人的身份，以达到识别的目的 而作为人类视觉模拟的计算机视觉是利用计算机从而为图中提取景物的二维或三维的结构和属性的描述，并加以理解。计算机视觉同样是一个重要又富有挑战意义的研究领域。对于计算机视觉系统来说，输入时表示三维景物投影的灰度阵列，可以有若干个输入阵列，这些阵列可提供从不同方面、不同视角、不同时刻得到的信息。 纵观语音识别的历史，早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上日程，早起的声码器可被视作语音识别的雏形。1960年，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破时线性预测编码和动态时间弯折技术。而语音识别技术的最重大突破是隐马尔科夫模型的应用。 *视觉识别和语音识别的应用 视觉识别的应用很多，视觉的最大优点是与被测对象无接触，因此对观测者与被观测者都不会产生任何损伤。 而智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题。伴随网络技术和数字视频技术的飞速发展，监控技术正走向智能化、网络化方向不断前进。 它在工业上可应用于对烟叶品质进行图像处理，借助MATLAB图像处理工具箱和神经网络技术，对各种类型的烟叶的数字图像进行计算机视觉分析，包括边缘检测、轮廓提取、用图像工具箱抽取烟叶数字图像特征，最后通过自动识别待测烟叶样本的品质的只能评定。 在商业上，如商业人流统计、防止扒窃等等。其理念是将风险的分析和识别转交给计算机或者芯片，使值班人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来，将人为失误的可能性降至最低，在不需要人为干预情况下，利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍摄的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而既能完成日常管理工作又能在异常情况发生时做出反应。 军事方面，计算机视觉开辟了人工智能的一个全新领域，它模拟并帮助理解人类的视觉系统。就军事领域的应用而言，在执行地空突防飞行和其它空袭任务过程中，采用被动式地形侦查与勘测技术能够提高飞行的隐蔽性，解决易于被敌方探测的需要。 当然不得不提视觉识别技术在公安工作中的应用，例如计算机人脸识别技术是利用计算机对人脸图像进行分析，从中提取有效地识别信息，用来“辨别”身份的一门极速。它涉及到图像处理、模式识别、计算机视觉和神经网络等等。人脸识别技术在商业上和法律上都有
青岛大学 毕业论文(设计)开题报告 题目：孤立词语音识别的并行编程实现 学院：自动化工程学院电子工程系 专业：通信工程 姓名：李洪超 指导教师：庄晓东 2010年3月22日
一、文献综述 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。 广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别[1]。说话人识别技术是以话音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。 1.1 语音识别技术现状 1.1.1 语音识别获得应用 伴随着语音识别技术的不断发展，诞生了全球首套多语种交谈式语音识别系统E-talk。这是全球惟一拥有中英混合语言的识别系统，能听能讲普通话、广东话和英语，还可以高度适应不同的口音，因而可以广泛适用于不同文化背景的使用者，尤其是中国地区语言差别较大的广大用户。由于E-talk可以大大提高工作效率，降低运营成本，并为用户提供更便捷的增值服务，我们相信它必将成为电信、证券、金融、旅游等重视客户服务的行业争相引用的电子商务应用系统，并成为电子商务发展的新趋势，为整个信息产业带来无限商机。 目前，飞利浦推出的语音识别自然会话平台SpeechPearl和SpeechMania已成功地应用于国内呼叫中心，SpeechPearl中的每个识别引擎可提供高达20万字的超大容量词库，尤其在具有大词汇量、识别准确性和灵活性等要求的各种电信增值服务中有着广泛的应用。 1.1.2 语音合成信息服务被用户接受 语音合成技术把可视的文本信息转化为可听的声音信息，其应用的经济效益和社会效益前景良好。尤其对汉语语音合成技术的应用而言，全球有十几亿人使用中文，其市场需求、应用前景和经济效益等可见一斑。
阅读提示 智慧景区大数据智能分析系统方案
