智能制造的现状与未来 杜超 （南京航空航天大学机电学院航空宇航制造工程系，南京，210000） 摘要：科学技术不断发展，推动我国各领域进步，由先进制造技术、信息技术、人工智能技术集于一身的智能制造技术已出现。智能制造以一种高度柔性与高度集成的方式，通过计算机来模拟人类专家实现生产制造过程。综述国内外智能制造发展现状，结合德国提出的“工业”和我国提出的“中国制造2025”战略论述智能制造的未来发展。 关键词：智能制造；工业；中国制造2025；未来发展 The present situation and future of intelligent manufacturing Chao Du (Aerospace Manufacturing Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing 210000) Abstract:The continuous development of science and technology promote the progress of various fields in our country. Intelligent manufacturing technology has emerged with advanced manufacturing technology, information technology and artificial intelligence technology. Intelligent manufacturing is a highly flexible and highly integrated way, through the computer to simulate human experts to achieve manufacturing process. The development status of intelligent manufacturing at home and abroad is reviewed, and the future development of intelligent manufacturing is discussed in combination with the "industrial " submitted by German and the "China made 2025" submitted by China. Key words:intelligent manufacturing; industrial ; China made 2025; future development 引言 近年来，在工业领域与信息技术领域，都发生了深刻的变革。在工业领域主要包括工业机器人、3D打印等，而在信息技术领域主要包括大数据、云计算、社交网络、移动互联、人工智能等。这些变革带来了制造业的新一轮革命，特别是作为信息化与工业化高度融合产物的智能制造得到了长足发展。与以往发生的工业革命相同，西方发达国家在新的一轮制造业革命中依然扮演着重要的角色。具有代表性的是美国创新战略、先进制造业国家战略计划；日本的新产业创造战略；欧盟的智能制造系统(IMS2O20)路线图计划、德国的“工业”计划；韩国的高级先进制造技术计划(G-7)等[1]。中国也提出了“中国制造2025”，加快从制造大国转向制造强国。 1 智能制造的概念 智能制造技术[2]是指在制造工业的各个环节，以一种高度柔性与高度集成的方式，通过计算机来模拟人类专家制造的智能活动，对制造问题进行分析、判断、推理、构思和决策，旨在取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动；并对人类专家的制造过程进行收集、存贮、完善、共享、继承和发展。智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程、人工智能等学科相互渗透和融合的一种综合技术。智能制造技术的研究对象是世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力，包括智能制造处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能
