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第一百一十九章 听觉系统二（第1页）

随着大规模集成电路技术和半导体技术的发展，1982年世界上诞生了第一代dsp芯片tms32010及其系列产品。

这种dsp器件采用微米工艺nmos技术制作，虽功耗和尺寸稍大，但运算速度却比微处理器快了几十倍，尤其在语言合成和编码译码器中得到了非常广泛应用。

dsp芯片的问世是个里程碑，它标志着dsp应用系统由大型系统向小型化迈进了一大步。

至80年代中期，随着cmos工艺的dsp芯片应运而生，其存储容量和运算速度都得到成倍提高，成为语音处理、图像硬件处理技术的基础。

80年代后期，第三代dsp芯片问世，运算速度进一步提高，其应用范围逐步扩大到通信、计算机领域。

90年代dsp发展最快，相继出现了第四代和第五代dsp器件。

第五代产品，它与第四代相比，系统集成度更高，将dsp芯核及外围元件综合集成在单一芯片上。

这种集成度极高的dsp芯片不仅在通信、计算机领域大显身手，而且逐渐渗透到人们的日常生活领域。

经过40多年的发展，dsp产品的应用已扩大到人们的学习、工作和生活的各个方面，并逐步成为电子产品更新换代的决定因素。

而语音信号处理是信号处理中的重要分支之一。

它包括的主要方面有：语音的识别，语言的理解，语音的合成，语音的增强，语音的数据压缩等。

各种应用均有其特殊问题。

语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来，与已知的语音样本进行匹配，从而判定出待识别语音信号的音素属性。

关于语音识别方法，有统计模式语音识别，结构和语句模式语音识别，利用这些方法可以得到共振峰频率、音调、嗓音、噪声等重要参数，语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。

语音合成的主要目的是使计算机能够讲话。

为此，首先需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律，然后利用适当的方法模拟发音的过程，合成为语言。

其他有关语言处理问题也各有其特点。

语音信号处理是发展智能计算机和智能机器人的基础，是制造声码器的依据。

语音信号处理是迅速发展中的一项信号处理技术。

那么在设计完成听觉系统的电路架构和系统之后，还有一个最重要的功能，那就是需要进行语音识别，就像人类一样，需要不断地进行学习，才能不断地对不断派生的新的词语有更深入地了解。

那么，什么是语音识别呢？

简单地说，语音识别，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。

所涉及的理论领域包括：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。

所涉及到的行业领域包括但不限于工业、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。

前世普通消费者接触最多的应当属于苹果手机的语音助手，说实话，那玩意除了给人新鲜感以外，基本上就是鸡肋，完全达不到助手的要求，反而是个麻烦的根源，所以，80%以上的人都是新鲜感过后，就把它关闭打入冷宫。

其实，也不能说他的语音助手不好，只是它采集的语音数据库，都是非常标准的语言版本，要知道世界上哪怕就是同一种语言，由不同的人说出来，可能口音都不怎么相同－－－当然，职业的除外－－－－－所以，发言不标准的用这个功能就悲剧了。

所以，很多人就由此得出了这个功能完全就是个悲剧的结论。

所以，语音识别不是不能智能，只是完全建立在操作系统里的软件，只能让它听起来高端大气、上档次，实际使用起来就像个玩具，就如认真你就输了的道理一样。

而前世在制造业市场上，工业机器人具有相当大的市场潜力，要使工业机器人真正应用于生产线上的各个方面，满足人们日益增长的需求，就离不开高性能的语音识别控制系统。

随着计算机软硬件技术、半导体技术、电子技术、通讯技术等的飞速发展人类已经进入后pc时代。

语音识别技术得到了迅猛发展，支持语音识别的各种产品纷纷面世。