目录 系统概述 (1) 背景及现状 (1) 总体目标 (1) 设计原则 (2) 设计标准 (3) 系统总体设计 (5) 需求分析 (5) 总体规划 (6) 系统架构 (7) 系统详细设计 (11) 大数据智能分析系统 (11) 智能分析系统架构 (12) 组成单元 (12) 智能分析功能设计 (13) 应用场景 (17)
系统概述 背景及现状 国家十三五规划纲要中明确地提出大力发展旅游产业，意味着在接下来的五年当中，旅游产业的发展将作为国家重要的发展战略。在社会经济中高速增长中，旅游行业将成为新的引擎，旅游消费也将成为整个社会最重要的“消费侧”。 当前，景区的保护、发展已进入一个新的历史时期，要实现景区新一轮的大发展和新超越，必须依靠科技的手段，着力打造智慧旅游，通过智慧景区的建设，实现智慧旅游服务、智慧旅游管理、智慧旅游营销的目标，并为旅游业的可持续发展奠定扎实基础。 为贯彻落实《国务院关于加快发展旅游业的意见》精神，积极引导和推动全国智慧旅游发展，国家旅游局先后批复了33个国家智慧旅游试点城市、22个智慧旅游试点景区。在此新形势下，开展智慧景区建设也必将成为风景名胜区打造更高端景区的重要契机与保障。 为了响应国家建设智慧旅游的号召，同时，景区内确实有建设完整安防及信息化系统和智慧景区的应用需求，实现视频监控、报警、卡口、停车场、出入口、森林防火等系统并实现多系统统一管理，结合GIS电子地图、公共广播、自动导览等系统，打造智慧型景区，同时加强对景区的管理力度、提升游客的体验服务，以满足景区游客数量暴涨及随之带来的安全及信息化服务的强烈需求。 总体目标 景区综合安防管理系统建设要求以新一代宽带网络、云计算、人工智能等新兴信息技术为支撑，实现视频监控、客流统计、消防系统、停车场管理、卡口系统等各系统的跨平台、跨网络、跨终端，并支持大量用户并发访问、海量数据的综合应用、多系统之间的综合化管理，在现有景区信息化的基础上，实现风景名胜区信息资源的共享，提供综合信息资源利用和应用支撑服务的能力，同时提升风景名胜区的管理与服务水平。
SAPI 5.1 语音合成和语音识别[C#] 翻译源:Speech Synthesis & Speech Recognition Using SAPI 5.1 By Brian Long (https://www.doczj.com/doc/5918716588.html,/) 翻译说明:并不全文翻译,只翻译些对本人有用的部分,原版代码为Delphi,译文用C# .NET Framework 2.0 实现,有些有关Delphi的解释略去,另添加一些C#使用SAPI的个人理解注释,不定期更新 [1]语音合成 在简单层面上实现语音合成,只需要创建SpVoiceClass对象并调用其中的Speak方法,最简单的实现如下[读出文本框中的文字] private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { SpVoiceClass svc = new SpVoiceClass(); svc.Speak(textBox1.Text,SpeechVoiceSpeakFlags.SVSFDefault); }... [Tachikoma注:此处并未提到编程时添加对SAPI的引用,对COM组件的引用较简单,请自行处理] 对Speak方法的参数作如下说明: 0]对Speak方法的调用默认情况下将会是同步的,也就是说在朗读完指定文字之前不会返回值[同步/异步状态可用第二参数调整] 0]Speak方法返回一个流标号,当存在多个异步声音流时可通过标号识别,标号可作为参数提供给某些函数 1]第一个参数为要阅读的文字 2]第二参数为可调节的一些参数[Flags],可用"或"运算符将其连接同时使用 # SVSFDefault [该方法将同步阅读][具体见说明0]] # SVSFlagAsync [该方法将异步阅读,调用后将立即返回,可通过事件监视朗读结束时间,或调用WaitUntilDone 方法,或通过SpeakCompleteEvent 得到一个事件句柄并提供给WaitForSingleObject] # SVSFPurgeBeforeSpeak 所有朗读中的和待朗读的字符都将被取消 # SVSFNLPSpeakPunc 标点将被阅读出来 # SVSFIsFilename 标明第一个参数为要朗读文本所在的文件名 # SVSFIsXML 标明文本中含有XML标签,用于控制朗读的音量\频率等参数,示例