语音识别 在计算机技术中，语音识别是指为了达到说话者发音而由计算机生成的功能，利用计算机识别人类语音的技术。（例如，抄录讲话的文本，数据项;经营电子和机械设备;电话的自动化处理），是通过所谓的自然语言处理的计算机语音技术的一个重要元素。通过计算机语音处理技术，来自语音发音系统的由人类创造的声音，包括肺，声带和舌头，通过接触，语音模式的变化在婴儿期、儿童学习认识有不同的模式，尽管由不同人的发音，例如，在音调，语气，强调，语调模式不同的发音相同的词或短语，大脑的认知能力，可以使人类实现这一非凡的能力。在撰写本文时（2008年），我们可以重现，语音识别技术不只表现在有限程度的电脑能力上，在其他许多方面也是有用的。 语音识别技术的挑战 古老的书写系统,要回溯到苏美尔人的六千年前。他们可以将模拟录音通过留声机进行语音播放，直到1877年。然而，由于与语音识别各种各样的问题，语音识别不得不等待着计算机的发展。 首先,演讲不是简单的口语文本——同样的道理,戴维斯很难捕捉到一个note-for-note曲作为乐谱。人类所理解的词、短语或句子离散与清晰的边界实际上是将信号连续的流,而不是听起来: I went to the store yesterday昨天我去商店。单词也可以混合,用Whadd ayawa吗?这代表着你想要做什么。第二,没有一对一的声音和字母之间的相关性。在英语,有略多于5个元音字母——a,e,i,o,u,有时y和w。有超过二十多个不同的元音, 虽然,精确统计可以取决于演讲者的口音而定。但相反的问题也会发生,在那里一个以上的信号能再现某一特定的声音。字母C可以有相同的字母K的声音，如蛋糕，或作为字母S，如柑橘。 此外,说同一语言的人使用不相同的声音,即语言不同,他们的声音语音或模式的组织，有不同的口音。例如“水”这个词,wadder可以显著watter，woader wattah等等。每个人都有独特的音量——男人说话的时候,一般开的最低音，妇女和儿童具有更高的音高(虽然每个人都有广泛的变异和重叠)。发音可以被邻近的声音、说话者的速度和说话者的健康状况所影响，当一个人感冒的时候，就要考虑发音的变化。
基于麦克风阵列的语音增强方法 概述：在日常生活和工作中，语音通信是人与人之间互相传递信息沟通不可缺少的方式。在语音通信中，语音信号不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介的外部噪声、通信设备的内部噪声及其他讲话者的干扰。这些干扰共同作用，最终使听者获得的是被噪声污染过的带噪声语音，严重影响了双方之间的交流。应用阵列信号处理技术的麦克风阵列能够充分利用语音信号的空时信息，具有灵活的波束控制、较高的空间分辨率、高的信号增益与较强的抗干扰能力等特点，逐渐成为强噪声环境中语音增强的研究热点。本文将介绍各种麦克风阵列语音增强方法，并总结各个方法的优劣。最终得出更好的、能够去噪的基于麦克风阵列的语音增强方法。 1麦克风阵列 麦克风阵列是将两个麦克风的信号耦合为一个信号。在频率响应中也可以根据时域中波束形成与空间滤波器相仿的应用，分析出接收到语音信号音源的方向以及其变化。采用该技术，能利用两个麦克风接收到声波的相位之间的差异对声波进行过滤，能最大限度将环境背景声音滤掉，只剩下需要的声波。对于在嘈杂的环境下使用采用了这种配置的设备，在嘈杂的环境下能使听者听起来很清晰，没杂音。 2基于麦克风阵列的语音增强方法 2.1基于自适应波束形成器的麦克风阵列语音增强 自适应波束形成是现在广泛使用的一类麦克风阵列语音增强方法。最早出现的自适应波束形成算法，其基本思想是在某方向有用信号的增益一定的前提下，使阵列输出信号的功率最小。在线性约束最小方差自适应波束形成器的基础上，1982 年Griffiths 和Jim 提出了广义旁瓣消除器成为了许多算法的基本框架。 广义旁瓣消除器（GSC）的工作原理是带噪声的语音信号同时通过自适应通道和非自适应通道，自适应通道中的阻塞矩阵将有用信号滤除后产生仅包含多通道噪声参考信号，自适应滤波器根据这个参考信号得到噪声估计，最后由这个被估计的噪声抵消非自适应通道中的噪声分量，从而得到有用的纯净语音信号。 麦克风阵列的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权矢量时，噪声模型的估计是一个非常关键的因素。它的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了最小均方( LMS) 自适应语音增强算法，并针对阻塞矩阵在估计噪声时存在的缺陷，在该算法的基础上提出了一种利用最小值控制递归平均( MCRA) 来估计噪声的方法。将此方法应用于波束形成，MCRA 估计出的噪声使LMS 自适应语音增强的效果更好和抗噪性更强。 2.2基于固定波束形成的麦克风阵列语音增强 固定波束形成技术是最简单最成熟的一种波束形成技术。1985 年美国学者Flanagan 提出采用延时-相加波束形成方法进行麦克风阵列语音增强，该方法通过对各路麦克风接收到的信号添加合适的延时补偿，使得各路输出信号在某一方向上保持同步，并在该方向的入射信号获得最大增益。此方法易于实现，但要想获取较高的噪声抑制能力则需要增加麦克风数目，然而对非相干噪声没有抑制能力，环境适应性差，因此实际中很少单独使用。后来出现的微分麦克风阵列、超方向麦克风阵列和固定频率波束形成技术也属于固定波束形成。 采用可调波束形成器的ＧＳＣ麦克风阵列语言增强算法，其实质在ＧＳＣ结构中的固定波束形成器前端引入各通道可调时延补偿，构造可调波束形成器进行声源方位估计，从而在目标声源方位获取阶段即可利用阵列的空间增益来提高方位估计性能。延迟求和波束形成器主要目的是增强主瓣方向目标信号，而抑制其他方向的噪声信号。
