语音识别基本原理

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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、语音识别的方法

目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。

动态时间规整算法（DynamicTimeWarping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。

隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。

矢量量化（VectorQuantization）是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。

人工神经网络（ANN）是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强大的分类能力和输入—输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。其方法是模拟人脑思维机制的工程模型，它与HMM正好相反，其分类决策能力和对不确定信息的描述能力得到举世公认，但它对动态时间信号的描述能力尚不尽如人意，通常MLP分类器只能解决静态模式分类问题，并不涉及时间序列的处理。尽管学者们提出了许多含反馈的结构，但它们仍不足以刻画诸如语音信号这种时间序列的动态特性。由于ANN不能很好地描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别而克服HMM和ANN各自的缺点。近年来结合神经网络和隐含马尔可夫模型的识别算法研究取得了显着进展，其识别率已经接近隐含马尔可夫模型的识别系统，进一步提高了语音识别的鲁棒性和准确率。

支持向量机（Supportvectormachine）是应用统计学理论的一种新的学习机模型，采用结构风险最小化原理（StructuralRiskMinimization，SRM），有效克服了传统经验风险最小化方法的缺点。兼顾训练误差和泛化能力，在解决小样本、非线性及高维模式识别方面有许多优越的性能，已经被广泛地应用到模式识别领域。

3、语音识别系统的分类

语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。如果从说话者与识别系统的相关性考虑，可以将识别系统分为三类：（1）特定人语音识别系统。仅考虑对于专人的话音进行识别。（2）非特定人语音系统。识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习。（3）多人的识别系统。通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。

如果从说话的方式考虑，也可以将识别系统分为三类：（1）孤立词语音识别系统。孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿。（2）连接词语音识别系统。连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现。（3）连续语音识别系统。连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。

如果从识别系统的词汇量大小考虑，也可以将识别系统分为三类：（1）小词汇量语音识别系统。通常包括几十个词的语音识别系统。（2）中等词汇量的语音识别系统。通常包括几百个词到上千个词的识别系统。（3）大词汇量语音识别系统。通常包括几千到几万个词的语音识别系统。随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识别系统根据词汇量大小进行分类也不断进行变化。目前是中等词汇量的识别系统，将来可能就是小词汇量的语音识别系统。这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。

4、语音识别的应用

语音识别可以应用的领域大致分为大五类：

办公室或商务系统。典型的应用包括：填写数据表格、数据库管理和控制、键盘功能增强等等。

制造业：在质量控制中，语音识别系统可以为制造过程提供一种“不用手”、“不用眼”的检控（部件检查）。

电信：相当广泛的一类应用在拨号电话系统上都是可行的，包括话务员协助服务的自动化、国际国内远程电子商务、语音呼叫分配、语音拨号、分类订货。

医疗：这方面的主要应用是由声音来生成和编辑专业的医疗报告。

其他：包括由语音控制和操作的游戏和玩具、帮助残疾人的语音识别系统、车辆行驶中一些非关键功能的语音控制，如车载交通路况控制系统、音响系统。

未来随着手持设备的小型化，甚至穿戴化，各种智能眼镜，手表等层出不穷，当然找准市场突破口很重要，好的解决方案和系统设计参考也是必不可少的。

电池电芯是新能源车关键的能量储存组件，直接影响车辆的续航里程、性能和可持续能源的发展。随着电池技术的不断进步，电池电芯的性能和能量密度将继续提升，推动新能源车的发展和普及。晨控4680电池杯溯源 RFID技术在电池电芯生产中的应用，可以提供自动化追溯和管理、减少人为错误、提高生产效率、质量控制和追溯性，以及数据分析和优化的好处，从而推动电池电芯生产的智能化和高效化。电池电芯的生产过程通常包括以下几个环节：电极材料准备：在电极材料准备阶段，RFID标签可以用于标识和跟踪不同的电极材料。每个材料可以附带一个RFID标签，记录其供应商、批次号、生产日期等关键信息。这样，当材料被用于生产时，可以迅速追溯其来源和质量，确保生产过程的透明性和可控性。电极生产：在电极生产过程中，RFID标签可以用于记录每个电极片的制造信息和质量参数。这有助于实现电极的追溯性和一致性管理，确保生产出的电极片符合设计要求。隔膜准备：隔膜作为电芯中的关键组件，其质量和性能对电芯的整体性能至关重要。通过RFID标签，可以实现对隔膜的追踪和管理，记录其类型、尺寸和供应商等信息。电芯组装：在电芯组装环节，RFID技术结合传感器可以实时监测组装过程中的温度、压力和位置等关键参数。这些参数与RFID标签关联，确保组装过程的准确性和一致性。注液与密封：在注液和密封过程中，RFID标签用于记录注液和密封的相关信息，如注液时间

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在自动化设备中，有很多都是通过输送机来实现自动进出物料的，人员的上肢或整个身体可能会通过货物的出入口接触到危险的运动部件，从而引发安全事故。如何才能有效防止此类事故的发生呢？ EN619：2022输送机出入口安全防护要求EN619标准对防止从输送机出入口进入危险区域提出了严格的安全防护要求，通过遵循这些要求，可以有效地降低输送机运送过程中的安全风险，保护人员的生命安全，具体可以采取如下的四种措施：●如果两个输送机之间或输送机与固定相邻物体之间的间隙“a”超过120毫米，则应提供固定防护装置（如防护栏、网、垫、斜板或屋顶型轮廓，这些防护装置沿输送线设置的长度至少应有1.2米，如果输送机的高度小于0.3米，这防护装置的长度至少应有2米）以防止人员穿过或绕过输送机。●对于输送机底部的间隙“d”，应不超过240毫米。●输送机应安装在固定位置上●应提供用于故障排除或维护的通道。非常4+1”轻松搞定输送机出入口安全防护除了要满足以上4点安全要求之外，还需要额外满足以下的任意一条安全措施，那么根据标准就可以认为是可以有效地防止人员进入危险区域内了。1.在输送机出入口采用安全的敏感保护装置，触发安全保护装置后会停止危险的运动，如a.压敏传感器，在输送机上安装压力地毯，检测人员是否通过输送机上方进入危险区域内；b.电敏感保护装置，如使用带屏蔽功能的有源光电保护装置（AOPD），屏蔽（Muting

