sci论文作者自动识别方法研究

sci论文作者自动识别方法研究

什么是sci论文？首先sci是一种科学引文索引，而sci论文就是被科学因为索引检索收录的文章，对于sci论文，相信国内的很多作者都不陌生，即使是从来没有发表过sci论文的人应该也听说，这种论文发表的意义在于它是最高水准的学术论文发表，sci论文发表在国际上被视为学术水品的衡量标尺。

sci论文不论是在国内还是在国外的影响力和价值都是非常高的，它不仅仅在国外受到认可，在国内的认可度也是颇高的，在很多对于学术论文发表有要求的考核中，sci论文都是最受认可的，拥有一篇成功发表的sci论文，对个人的晋升发展、能力提升都极为的有力。

除此之外sci论文也是一国际间进行学术交流的一种重要途径，一个国家sci论文的发表数量也能证明该国家的科研水平高低。不论是从个人角度还是宏观角度，sci论文发表都有着十分积极的学术价值。因为它是能够推动国家科研事业的发展进步的。

那么怎样才能写出一篇好的sci论文呢，在这里也是整理了一些建议，希望对大家有所帮助。

1.阅读文献和参考文章

这是写论文都必须经历的一步，也是最重要的一步，每周坚持泛读最少3篇sci，精读1篇sci，其实你会发现，写论文其实并没有想象中的那么复杂。

2.期刊的选择

写论文之前，选择合适的目标期刊是令自己集中精力的最好办法，能够在后面写作时避免很多无效的工作。一定要把握住期刊声誉和当前所在研究层次显示之间的最佳平衡点，之后就可以根据期刊官方网站给出的要求来选择自己的写作防线和修改初稿。

提升论文影响力最有效的办法，就是撰写目标读者希望关注的研究，所以挑选期刊就是实现这一目标的第一步。但是需要注意的是，一定要远离那些“掠夺性期刊”！这些“欺诈性期刊”的出版方式极其不道德，经常恶意；利用初次投稿作者急切发表的心理。所以当你不能确定选择的期刊是否靠谱时，一定要向导师寻求建议，并对这种期刊进行彻底调查。

3.尽早动笔

很多同学都是等到实验操作快结束了，数据都整理好了，才开始动笔；其实写论文最好的方式，是尽可能早地开始动笔。

最常见的论文撰写策略按顺序依次是：

Method-Introduction-Result-Discussion

我们可以将论文中的部分内容预先写好。确保在动笔之前，就已经能详细地列出论文的提纲，以便规划后期你的工作内容和进度。可以在项目进行过程中写好方法学 (Method) 部分的段落，这是前期最容易撰写的部分。如果项目计划有任何变动，之后可以稍作调整。如果你够勇敢，甚至可以提前写好引言 (Introduction) 段落。

很多人喜欢把引言部分留到最后编写，目的是要确保这部分内容的准确性。但是也有人会先将引言部分落实到位，再去搭建剩余那部分论文内容的框架。这很大程度上取决于个人习惯偏好。在开始准备初稿之前，最好是在给论文编制提纲之前，就先考虑应如何引导阅读论文的读者。这样在你撰写论文时，尽可能始终贴近论文的主线思路。

最后就是关于写作效率的问题了，在确定了方向和契合期刊后应当如何保持高效的写作效率。关于这一点小编只想说，只能依靠自身努力去克服，不论你是拖延症还是完美主义者，又或者其他习惯性格，都会影响你的写作效率，所以小编才建议大家尽早动笔，毕竟坚持每天花费几小时写论文，总要比每隔几周才来一次马拉松式论文写作的效率更高。

最后再给大家说几个sci论文的注意事项:

1.摘要中切忌将引言出现的内容写入，也不要对论文内容做诠释和评论

2.不要简单重复题名中已有的信息

3.论文的结构一定要严谨，表达要简明，语义要确切！

一般的sci期刊并列2-3位第一作者也是没问题的，如果是影响因子较高的顶尖刊物，第一作者最好是一位就行。第一作者一般是本文工作中贡献最大的研究人员。此作者不仅有最多和最重要的图表，也是文章初稿的撰写人。 一篇sci论文可以有几个第一作者 sci论文第一作者，是对实验和撰写文章贡献最大的那个人，是指在作者一栏签名排第一位的人，但多人合作，容易出现共同第一作者的情况。至于共同第一作者的人数，并没有明确的规定，与论文的工作量、篇幅以及出版刊物的规定、单位的认可有很大的关系。一般来说，一篇sci论文可以有2-4个第一作者最为常见。 一项工作量很大的论文，在实验、考察、数据收集以及撰写文章过程中，需要很大人的加入与合作，会出现多个人贡献最大，却无法分清谁的贡献最大的情况，那他们就是共同第一作者。至于人数就不好界定了，可以说只要你安排的第一作者人数，出版物允许，单位也认可，那就完全没问题。 实际上，一篇sci论文中，第一作者只有一人是最好的，但共同第一作者的情况出现，很难避免。不过大家应谨记第一作者人数不应该安排太多。人数过多，反而会让第一作者位置失去了其应有的价值。 在如今顶级期刊或者影响因子很高的期刊上发表sci论文，建议第一作者最好是署名一个人。若你发表的sci论文存在共同第一作者的情况，在署名前与其他作者、杂志社、单位进行沟通与确认，在署名时做好相应标注，以免因署名问题影响到sci论文发表。 SCI是什么意思 SCI全称Science Citation Index，翻译成中文的意思就是科学引文索引。SCI可以说是当今世界上最重要的几个检索性刊物之一。一般搞学术的人都知道，如果您可以发表一篇SCI，这对你的职业发展是多么的重要。

SCI论文，就是被SCI索引收录的期刊所刊登的论文。SCI（Scientific Citation Index)是美国科学信息研究所（ISI)编辑出版的引文索引类刊物，创刊于1964年。

SCI(科学引文索引 )、EI(工程索引 )、ISTP(科技会议录索引 ) 是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具,其中以SCI最为重要。

《科学引文索引》(Science Citation Index, SCI)是由美国科学信息研究所（ ISI）的尤金·加菲尔德（Eugene Garfield）于1957 年在美国费城创办的引文数据库，其覆盖生命科学、临床医学、物理化学、农业、生物、兽医学、工程技术等方面的综合性检索刊物，尤其能反映自然科学研究的学术水平，是目前国际上三大检索系统中最著名的一种，其中以生命科学及医学、化学、物理所占比例最大,收录范围是当年国际上的重要期刊,尤其是它的引文索引表现出独特的科学参考价值，在学术界占有重要地位。许多国家和地区均以被SCI收录及引证的论文情况来作为评价学术水平的一个重要指标。从SCI的严格的选刊原则及严格的专家评审制度来看，它具有一定的客观性，较真实地反映了论文的水平和质量。根据SCI收录及被引证情况，可以从一个侧面反映学术水平的发展情况。特别是每年一次的SCI论文排名成了判断一个学校科研水平的一个十分重要的标准。

SCI以《期刊目次》(Current Content)作为数据源，目前自然科学数据库有五千多种期刊，其中生命科学辑收录1350种；工程与计算机技术辑收录 1030种；临床医学辑收990种；农业、生物环境科学辑收录950种；物理、化学和地球科学辑收录900种期刊。各种版本收录范围不尽相同。

SCI论文可以算是国际学术界的顶尖论文论文，它可以代表本专业在全球的最先进技术以及发展趋势，因此SCI论文对于很多作者来说是对自身学术水平的最高认可，国内的越来越多的科研单位和博士生都是非常重视SCI论文的发表的。

就目前国内情况来看,科研工作者是发表SCI文章的主要群体，要想自己的科研水平和成果达到国际认可的先进水平，不发表SCI文章很难有说服力,因此，SCI文章发表是国内很多专业技术人员的目标，总体来说SCI文章的国际认可度是国内学术期刊无法比拟的,包括各类核心期刊。另外，SCI论文审核也是非常严格的，审核所需时间未必会长，但对文章的要求是非常高的，不光需要足够的学术能力，还需要很好的写作能力。