https://www.doczj.com/doc/918837537.html, 智能计算机论文参考文献 一、智能计算机论文期刊参考文献 [1].当代智能计算机的语义困境——兼论本体论语义学. 《武汉科技大学学报 《电子测试》.2014年10期.樊丽.杨宏.鱼莹. [5].《智能计算机与应用》征稿启事. 《智能计算机与应用》.2014年3期. [6].关于智能计算机. 《集宁师专学报》.2004年3期.刘宝娥. [7].基于deeplearning的语音识别. 《电子设计工程》.2015年18期.张炯.陶智勇. [8].《智能计算机与应用》征稿启事. 《智能计算机与应用》.2014年1期. [9].《智能计算机与应用》征稿启事. 《智能计算机与应用》.2015年4期. [10].基于Excel构建智能计算机考试系统. 《信息技术》.被中信所《中国科技期刊引证报告》收录ISTIC.2012年3期.甘伟明.潘东梅.白晓丽.刘兵兵. 二、智能计算机论文参考文献学位论文类 [1].中学生身体运动智能计算机情境化测评方法研究. 作者：李静.教育学;教育技术学南京师范大学2012（学位年度） [2].中学生视觉空间智能计算机情境化测评方法的研究.被引次数：1 作者：张丽霞.教育学;教育技术学南京师范大学2011（学位年度） [3].智能计算机配棉与纱线质量预测系统的研究与开发. 作者：袁静.纺织工程天津工业大学2012（学位年度） [4].基于网络的智能计算机辅助教学系统. 作者：韩静.计算机应用技术华东师范大学2005（学位年度）
https://www.doczj.com/doc/918837537.html, [5]HPP体系结构下TCP/IP协议支持的研究与实现.被引次数：1 作者：康炜.计算机系统结构中国科学院计算技术研究所2007（学位年度） [6]模糊逻辑、神经网络与智能计算机研究. 作者：刘增良.计算机科学与技术北京航空航天大学1993（学位年度） [7]基于角色理论的情绪常识模型及应用研究. 作者：叶潇.计算机软件与理论华东理工大学2005（学位年度） [8].基于.NET技术的智能计算机考试系统. 作者：施长云.软件工程东南大学2015（学位年度） [9]智能计算机网络规划系统的设计与实现. 作者：梁伟晟.计算机软件与理论中山大学2000（学位年度） [10]智能计算机辅助教学系统探索与制作. 作者：刘常青.自动控制理论及应用西安电子科技大学1998（学位年度） 三、相关智能计算机论文外文参考文献 [1]IntelligentComputerAidedInstructionModelingandaMethodtoOptimiz eStudyStrategiesforParallelRobotInstruction. TanD.P.JiS.M.JinM.S.《IEEETransactionsonEducation》,被EI收录EI.被SCI收录SCI.20133 [2]Aparadigmforhandwritingbasedintelligenttutors. Anthony,L.Yang,J.Koedinger,K.R.《Internationaljournalofhumancomputerstudies》,被EI收录EI.被SCI收录SCI.201211 [3]Intelligentautomationofdesignandmanufacturinginmachinetoolsusi nganopenarchitecturemotioncontroller. https://www.doczj.com/doc/918837537.html,vanya《JournalofManufacturingSystems》,被EI 收录EI.被SCI收录SCI.20131 [4]Anadaptationalgorithmforanintelligentnaturallanguagetutoringsy stem. AnnabelLathamKeeleyCrockettDavidMcLean《Computers&education》,被EI收录EI.被SCI收录SCI.2014Feb. [5]GuestEditors''Introduction:IntelligentSystemsforInteractiveEnt ertainment.
