第一篇:武警哨位智能语音联动报警器
武警哨位紧急报警系统简介 武警哨位智能语音联动报警器
一、武警哨位紧急报警系统是用于重要单位、场所和监狱的武警执勤哨位,发生突发事件时,哨兵上报紧急状况的装置。该系统由哨位报警分机、值班中心武警哨位紧急报警接收主机和主机的联动装置(如:语音播报大喇叭,警示声光警号,开关量输出箱,警情输出模块,视频联动复核摄像机)组成。武警哨位智能语音联动报警器分机和主机用无线传输方式工作,语音播报系统和声光报警相结合实现报警声、光、语音一体化预警,同时主机与接警应急指挥中心通过TCP/IP或GPRS传输上传。广泛应用于用于学校、医院、工厂,机场,派出所,监狱、武警各支队、中队的执勤哨位。
系统设计方案:在值班室、备勤室和各楼层分别安装武警哨位紧急报警接收主机,分机,哨位和移动执勤点可以随身携带移动式报警手持机可根据不同警情触发相关报警按钮,值班室、备勤室和各楼层同时发出预警喇叭鸣响并播报不同的警情语音,联动的警声闪烁鸣响,同时把警情上传到应急指挥中心。
武警哨位紧急报警系统示意图:
二、武警哨位紧急报警接收主机功能介绍:
主机具有演练演习和防暴恐应急两种工作模式,使用单位根据使用情况自由切换。
1、主机自带五个按钮,分别对应4种警情(火灾,暴力袭击,地震,空袭)及取消按钮(取消按钮一定要带,防止误操作情况下的终止警情。)。不管是演习模式还是应急模式下触发对应按钮大喇叭发出如下鸣响与紧急疏散提示语音(警情和处置预案声音可根据需要给使用单位定制。)。
A、火灾按钮:火灾警报声+(语音: “发生火灾,大家不要惊慌,请捂鼻猫腰,迅速按演习路线有序疏散到安全区域,不要推挤踩踏”)+火灾警报声。
B、暴力袭击:110警报声+(语音: “发生暴力袭击,大家不要惊慌,请关好门窗躲避到安全区域.安保人员紧急到岗处理”)+ 110警报声。
C、地震按钮:地震警报声+(语音: “地震警报”,大家不要惊慌,请先实施紧急避险,再按演习路线有序疏散到安全区域不要推挤踩踏”)+地震警报声。
D、空袭按钮:空袭警报声+(语音: “空袭警报”,大家不要惊慌,迅速按演习路线有序疏散到安全区域.不要推挤踩踏”)+空袭警报声。
2、自带功放,能驱动60W以内喇叭。并且预留外接大功率功放接口,备有广播设备电源强插驱动输出接口。
3、主机面板带数码管显示(比如01代表1号武警哨位,02代表2号武警哨位,03代表3号武警哨位。。。),可以迅速锁定警情事发地址。实现使用单位的各个防护点等核心应急地点的一警多发,一呼百应,警情群播,多警演练,群防群治。
4、主机可以自定义TTS语音播报功能,可根据需要设定相应报警内容,比如“******使用单位北门紧急报警”接警中心人员接到报警后电话会自动读出该自定意文字内容.5、在报警工作模式下,平台中心电话接到警情后可以跟报警者对讲,也可以切换成远程广播模式震慑不法分子或者指挥现场处置,(行业内产品通常是报警上传到接警中心,或对讲功能,该产品不但具有以上功能,还具有远程广播模式功能。)
6、支持按钮触发报警后发送短信(支持6组,短信内容可定义)与拔打电话(6组)双向对讲功能。
7、有线无线兼容,支持无线配件接入与预留4路有线防区,可以方便扩展周界防范防盗,消防预警功能
8、主机支持通过GPRS或TCP/IP上传接警平台功能,配合IPC摄像机,NVR录像机扩展视频联动复核,实现一键报警,视频多点联动。
9、主机可以与分机配套使用,无线传输距离(开阔地)室内天线1-3KM,分机群组使用根据使用单位面积大小无线距离可以级联扩展50公里以上。
10、主机具有演练模式与应急模式切换功能。在演练模式下,触发按钮只会现场语音播报与对应警情鸣响,不会上传接警平台,不拔打电话,不发送短信。
11、可以另外选配12V7A的蓄电池,停电不停机。