拓展资料：

SCI论文的重要性：

SCI论文分辨第几作者的方法如下：

1、第一种情况：没有共同作者的。一般来说通过SCI论文署名的位次就能判断出是第几作者，署名在第几为就是第几作者，署名在第一位就是第一作者，署名在第二个作者位置上就是第二作者。

2、第二种情况：有共一作者的，还有个别SCI论文是有共一的情况，对于这种某一作者位置有共同作者的会有标注，会在作者姓名的右上角有相同的标记，在作者姓名下面也会有相应的说明。如果是这种情况排在共一作者后面的属于第二作者。3、第三种情况：有共二作者的，排在第一位的作者是第一作者，有标注属于共同二作的那几位作者都可以称之为是第二作者。另外所说的第几作者是不包括通讯作者的，因此判断是第几作者是不要吧通讯作者当做第二作者，通讯作者一般姓名的右上角会有标注，作者姓名下面也会有相关的说明。

4、如果并列第一作者，就一定要标注清楚，除了关注单位是否认可以外，还要看杂志社是如何认定第一作者的，一些杂志社是默认排在第一位的就是第一作者的，因此，具体并列第一作者是否受认可，如何进行具体的标注说明，还要结合具体情况来看，不同作者不同单位不同期刊，所做的认定很可能就是不同的。

5、SCI论文发表能否认可并列第一作者要看单位和学校的具体标准，大多是认可的，但是建议最好和单位负责部门确认好相关要求为好，对于并列第一作者一般在公开发表论著中标注共同第一作者、并列第一作者或与第一作者同等贡献、相同贡献等字眼的作者均按实际排名计分，对被SCI收录的论文并有以上标注的，视为第一作者计分。

电动汽车车牌识别方法研究论文

小型新能源汽车专用号牌的第一位先启用字母D、F（D代表纯电动新能源汽车，F代表插电式混合动力汽车、燃料电池汽车非纯电动新能源汽车），大型新能源汽车专用号牌的第六位先启用字母D、F（D、F代表车型与小型新能源汽车专用号牌相同）。相关介绍如下：是纯电动汽车的英文缩写。尽管纯电动汽车技术已经非常成熟，但由于种种原因，纯电动汽车要在短期内实现产业化仍有困难。—油电混动车。HEV最重要的特点，是不需要进行充电，操作模式与普通燃油车别无二致，车内的电池容量与电机功率都比较小，仅扮演发动机的辅助角色，通过刹车时的动能回收、适当减轻发动机负荷等方式来降低油耗。—插电混动车。PHEV的特征首先体现在“插电”这个词上，这种车型同样具备发动机、电动机和动力电池，和HEV不同的是，PHEV的电池容量要大得多，一般都在10kWh以上，而HEV的动力电池一般在1~2kWh左右。—增程式混动车。EREV车型的纯电续航里程普遍要高于PHEV车型很多，因为在大多数工况下，EREV的工作模式都优先使用纯电行驶，在电池组有电的情况下，发动机几乎不会工作。

中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为，切分准确率为，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。

可以直接通过车牌前面的字母来进行区别。如果是纯电动的车牌那么是 D字母开头的。如果是混动的车型那么前面的字母是F开头。通过这个就可以进行分辨。

电动汽车黄牌车牌识别系统识别办法：1、新能源汽车号牌外廓尺寸为480mm乘140mm，号牌长度比普通号牌增加40mm，其中大型新能源汽车后号牌宽度减少80mm。2、普通汽车号牌相比，除了颜色不一样，还增设了电动特色，标识整体以绿色为底色，寓意电动、新能源，绿色圆圈中右侧为电动插头图案。