全球智能制造装备行业发展现状及前景分析 智能制造产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS 等）、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。全球范围来看，除了美国、德国和日本走在全球智能制造前茅，其余国家也在积极布局智能制造发展。（一）全球智能制造行业发展现状及前景分析 1、全球智能制造行业发展概况 智能制造产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS等）、3D 打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。全球范围来看，除了美国、德国和日本走在全球智能制造，其余国家也在积极布局智能制造发展。 2、全球智能制造行业规模分析 智能制造装备是智能制造的主要体现载体智能制造装备涉及的工业机器人、3D打印设备、数控机床、智能控制系统、传感器等主要行业，产业规模实现快速增长。根据工信部的统计，2010年以来我国制造业产值规模占全球的比重在19%-21%之间。2016年，我国智能制造行业产值规模达12233亿元。据此测算，2016年，全球智能制造产值规模在8687亿美元左右。 1、全球工业机器人市场现状及前景分析 （1）全球工业机器人行业发展概况 工业机器人是智能制造业最具代表性的装备。日本、美国、德国和韩国是工业机器人强国。日本号称“机器人王国”，在工业机器人的生产、出口和使用方面都居世界榜首;日本工业机器人的装备量约占世界工业机器人装备量的60%。 （2）全球工业机器人市场规模分析 据国际机器人协会统计，1998年以来全球新装工业机器人年均增速达9%。金融危机影响后，全球机器人行业市场规模不断扩大，2015年全球工业机器人销量超过25.4万台。
clear clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end %在小波基'db3'下进行一维离散小波变换[coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3'); %[低频高频] count2=length(coefs1); count3=length(coefs2); energy1=sum((abs(coefs1)).^2); energy2=sum((abs(coefs2)).^2); energy3=energy1+energy2; for i=1:count2 recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3; end for i=1:count3 recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3; end %低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen=160; count4=fix(count2/zhen); for i=1:count4 n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s=sound(n); w=hamming(160); sw=s.*w; a=aryule(sw,10); sw=filter(a,1,sw); sw=sw/sum(sw); r=xcorr(sw,'biased');
指纹识别方法的综述 摘 要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。 0 引 言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。近年 来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到 的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分 广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。 1 指纹取像 图 1 是一个自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System) 的简单流程。 → → → ↓ ↑ ———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2 图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的噪 音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第一步, 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex 2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ]提出了基于脊线跟踪的方法能够指纹取像 图像预处理 特征提取 指纹识别 数据库管理