武警哨位紧急报警接收主机可联动下列设备:
1.开关量输出:用继电器开关触点输出用于联动相关设备。如:探照灯,报警后通过继电器开关打开联接探照灯特别是在晚上对暴力份子是一种威慑作用。
2.预警语音广播大喇叭:警情预警与警情语音播报。
3、可以联动于扩展周界防范设备。
4、可以扩展消防烟感自动探测设备。
5、配合平台可以与视频摄像机进行云端联动功能。
三、移动式报警手持机
岗哨及工作人员身上佩带的无线大功率移动式报警手持机。如图:
产品功能特点:每个终端移动式报警手持机对应一个哨位或相关人员,当某移动式报警手持机发出求救信号时,系统平台上会对应的弹出这个移动式报警手持机对应的ID号与对应的哨位信息,如名字,负责那个片区,报警时间等信息。
每个工作人员佩戴一个;自带5个按钮分别对应火灾,暴力袭击,地震,空袭,取消按键,根据对应的警情触发或取消警情(触发对应按钮喇叭播放声音与内容可以根据使用单位要求定制)。使用单位遇到任何突发事件可以触发按键发射信号给主机,终端主机驱动功率分配放大器带动 智能语音喇叭(喇叭播放声音与内容可以根据监狱要求定制);如果是工作人员误操作触发可以使用取消按键终止。(发射空旷距离1-3公里)为了省电,本机采用主芯片休眠模式设计,平时不显示待机指示灯状态。为了检测自己佩带的移动式报警手持机是否可以正常工作,建议按任何按钮键,看是否会正常发出B地响声。有响表示正常,不响表示机器已经有故障或没有电了,要充电。
配置:移动式报警手持机1个(内置锂电池)+ 电源1个。(电源为安卓手机电源接口)
四、应急指挥中心平台简介
1、可以扩展报警时录像,录像保存到平台接警端;
2、支持局域网及广域网下的网络视频设备的实时访问及录像;
3、支持P2P网络摄像机的接入;
4、支持接警服务接入:可以扩展接入市面上TCP/ip,GPRS传输协议的应急报警产品;
6、支持电子地图设置,网络地图访问,所有管理端共用地图服务器,实现地图文件专人导入;
* 分级管理地图,可显示主城市、城区和每个使用单位的详细平面地图;
* 地图上可方便放置每个使用单位的地点标识,发生报警时地图点闪烁提示;
* 具备使用单位防区的地点和防区详细说明,发生报警有详细和准确的地图说明显示;
7、支持接入市面上的主流品牌IPC与NVR等视频设备,支持报警联动触发:当收到报警信息,中心根据联动报警的设置开始触发所有的动作,如果有要录像则通知NVR自动录像,如果要报警视频要上墙则通知电视墙服务器视频上墙,如果有坐席在观看则坐席弹出视频。
8、支持远程视频观看:客户可以手机APP或电脑客户端随时随地观看实时视频
9.平台支持TTS语音播报,支持TTS文本转语音功能,迅速处理用户发出的各种警情,在报警弹出的同时自动播放警情内容,包含报警使用单位名称,地址,报警警情,时间等等。10.增加数据库备份、恢复和操作日志记录功能,防止数据遭到恶意破坏。支持数据自动同步备份:系统自动同步备份模块可实现所有重要数据的同步备份功能, 同步间隔时间可自行设置.11、如果对接IPC带云台的视频设备,平台支持云台控制:可以控制远程视频上下左右移动;
12、一键布撤防模块(群布撤防):实现一键报警主机的批量远程布撤防控制,此功能有别于定时布撤防。
13、自动状态检测模块(GPRS,tcp/IP传输):通过终端与平台的定时网络连接握手,检测终端状态。根据平台设定的间隔时间,如果终端超时未连接平台,则判断终端失去连接或已经被破坏,平台自动弹出报警信息。
14、支持平台中心电话与防暴恐演练演习处突应急终端进行语音对讲,远程广播;
15、支持缴费管理打印催缴服务费报表;
16、支持报警事件查询查询所有报警事件的记录;