语音识别技术在物流中的应用 语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。 1、语音识别的基本原理 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，它的基本结构如下图所示： 未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端，首先经过预处理，再根据人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型，将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较，根据一定的搜索和匹配策略，找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义，通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然，这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。 2、语音识别技术的发展历史及现状 1952年，AT&TBell实验室的Davis等人研制了第一个可十个英文数字的特定人语音增强系统一Audry系统1956年，美国普林斯顿大学RCA实验室的Olson和Belar等人研制出能10个单音节词的系统，该系统采用带通滤波器组获得的频谱参数作为语音增强特征。1959年，Fry和Denes等人尝试构建音素器来4个元音和9个辅音，并采用频谱分析和模式匹配进行决策。这就大大提高了语音识别的效率和准确度。从此计算机语音识别的受到了各国科研人员的重视并开始进入语音识别的研究。60年代，苏联的Matin等提出了语音结束点的端点检测，使语音识别水平明显上升；Vintsyuk提出了动态编程，这一提法在以后的识别中不可或缺。60年代末、70年代初的重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术，有效地解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题；同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够摆脱键盘的束缚，取而代之的是以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式，它正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。 3、语音识别的方法
基于DSP的语音识别与 合成技术 学号：201116022106 班级：电信111 姓名：王红伟 2014年6月13日
摘要............................................................... II Abstract.......................................................... III 一．概述 (1) 1.语音识别 (1) 2.语音合成 (1) 3.国内研究历史及现状 (1) 4.语音识别的流程 (1) 5.语音信号分析方法分类时域特征 (1) 6.基于Mel频率的倒谱MFCC (2) 6.1 音框化（Frame blocking） (2) 6.2 汉明窗（Hamming window） (2) 6.3 快速傅利叶转换（FFT） (2) 6.4 三角带通滤波器组（Triangular Bandpass Filters） (2) 二．芯片概况介绍 (3) 三．系统总体设计 (5) 3.1 语音识别系统结构示意图 (5) 系统结构示意图 (5) 3.2 内部系统构成 (5) 3.2.1 DSP (6) 3.2.2 MCU (6) 3.2.3 数据FLASH存储器 (6) 3.3 系统内主要芯片的互联互控 (6) 3.3.1 MCU与DSP (6) 3.3.2 DSP与数据FLASH锁存器 (7) 3.3.3 DSP与数据FLASH存储器 (7) 四.结论 (7) 参考文献： (8) 六．课程总结： (8) 第一章：离散时间信号与系统 (8) 第二章离散傅里叶变换（DFT） (8) 第三章快速傅里叶变换 (9) 第四章 (9) 第六、七章 IIR 、FIR数字滤波器的设计 (9) 第八章硬件 (9)