全球智能制造发展现状 智能制造产业链涵盖智能装备(机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备)，工业互联网(机器视觉、传感器、、工业以太网)、工业软件 (ERP/MES/DCS等)、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。 全球范围来看，除了美国、德国和日本走在全球智能制造前端，其余国家也在积极布局智能制造发展。例如，欧盟将发展先进制造业作为重要的战略，在2010年制定了第七框架计划(FP7)的制造云项目，并在2014年实施欧盟“2020地平线”计划，将智能型先进制造系统作为创新研发的优先项目。加拿大制定的1994-年发展战略计划，将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。 根据工信部的统计，2010年以来我国制造业产值规模占全球的比重在 19%-21%之间。2016年，我国智能制造行业产值规模达12233亿元。据此测算，2016年，全球智能制造产值规模在8687亿美元左右。2017年，全球智能制造持续高速增长的态势，预计2017年全年产值规模将达到1万亿美元左右。 ◆全球工业机器人行业发展现状 工业机器人是智能制造业最具代表性的装备。根据IFR(国际机器人联合会)发布的最新报告，2016年全球工业机器人销量继续保持高速增长。2016年全球工业机器人销量约29.0万台，同比增长14%。其中，中国工业机器人销量9万台，同比增长31%。IFR预测，未来十年，全球工业机器人销量年平均增长率将保持在12%左右。预计2017全年，全球工业机器人销量在33万台左右。 全球智能制造发展发展前景及趋势 2017年，具有连接和感知能力的机器人继续引领智能制造发展，随着AI 技术的进步，工业机器人也变得更加智能，并能够感知，学习和自己做决策。前瞻产业研究院结合当前全球智能制造的发展现状和发展趋势，保守估计未来几年全球智能制造行业将保持15%左右的年均复合增速，预计到2023年全球智能制造的产值将达到23108亿美元左右。 （三）面对智能制造发展的迫切需求及市场空间，国内各领域企业纷纷进军系统解决方案领域 国内智能制造改造需求迫切，系统解决方案市场需求广阔。一是随着国内劳动力人口逐渐减少以及劳动力成本的逐渐上升，企业迫切需要实施机器换人战略，就工业机器人来看，2014年国内工业机器人销售同比增长了56%。二是互联网时代，用户需求日趋多样化、定制化，企业订单呈现出小型化、碎片化的发展趋势，
基本语音增强方法概述 摘要：语音增强是当今语音处理的一个非常重要的领域，本文主要介绍当今比较普遍的几种基于人耳掩蔽阈值的语音增强方法：谱减法，维纳滤波法，子空间方法等，并对它们的优缺点作简要论述。 关键词：语音增强、人耳掩蔽、谱减法、维纳滤波、子空间 现今时代的主流步伐将我们带向自动化方向，语音识别在这一背景下显得尤为重要。目前已经开发出好几款语音识别软件，但是如何较为精确地实现人耳的掩蔽效应下的语音增强，仍是大家着重解决的问题。它的首要目标就是在接收端尽可能从带噪语音信号中提取纯净的语音信号，改善其质量。目前已经出现了谱减法等一系列较为普遍的方法。本文将对这几种方法进行简要介绍。 一、语音的特性 语音信号是一种非平稳、时变的随机过程,其产生过程与发声器官的运动紧密相关。而发声器官的状态变化速度比声音振动的速度要缓慢得多,因此语音信号可以认为是短时平稳的。在一段短时间内其特性基本保持不变即相对稳定,从而可以应用平稳随机过程的分析方法来处理语音信号,并可以在语音增强中利用短时频谱的平稳特性。 人耳在嘈杂的环境中，仍然能够清晰地听到自己想听的内容，一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。在进行机器语音识别的时候，由于干扰信号和目标信号的强度差别不大，导致机器无法识别。这时语音增强就显得特别重要了。 二、时域方法 此类方法主要依赖于语音生成模型(例如AR模型)的使用，需要提取模型参数(如基音周期、LPC系数等)，经常使用迭代方法。这种方法的最大缺点就是如果实际噪声或语音与模型有较大的差别，或者由于某些原因使得提取语音参数较困难，则这方法较容易失败。这类方法常用到一些滤波器，如梳状滤波器、维纳滤波器、卡尔曼滤波器等。 （1）经典的维纳滤波法是根据Winer-Hopf 积分方程求出纯语音和混合音
一、设计目的 1.进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解； 2.增强应用Matlab语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力； 3．培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣； 二、设计过程 1、语音信号的采集 采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。 采样位数可以理解为声卡处理声音的解析度。这个数值越大，解析度就越高，录制和回放的声音就越真实 采样定理又称奈奎斯特定理，在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs不小于信号中最高频率fm的2倍时，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍。 利用Windows下的录音机，录制了一段发出的声音，内容是“数字信号”，时间在3 s内。接着在D盘保存为WAV格式，然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。 [x1,fs,bits]=wavread('E:\数字信号.wav'); %读取语音信号的数据，赋给变量x1，返回频率fs 44100Hz，比特率为16 。 2 、语音信号的频谱分析 （1）首先画出语音信号的时域波形； 程序段： x=x1(60001:1:120000); %截取原始信号60000个采样点