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引言作为工业直流电源解决方案的重要提供者，PULS 普尔世电源集团于 2023 年收购了无线充电专家 Wiferion，扩展了其在工业无人驾驶运输系统（如 AGV 和移动机器人等）感应式充电领域的产品组合。Wiferion 的 etaLINK 3000 无线充电系统，在 KUKA 的 KMR iiwa CR 洁净室应用中展现了其技术亮点。该系统通过无接触能量传输，确保了半导体生产环境的高清洁度标准，同时也为行业带来了显著的生产力提升。在高科技制造领域，洁净室环境对生产过程的洁净度要求极高。KUKA 的 KMR iiwa CR 是一款专为洁净室设计的移动协作型机器人（Cobot），它结合了洁净室机器人和移动平台的功能，配备了专为洁净室应用设计的专利夹持器。借助创新的导航软件，KMR iiwa CR 能够在洁净室内自主工作，独立装卸晶圆盒，并将其运送到下一个工作站，完全符合严格的 ISO 3 洁净室分类标准。1.最小化颗粒产生，最大化生产效率KMR iiwa CR 的能量供应是其符合 ISO 3 标准的核心特性之一。KUKA 移动性产品经理Jakob Brandl 解释说：“传统的滑动接触式电池充电系统不适合要求严格的洁净室环境。”在每次充电过程中都会发生铜磨损，产生的颗粒会在生产环境中扩散，极端情况下可能会损坏珍贵的晶圆。因此，KUKA 采用了 Wiferion 的 etaLINK

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氢是绿色经济的关键要素。当下，几乎没有哪个行业能看到如此强劲的发展势头，世界各地都在如火如荼地开展研究、试验和测试。无论哪种技术将在未来得到大规模应用，有一点是确定的：在氢能相关的工艺过程中，可靠的测量技术至关重要。即使在今天，VEGA测量仪表也已经为保障氢能各环节的安全性做出了重要贡献。氢被认为是能源转型的关键因素，为什么？氢是一种奇妙的元素。通过可再生能源产生的电力制取的氢是绿色的能源载体。在氢释放能量时，产生的“废气”只有水，它不会排放任何对环境有害的气体。整条氢能产业链——从制氢到用氢——都可以完全实现碳中和。因此，氢能蕴含巨大的潜力。氢的使用已经有相当长的历史了。比如在化工行业，氢在很多年来都属于生产原料和中间产品。到目前为止，制氢的方式一般是对天然气等化石燃料进行蒸汽重整——这样制得的氢叫作灰氢，因为这个过程中会产生大量CO2。在环保领域愈发受到重视的，则是使用可再生能源制得的绿氢。通过加大对绿氢的使用，炼钢厂或炼化厂这样的能源密集型企业也能够大幅降低碳排放。可靠的测量技术在氢能相关应用中起到什么作用？绿氢的价格是非常高的，因为目前采用的生产工艺成本相对高昂。因此，生产过程的高效性、安全性至关重要，尤其需要避免资源浪费。测量技术有助于在制氢、运氢、用氢等各个环节中，尽量减少这种宝贵能源的损耗。测量仪表具体用在氢能设施的哪些位置？在氢能的整条价值创造链上，物位和压力仪表都

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作为比亚迪集团的明星子公司，弗迪电池始终专注于新能源电池技术的研发与生产，凭借在动力电池领域的深厚积累与创新能力，推出了如刀片电池等革命性产品。这些创新不仅树立了行业安全新标杆，还引领了全球动力电池技术的发展方向。弗迪电池致力于为全球客户提供高效、安全、可靠的电池解决方案，并在电池技术、品质和智能制造方面处于行业领先地位。产品在全球范围内享有极高的声誉和市场份额。项目背景 ：黑灯工厂试点项目抚州弗迪电池有限公司的NMP（N-甲基吡咯烷酮）装置项目，作为弗迪电池首批黑灯工厂试点项目，标志着公司在智能制造领域迈出了坚实的一步。此次合作和利时与比亚迪集团创新性的采用了新的合作模式，首套试点项目由和利时负责实施，比亚迪辅助完成，后续基地依托试点项目成熟的控制方案由比亚迪自主负责，和利时以其技术优势，持续提供坚实后盾；两大行业巨擘的强强联合，旨在共同探索新能源电池生产的未来发展方向。NMP装置的难点与解决方案NMP是一种化学式为C5H9NO的有机物，外观为无色至淡黄色透明液体，略带氨气味，是锂电池制造中的关键原材料。它主要用于溶解和稀释PVDF（聚偏二氟乙烯）浆料，NMP的含量直接影响锂离子电池拉浆涂布的质量与环保要求。NMP的生产过程涉及多个复杂变量，包括温度、压力、流量和组分浓度等，这些因素相互作用，使得控制系统的设计和实施变得尤为复杂。此外，NMP原料的成分和性质会因供应商、批次等因素

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