自动识别技术论文

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语音识别检验方法研究论文

与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。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。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。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。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。 任务分类和应用 根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。 前端前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。处理声学特征 声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征* 线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。* 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。* Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。声学模型语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。HMM声学建模：马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。 语言模型语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。 搜索连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。 系统实现 语音识别系统选择识别基元的要求是，有准确的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。 自适应与强健性 语音识别系统的性能受许多因素的影响，包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性，是要提高系统克服这些因素影响的能力，使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定；自适应的目的，是根据不同的影响来源，自动地、有针对性地对系统进行调整，在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。解决办法按针对语音特征的方法（以下称特征方法）和模型调整的方法（以下称模型方法）分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数，或是在现有的特征参数基础上，加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关（SI）模型，从而使其成为说话人自适应（SA）模型。说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法，模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。语音系统中的噪声，包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征，模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波，模型方法有倒谱平移。 微软语音识别引擎 微软在office和vista中都应用了自己开发的语音识别引擎，微软语音识别引擎的使用是完全免费的，所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发的语音识别应用软件，例如《语音游戏大师》《语音控制专家》《芝麻开门》等等软件。 语音识别系统的性能指标 语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是仅能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。小结以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。

语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!

语音识别技术概述

作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓

摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。

关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练

Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.

Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training

一、语音识别技术的理论基础

语音识别技术：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级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。

不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。

(一) 语音识别单元的选取

选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。

单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。

音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。

音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。

(二) 特征参数提取技术

语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。

线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。

Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。

也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。

(三)模式匹配及模型训练技术

模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。

语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。

DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。

HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。

人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。

二、语音识别的困难与对策

目前，语音识别方面的困难主要表现在：

(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。

(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。

(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。

(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。

(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。

三、语音识别技术的前景和应用

语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。

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。

参考 文献 ：

[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)

[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,

[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)

[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991

[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005

[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999

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体各组织器官大多处于休整状态，气血主要灌注于心、肝、脾、肺、肾五脏，使

交通标识识别算法研究论文

【太平洋汽车网】汽车tsr指的是汽车安全系统中的交通标志识别系统，其是利用前置摄像头结合模式，可以识别常见的交通标志，这一功能会提醒驾驶员注意前面的交通标志，以便驾驶员遵守这些标志。TSR功能降低了驾驶员不遵守停车标志等交通法规的可能，避免了违法左转或者其他交通违法行为，从而提高了车主驾车的安全性。

交通标志识别系统一般包括检测和识别两部分。检测一般是利用交通标志的形状和颜色特征，从自然场景中把交通标志提取出来。识别是把检测出来的交通标志的内容识别出来。交通标志识别在规范交通行为、确保安全驾驶等方面具有重要的意义。交通标志通常处于室外复杂的环境条件下，识别的过程中容易受环境光照、方向旋转的影响。

交通标志识别系统是智能交通系统与先进辅助驾驶系统的重要组成部分，提高交通标志检测与识别算法的准确率和实时性是走向实际应用进程中需要解决的关键问题。算法的准确率是交通标志识别研究中一个十分重要的因素，错误的识别结果不仅不能起到辅助驾驶作用，还会导致严重的安全事故。而算法的实时性决定了研究成果能否转化为具有实际应用价值的产品。在汽车数量日益增加、交通安全事故居高不下，要求不断提升汽车的驾驶智能化的现实压力面前，开展以实时应用为目标的交通标志检测与识别技术研究，对于增加驾驶安全具有重大的意义。

交通标志检测是进行交通标志分类的前提，同时还压缩了计算目标的空间，减少后续特征提取算法的运算量，还可以获得更高的识别准确率。在图像的特征提取领域，常见的特征提取与选择方法有：PCA主成分分析法Gabor特征提取算法SIFT特征提取算法SURF特征提取算法Haar小波特征提取算法/类Haar小波特征提取算法不变矩特征提取算法直方图特征提取算法交通标志分类与识别方法主要有：基于各种距离的模板匹配识别方法，基于大量数据样本的机器学习识别方法以及基于粒子群算法、遗传算法等智能算法的识别方法。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

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【太平洋汽车网】道路交通标志分为主标志和辅助标志两大类。1、主标志又分为警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志、旅游区标志和道路施工安全标志六种。2、辅助标志是在主标志无法完整表达或指示其内容时，为维护行车安全与交通畅通而设置的标志，为白底、黑字、黑边框，形状为长方形，附设在主标志下，起辅助说明作用。