plot(x) %做截取原始信号的时域图形 title('原始语音采样后时域信号'); xlabel('时间轴 n'); ylabel('幅值 A'); （2）然后用函数fft 对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性； y1=fft(x,6000); %对信号做N=6000点FFT 变换 figure(2) subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1)); title('|X(k)|'); ylabel('幅度谱'); subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1)); title('arg|X(k)|'); ylabel('相位谱'); （3）产生高斯白噪声，并且对噪声进行一定的衰减，然后把噪声加到信号中，再次对信号进行频谱特性分析，从而加深对频谱特性的理解； d=randn(1,60000); %产生高斯白噪声 d=d/100; %对噪声进行衰减 x2=x+d; %加入高斯白噪声 3、设计数字滤波器 (1)IIR 低通滤波器性能指标通带截止频Hz f c 1000=，阻带截止频率 Hz f st 1200=，通带最大衰减dB 11=δ，阻带最小衰减dB 1002=δ。 (2)FIR 低通滤波器性能指标通带截止频率Hz f c 1000=，阻带截止频率 Hz f st 1200=， 通带衰减1δ≤1dB ，阻带衰减 2δ≥ 100dB 。 （3）IIR 高通滤波器的设计指标，Hz f z 1000=，Hz f p 2000=，阻带最小衰减dB A s 30=，通带最大衰减dB A P 1=。 （4）（4）FIR 高通滤波器的设计指标，Hz f z 1000=，Hz f p 2000=，阻带最小衰减dB A s 50=，通带最大衰减dB A P 1=。 （5）用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在Matlab 中，FIR 滤波器利用函数fftfilt 对信号进行滤波，IIR 滤波器利用函数filter 对信号进行滤波。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，在一个窗口同时画出滤波前后
语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双 苏州大学 摘要 本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。 关键词：语音识别；特征；匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引言 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。语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、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，甚至还涉及到人的体态语言（如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解）。其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统，在信息高度化的今天，语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史 语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。
数字信号处理课程设计报告 题目：语音信号水印技术系统设计 系（院）: 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 学年学期:2013 ~ 2014 学年第学期 2013年月日
摘要 随着网络和信息技术的发展，越来越多的数字多媒体信息通过网络进行传播，与传统的模拟媒体相比，数字媒体产品的编辑、复制和传播都很方便，它一方面促进了社会的进步与发展，另一方面正是这些优点突出了版权问题。由于数字多媒体信息很容易被未经授权的用户复制，且采用传统密码方法加密，不能完全解决盗版问题。 数字水印技术正是应运而生的信息隐藏技术，它通过特定的水印算法把版权信息嵌入在数字产品中，被嵌入的可以是一段文字、标识、序列号等等，人们无法从表面上感知水印的存在，只有专用的检测仪器或计算机软件才可以检测出隐藏的数字水印，从而达到了保护数字作品的所有者利益的目的，并促进了数字产品的开发与使用。在数字产品中，音频数据产品的版权保护也显得越来越重要，因为随着数字化音像制品和音乐制品的大量制作与发行，一个令人关注的突出问题是网上下载音乐对传统CD 业的巨大冲击。音频水印技术主要利用了人类听觉模型，在不影响音频信号质量的前提下，将水印信息隐藏在人耳不能感知的位置，来隐藏水印数据。本文主要研究语音信号水印技术，利用小波变换的优点和特性对音频信号嵌入水印，并提取。使嵌入水印音频想好具有良好的安全性，鲁棒性和不可感知性。 关键词数字水印嵌入提取小波变换
目录 1 课题综述 (1) 1.1数字水印技术的介绍 (1) 1.2 数字水印设计原理 (2) 2系统分析与设计 (3) 2.1涉及基础知识 (3) 2.2算法的流程图 (5) 2.3算法实现 (5) 3代码编写 (7) 3.1主要代码 (7) 3.2程序调试 (10) 3.3程序运行与测试 (10) 结论 (14) 致谢 (16) 参考文献 (17)
智能制造技术的国内外展现状 智能制造技术无疑是世界制造业未来发展的重要方向之一，所谓智能制造技术，是指在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进制造技术的基础上，通过智能化感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。作为智能制造的重要工具之一，自动化技术的发展程度无疑决定着智能制造发展的成败。 全球智能制造发展趋势： 1.以3D打印为代表的“数字化”制造技术崭露头角。 2.智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程。 3.世界范围内智能制造国家战略空前高涨。 国外智能制作技术发展现状 世界主要工业化发达国家提早布局。自20世纪80年代末智能制造提出以来，世界各国都对智能制造系统进行了各种研究，首先是对智能制造技术的研究，然后为了满足经济全球化和社会产品需求的变化，智能制造技术集成应用的环境—智能制造系统被提出。日本于1989年提成智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，其中包括公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。美国与1992年执行新技术正常，大力支持包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术