□艾散·帕合提 买尔丹·祖农 蔡亚永新疆工程学院计算机工程系 1计算机语音识别和合成技术的现状 人和人之间进行通信的最基本的方式就是通过语音的形式，如果实现了计算机和人之间的语音交互这一重大问题，那么产生的价值是不可估摸的。从20世纪六七十年代开始，全球诸多公司以及国家政府就斥巨资支持学术界对语音识别的探究。 计算机已经取得了显著的科技成果，同样的语音识别与合成技术也已经取得了丰硕的成果，并且已经在多项领域当中已经进入应用阶段。此外，在语音的识别方面，目前市场上已有一些识别软件的出售，如：中国科学院的识别系统，可以对有限词汇范围当中的1000个词以内进行任意的发音。然而在有噪音的情况下，通常识别率可以达到96%以上。中国科学院当中的开发的诸多声学系统均已被国家的诸多军事所采用，在坦克驾驶员口令操作以及军事演习方面都发挥了巨大的作用；IBM 公司的ViaVoice 系统，是一种可听写系统。在语音合成方面，中国科学院和联想公司合作开发的“联想佳音”是目前市场当中比较先进的电脑朗读系统；新加坡创痛公司生产的声霸卡可以在任意的声调条件下实现对英文文件的朗读。语音识别与合成技术的终极目标是通过计算机来对连续语音识别和无限词汇以及非特定输入进行实现。 2计算机语音识别与合成技术的方法研究 计算机对语音信号的处理是把信号进行离散化而且经过一定的编码。因此，为了能够对语音的重建不失真，离散化工作的采样频率要语音频带的至少两倍以上。我们把电话作为语音的研究对象，进行采样的频率最小要能够达到6800Hz ，也就是说每秒要达到6800个样点。一般认为，人的耳朵可听频率为5HZ~20KHZ ，那么从这点考虑，语音合成最高用10KHZ 来处理就能够取得较好的效果，通常采用8KHZ 采样频率，此外，如果是对语音量化的情况下，那么A/D 转换器只需要12位就足够了。但是，如果语音信号需要进行量化的话，所需要的位数达到12位即可。如果从实际考虑出发的话，如果达到8位就能够听懂经过合成的语音了。以这样算来的话，每秒进入计算机的信息量大约为8000×8=64kbps ，但是一个字长若为8位的话，所占的存储量则为8K ，这样的话也不会有太大的使用价值。所以，要 对语音信息进行一定的压缩，当然是在能够保证自然度和可懂度的情况下尽可能的实现压缩。 （1）波形编码法 在计算机语音识别与合成技术当中最常用的波形编码法是ADM 法和DM 法。而ADM 法当中的量化宽度是根据DM 当中的值进行固定的，所以如果出现超载噪声或者是粒状噪声，那么在ADM 法当中是不能够进行宽度值的变化的，而且他还有能够按照趋势跟踪的自我适应能力功能，这种方法有对噪声的自动抑制功能；DM 法的主要特点是能够按照波形进行相应的编码，作用是对下一个语音信号的值进行比较，是高还是低。低则显示给定编码 “0”；高则显示给定编码“1”。这样一来，要进行语音信号的编码，很明显要先对存储量进行节省，但是其音质要略差一点。 （2）录音编辑法 通过直接录制的方式把语音录制下来，并且还要把这些录制下来的语音经过连接结合在一起，编辑成文章，在输入到计算机内的时候不经过任何压缩处理，而是直接输出出来，但是这种方法需要有大量的存储器。 （3）规则合成法 这种方法是通过对预先规定的符号序列进行控制而产生的任意的语言方法，所用的单位是音素链以及音节，可以和任意的会话和单词进行合成，但缺点是语调比较差。 （4）参数编码法 目前来说最常用的参数编码法主要的有LCLPC 法、LPC 法以及FORM ANT 法和PARCOR 法等等，其中，LPC 法采用的是一线性预测编码的形式，通常进行波形采样的帧为10ms-25ms ，一帧之内为一线性不变系统，但是各个帧之间的参数是经常进行变化的。在帧当中抽取原始的语音作为清音、音调周期以及浊音能量和帧平均能量等若干个小于二乘预测系数，在存储器当中的各个帧当中进行叙述，然后在语音合成的时候才开始对这些参数进行综合。LPC 法用的是3-7位的方式对所有的编码进行处理，并且在各个数值之间进行自动插补和运算，这种方式合成的语音的音质动听柔美。 对语音识别与合成技术的研究至今已有近50年的历史，其应用领域的广泛按照应用范围大致分为以下几种：电脑语音报警器、电脑报站机、文本阅读系统以及语音留言机等等。 计算机语音识别与合成技术 新技术 ew Technology N 88
技术 Special Technology D I G I T C W 专题 58DIGITCW 2019.09 整体而言，我国互联网金融的发展起步较晚，运维体系有很大的改进空间，将大数据技术融合到智能运维体系中，可以挖掘数据的潜在价值，并且实时进行监控，做好事前预测和事故处理工作。针对传统运维方式的不足之处，本文从新的角度对智能运维体系进行了研究，具有一定的积极意义。 1 大数据分析技术智能运维体系的构建 目前，IT 运维环境日益复杂，需要管控的对象日益庞大，传统的运维体系在应用过程中显得捉襟见肘，所以需要应用大数据分析技术构建智能运维体系。1.1 采集 本文以某工商银行的管理系统为例，并且采访了相关的专家，根据专家的意见，确定了模型的数据范围，比如登录日志、交易日志等，以2017年1～12月的数据为主要参考对象，在此基础上进行了加工处理，并且分为登录、登出、失败、交易和异常五大指标，然后对这些指标进行汇总，建立了相关的时间序列。