17.多级平台架构,最高权限后台账号可以建立省级运营账号》市级运营账号》县级运营账号》区管理账号》镇级管理账号》用户的权限划分。6级管理,类似中国的行政级别,多用户管理,用户分级,权限明确,支持云数字子平台开设,支持多台接警中心硬件平台的协同工作,易于扩展;可同时给监管单位等多部门开设接警平台。18.支持云数字分级权限管理;
19.软件需支持扩展微信接警,管理,查询,可以不分时间,地点,随时,随地处理警情管理更简单,运营成本更低,远程维护,升级,更新。
20、支持报警代码警情自定义,根据后续功能需要灵活使用(特别是要能够在接警平台上自定义火灾,暴力袭击,地震,空袭警情定义,方便警情弹屏后快速识别什么类型警情进行警情预案处理)。
21、客户资料可编辑/打印/导出等维护功能,方便减少平台运维人员工作量。
22、服务到期提前提示功能,到期平台弹屏,同时也可以微信同时使用方,方便做好使用单位的后续服务管理。
23、系统用户密码经过多重加密,保证用户安全,支持多用户权限管理
24、扩展使用单位工作人员一键微信紧急求救报警功能,不管使用单位工作人员在世界的任何角落,遇到有潜在的危险后都可以悄无声息的向接警中心一键报警——中心可以定位您的位置和报警时间,报警人,同时也把警情通知到使用单位的领导,安保管理人员。
25、平台系统采用 CS + BS 架构,管理不受地点限制,BS用于管理,CS用于接警。相辅相成。不但降低运营费用,更方便运维管理,接警处理。行业创新新技术。
五、应急指挥中心系统方案优点
一键报警,方便迅速,预警喇叭在2秒内群播,群响;警情上传平台传输最快可达3s,解决报警滞后性的普遍问题;出警响应快,可使用单位就近距离快速出警。
不再是单一的电话报警方式,多键紧急按钮、网络报警,无线大功率等方式,GPRS传输,短信,大功率无线传输,有效避免被阻断、延迟报警的可能; 使用场合多,功能多。触发报警 方式多,移动式,固定式全部集成。
报警紧急按钮一般装置在隐蔽触手可及之地,避免误报;报警后平台中心自动弹出报警地点画面,视频确认;地图和使用单位方位图迅速定位,快速出警
利用现有网络(网线、GPRS、电话线)传输,无需重新布线;
报警按钮可固定也可随身携带,随心所欲;主机与分机之间大功率无线连接,不用施工布线,省时,省力,省钱,不许多余操作;
一键报警同步视频联动报警,群防预警联动,广播联动,方便简捷,一键报警,可同步上传报警信息至应急报警平台,方便使用单位及时快速出警;同步弹出报警视频监控、迅速定位报警地点,就近距离快速出警;
报警距离远,主机报警到平台不受区域的限制;移动按钮与固定式分机发射距离远,单发距离空旷3公里,接力群组50公里。
六、方案总结
本方案所采用的应急设备,接警平台系统具有上千个大、中型联网接警中心项目应用经验、应用实例,系统成熟、稳定;已经过市场长期检验,具有专业级的可靠性保证;而且平台以及终端均为深安集团独家研发生产,均具有完善自主生产链,能提供及时、周到、有效的技术支持以及售后保证。总体而言,系统充分体现开放性、可靠性、先进性、冗余、可扩展及可运营管理原则,是当前社会环境和技术条件下应急处突联网系统的优选方案。
销售总监:薛成强
工程师 手机:***直线:0755-33022888公司地址:深圳市南山区西丽镇麻勘工业园北区18号9栋邮编:518055
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第二篇:相声台词:语音报警器
相声台词:语音报警器
朱: 昨天,看“今日说法”“黄金失窃案”了吗?
陈: 看了!我猜你一定有新的设想。所以,在必经道上等你砌磋砌磋
技术!
朱: 有进步!你要没兴趣也不会专程等我!先说说,你的高见!
陈: 我刚涉足创新领域时间短,见识还不够宽。你先带带,我补充!