在内的关键重大技术。欧盟于1994年启动新的研发项目，选择了39项核心技术，其中信息技术、分子生物学和先进制造技术中均突出了智能制造技术的地位。近来，各国除了对智能制造技术进行研究外，更多的是进行国际间的合作研究。 世界主要工业化发达国家将智能制造作为重振制造业战略的重要抓手。金融危机以来，在寻求危机决绝方案的过程中，美、德、日等国政府和相关专业人士纷纷提出通过发展智能制造来重振制造业。国内智能制造技术的发展现状与存在的问题 1.发展现状 国内取得了一批基础研究成果和智能制造技术。我国对智能制造的研究开始于20世纪80年代末。在最初的研究中在智能制造技术方面去得了一些成果，而进入21世纪以来的十年当中智能制造在我国迅速发展，在许多重点项目方面取得成果，智能制造相关产业也出具规模。我国已取得了一批相关的基础研究成果和长期制约我国产业发展的智能制造技术，如机器人技术、感知技束、工业通信网络技术、控制技术、可靠性技术、机械制造工业技术、数控技术与数字化制造、复杂制造系统、智能信息处理技术等；攻克了一批长期严重依赖并影响我国产业安全的核心高端装备，如盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等。建设了一批相关的国家重点实验室、国家工程技术研究中心、国家级企业技术中心等研发基地，培养了一大批长期从事相关技术研究开发工作的高技术人才。 国内智能制造装备产业体系初步形成。随着信息技术与先进制造
语音增强算法的研究与实现 目录 目 录 ..................................................................... ............................................................ I 河西学院本科生毕业论文(设计)诚信声 明 ................................... 错误～未定义书签。I 河西学院本科生毕业论文(设计)任务 书 ...................................... 错误～未定义书签。II 河西学院本科毕业论文(设计)开题报 告 ..................................... 错误～未定义书签。IV 摘 要 ..................................................................... .................................................................. I Abstract ........................................................... ....................................................................... I 1 引 言 ..................................................................... .. (1) 2 语音增强算法概 述 ..................................................................... (1)
噪音环境下的语音识别 1．1引言 随着社会的不断进步和科技的飞速发展，计算机对人们的帮助越来越大，成为了人们不可缺少的好助手，但是一直以来人们都是通过键盘、鼠标等和它进行通信，这限制了人与计算机之间的交流，更限制了消费人群。为了能让多数人甚至是残疾人都能使用计算机，让计算机能听懂人的语言，理解人们的意图，人们开始了对语音识别的研究． 语音识别是语音学与数字信号处理技术相结合的一门交叉学科，它和认知学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科都有密切关系。 1，2语音识别的发展历史和研究现状 1．2．1国外语音识别的发展状况 国外的语音识别是从1952年贝尔实验室的Davis等人研制的特定说话人孤立数字识别系统开始的。 20世纪60年代，日本的很多研究者开发了相关的特殊硬件来进行语音识别RCA实验室的Martin等人为解决语音信号时间尺度不统一的问题，开发了一系列的时问归正方法，明显地改善了识别性能。与此同时，苏联的Vmtsyuk提出了采用动态规划方法解决两个语音的时闻对准问题，这是动态时间弯折算法DTW(dymmic time warping)的基础，也是其连续词识别算法的初级版．20世纪70年代，人工智能技术走入语音识别的研究中来．人们对语音识别的研究也取得了突破性进展．线性预测编码技术也被扩展应用到语音识别中，DTw也基本成熟。 20世纪80年代，语音识别研究的一个重要进展，就是识别算法从模式匹配技术转向基于统计模型的技术，更多地追求从整体统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔可夫模型(hidden Markov model，删)技术就是其中一个典型技术。删的研究使大词汇量连续语音识别系统的开发成为可能。 20世纪90年代，人工神经网络(artificial neural network，ANN)也被应用到语音识别的研究中，并使相应的研究工作在模型的细化、参数的提取和优化以及系统的自适应技术等方面取得了一些关键性的进展，此时，语音识别技术进一步成熟，并走向实用。许多发达国家，如美国、日本、韩国，已经IBM、Microsoft、Apple、AT&T、Nrr等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。 当今，基于HMM和ANN相结合的方法得到了广泛的重视。而一些模式识别、机器学习方面的新技术也被应用到语音识别过程中，如支持向量机(support vector machine，SVM)技术、进化算法(evolutionary computation)技术等。