1.2 探索 在对数据进行探索时，需要将数据进行分类，比如分为训练集、验证集等，并且对五大指标进行观察，可以选择10分钟为一个时间粒度。经过探索发现，工作日的上午和下午都会有两个波峰，趋势相似，但是幅度有所区别，而非工作日，比如周末、法定假日等，交易量明显减少。如果系统出现故障，那么交易量会急速下降，而当故障解除后，交易量会逐渐回到正常水平。因为系统日志记录存在一定的误差，也没有对出现异常的原因进行分析，加上登录失败可能是由于密码错误引起的，所以本文以登录、登出和交易这三大指标为主要研究对象。 2 大数据分析技术智能运维体系的拓展 2.1 开发 首先，要对数据进行预处理和预分析，可以通过数据的集合，观察系统亚健康状态时变量的情况和特征，找到规律。一般而言，系统发生故障时，系统变量会有所降低，而且在故障发生之前，这种降低已经出现，只是比较缓慢，需要经过多个周期。 其次，要建立参考区间，对历史数据进行全面的分析，确定不同时间段内变量的波动区间。为了保证序列能够进行对比，我们需要将数据进行统一的处理，形成标准数据。公式为Vit=Iit/ηit ，其中Iit 指的是t 时刻第i 个变量的输入值，而ηit 指的是标准化系数，也就是均值，而Vit 指的是经过处理后的变量值，也是频数相对率。 再次，因为变量标准化需要获取当日均值，而在进行实时监控时，要引入因子指标，计算出不同时刻频数占总频数的比值。一般而言，上班时间开始时，系统的变异系数相对较低，约等于0.2。 最后，在预警信号的产生方面，需要对变量的相对值和边界值进行加权计算，这样能够提高信号的准确性。对于一些突发式的故障或者是黑客的攻击等，该系统并不适用，所以在应用的过 程中，还要具体情况具体分析。2.2 检验 在对智能运维体系模型进行检验时，需要做好概念的分析工作，比如系统故障，假设15个工作日，其中有8次波形异常，而系统亚健康状态发生时间在波形异常之前，如果缺乏记录，就会影响频数最低点记录的真实性，而且会产生较大的误差。至于波形异常，包括波形显著上升、显著下降和平稳时间过长三类。经过检验，发现故障点共有13个，有10次识别成功并且进行了预警，而波形异常情况共有20次，有18次成功识别。在对信号进行统计后，发现智能运维体系的准确率为77％，漏报率为23％，而且预报的平均时间比故障时间提前了将近半小时，能够很好地保证系统运行的效果，并且为故障的及时解决争取到了宝贵的时间[1]。2.3 应用 大数据分析技术智能运维体系的流程如图1所示，在模型应用过程中，发现能够准确预测和判断系统的亚健康状态，尤其是在2017年10月份，系统运行出现高峰，在这一期间运维体系发挥了得天独厚的优势，对故障进行了多次预警，帮助和协调工作 人员顺利完成维护工作，减少了可能出现的损失。 图1 大数据分析技术智能运维体系 3 大数据分析技术智能运维体系的优化 为了保证智能运维体系达到最佳效果，对所有故障都能够进行准确的判断和预警，需要从以下三方面入手： 第一方面，扩大数据来源。在数据采集方面，要打破纵向和横向的局限，扩大数据的周期，比如选择十一五期间某银行的数据，这样可以减少系统用户行为受到季节或者是特殊日期的影响，从而保证结果的真实性。另外，可以对数据进行分类，分为管控数据、配置数据、作业数据、容器数据以及集成数据等，同时还要做好故障的定位工作。 第二方面，丰富算法规则。可以引入新的变量，然后结合关键指标的变化情况，建立决策树或者是使用神经网络算法，提高预测结果的精度，降低外界因素的干扰。如果输入和输出存在正相关的关系，那么就可以对向量进行分解，然后调节各个分量之和的参数，让最终结果能够接近真实结果，如图2所示。 第三方面，结合专业经验。在对数据进行定量分析和定性分析时，不能停留在表面，而是需要与大数据领域的专家进行沟通和交流，并且根据故障发生的场景，总结出故障的特点，然后形成模型，这样能够保证当再次发生同样的故障时，可以及时采取 探索基于大数据分析技术的智能运维体系 钟茂年 （中兴通信股份有限公司，深圳 518057） 摘要：新的时代背景下，大数据分析技术的价值日益凸显，在社会各领域发挥着积极的作用。本文以银行为例，探讨了基于大数据分析技术的智能运维体系，从构建、拓展、优化和保障四方面进行了分析，希望能够为相关的工作提供一定的参考，促进智能运维体系的良好发展。 关键词：大数据；智能运维；故障；信号doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.09.039中图分类号：F832.2 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）09-0058-02