毕业设计文献综述 电子信息科学与技术 语音处理技术研究 【摘要】：语音处理技术是对语音信号进行采集、压缩、滤波、增强等技术的集合定义。该技术是计算机音频系统的核心，在军事、医学、通信等领域都有较为广泛的应用。本文介绍了语音处理技术研究现状及发展前景。通过对三种主要音频滤波技术的对比和研究归纳，总结了每种技术的特点及适用范围，阐述了语音处理技术的发展方向。 【关键词】：数字信号处理；语音信号处理；音频滤波 一、背景 1.1语音处理技术技术 集就是把这种声波信号经语音信号是一种频率变化范围较宽(16～3000 Hz)的机械波。语音采[]1 过麦克风和高频放大器转换成具有一定幅度的模拟量电信号，再经离散化变成数字量，成为计算机 理，确定语音信号的采样频率。语音处理技术的研究结果能贮存和处理的信号。根据香农采样定[]2 表明：特定的语音信号是由其过零率、帧能量、频谱构成等多因素决定的。 音频是个专业术语，人类能够听到的所有声音都称之为音频。声音是一种模拟信号，它可能包波是语音分析系统中的关键环节，是当今社会前沿技术之一。为了获得更高含各种噪音。音频滤[]3 的音频质量，我们必须对声音中包含的噪声通过某种方法进行滤除，剩下的就是我们所需要的有用信号。这种滤除噪声的方法既为我们今天要讨论的音频滤波技术。 1.2语音处理技术的研究现状 语音处理技术在计算机软硬软件的相结合的方式下，通过几十年的探索，其研究和开发正进入一个黄金时代。在世界发达国家制定的高技术发展规划中，语音处理技术的地位十分引人注目。20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论与算法，如数字滤波器、快速傅里叶变换（FFT）的等语音信号处理的理论与技术基础。随着信息技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大进展。 术（LPC），并成为进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特性提取的线性预测技[]4 语音信号处理最强有力的工具。80年代初，一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化 型（HMM）描述语音信号过程的产生时80年代（VQ）应用于语音信号处理中，而用隐马尔科夫模[]5 语音信号处理技术的重大发展。近年来人工神经网（ANN）的研究取得了迅速发展，语音信号处理技
2016年中国智能制造行业发展现状及特点 一、智能制造行业发展阶段 中国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段；从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。而90%的中小企业智能制造实现程度较低的原因在于，智能化升级成本抑制了企业需求，其中缺乏融资渠道影响最大。年收入小于5亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金，25%为政府补贴，银行贷款和资本市场融资各占11%。而企业收入规模大于50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。整体而言，中小微型企业的银行贷款比例低于大中型企业，占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。 不过，智能制造水平较低，意味着夯实发展基础的必要性，同样也意味着后续发展潜力的巨大。近年来，全国多个地方都在谋划智能制造发展，包括上海、浙江、江苏、天津、安徽、重庆、河南、辽宁、四川、青岛、北京、广东、黑龙江等省市都在摩拳擦掌，或成立机器人、工业4.0或工业互联网等与智能制造相关的联盟，或出台具体产业规划。 二、智能制造行业运行特征 （一）制造强国战略出台并实施，各级地方政府积极推进地区规划政策落实 我国制造业步入新常态下的攻坚阶段，制造强国战略开始推进实施。经过多年迅猛发展，我国已稳居世界制造业第一大国，对全球制造业的影响力不断提升。但随着全球经济结构深度调整，我国制造业面临“前后夹击”的双重挑战。从国内来看，经济发展正处于增速换档和结构调整阵痛的关键节点，制造业潜在增长率趋于下降。总体来看，我国经济发展已进入以中高速、优结构、多挑战、新动力为特征的新常态阶段。2015年5月8日，国务院出台制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》，全面部署推进制造强国战略实施，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国转向制造强国。 以《中国制造2025》为总纲，各地方陆续出台智能制造领域的扶持政策。在《中国制造2025》这一国家战略的指导下，各级地方政府因地制宜，陆续出台相关行动计划，全面对接《中国制造2025》。江苏、广东、福建、四川、安徽等省份借助《中国制造2025》战略支点，分别出台了《江苏行动纲要》、《广东省智能制造发展规划（2015-2025）》、《福建省实施行动计划》、《四川行动计划》、《中国制造2025安徽篇》等政策，以抢占未来产业竞争制高点，加快制造强省的建设步伐。佛山、南京等在国家制造强国战略以及省级行动计划的指导下，进一步分析产业特色，陆续制定与《中国制造2025》相衔接的制造业发展计划，找准转型升级基础，引领制造业向中高端迈进。 （二）随着互联网技术及理念加快渗透，制造企业着手推动商业模式、组织方式等多方