朱: 好,我可没指望跟你“取经”。
陈: “后浪推前浪嘛”!等我羽毛丰满了,你再“取经”也不晚呐!
朱: 你那全秃,这辈子只能插鸡毛弾子丰满啦!
陈: 老拿我的秃瓢开玩笑,赶紧说正题吧!
朱: 电视里,经常播出金店被盗抢事件。大部分都在中餐、晚餐和快下班
时段。
陈: 这就是营业的薄弱环节!
朱: 没错!管理方面:应该在这个时间段,加强保安的流动巡视!并和柜
台店员错开用餐时间!
陈: 具体点?
朱: 比如:保安11点前先吃饭.单号柜台与双号柜台的店员12点也要有半小
时之差的就餐时间。店员就餐时间就是保安重点的工作时间段。
陈: 这是弥补薄弱环节的管理错施之一?
朱: 有的地区抢金店。在进入金店前几秒才戴上手套、头罩等作案工具。
陈: 因当在营业的薄弱时段,店门前也设巡查人员。有利于对进出顾客的 走向有个大致了解。方便快速破案!
朱: 之二,在同行被盗窃后,邻近省市要尽快沟通。让所有店员看到被盗
窃的视屏全过程。一旦亲历现场时,不会有视觉疑惑的迟疑判断!以免
同类事件连续发生!
陈: 是呵!分不清眼前是幻觉还是真实现场。一般人可赶不上这样惊险
的机会!技术上还应该采取点什么措施?
朱: 目前,还没有节检的对策.只有加强防盗窃成本了!
陈: 说得仔细点!
朱: 给所有玻璃柜边角都增加金属或尼龙材质的防窃卡条.而且一个
柜台不能用一根防窃卡条.以防,打开一根卡条就能掀开整个柜
顶.最好十厘米为一个防窃卡条。而且,两个防窃卡条之间
暗藏着报警器.一旦,撬开一个“防窃卡条”报警器就要“讲话”
了:柜台上有贼!……倘若,贼本能地推回原位“防窃卡条”报
警声依然连续不断地喊叫!
陈: 不等造成损失,就暴露了盗窃者的行为!
朱: 这次改进的亮点,主要是让报警器会“讲话”!
陈: 一声刺耳的鸣笛就能吓跑盗窃犯!
朱: 报警器功能也要“与时俱进”嘛!一声长鸣会让顾客晕头转向找
不到北!是火灾警报?还是地震警报?……如果,有语言提示,现场的人就会迅速有秩序的安静下来。在众目睽睽之下盗窃,反
而他们会乱了阵脚!
陈: 想的真细致!能给财务室里的保险柜也增加个“语音报警器”吧!
朱: 好呀!在保险柜门下边安装秘密报警器。财会人员打开保险柜前,先关掉报警器电路。一旦盗窃者闯入,只要门被打开就会响起
“保险柜失窃啦”!
陈: 单位里所有人都会迅速集结到财务室来,不会让犯罪分子乘乱逃
走!还有什么地方能应用上“语音报警器”?
朱: 给出租车外增加“语音报警器”,在车四周增加“闪灯报警器”!
陈: 为什么不让在驾驶室内大声报警,吓跑坏蛋?
朱: 保护司机的生命安全呗!
陈: “语音报警器”安装在哪!给谁发出去?
朱: “语音报警器”安装在车顶外面,专门发射给110台!110台能听到
具体的“语音报警”!
陈: “闪灯报警器”呢?是让路上的所有同行出租车司机看到,赶紧
报110!
朱: 所有,报警器开关都要秘密安装!不仅在主司机坐位上,还要安
装在后排坐位上和后备箱内!
陈: 这些地方都是司机遭抢劫后容易被安排的位置和处
置点!
朱: 只要你把自己想像成被劫司机,舍身处地的为被害人着想,就能
想出更多的逃生报警点子,完善暗藏报警器开关的位置!更重要
的是,让每个报警器都要“单线联系”!
陈: 对!以防,割断一处,全线“摊患、失灵”!
朱: 理解得挺
精准的!
陈: 那是!和你智商不差上下。只是,晚了一小步!
朱: 我们已经提出不少案例,广泛使用“语音报警器”.陈: 是的!“母子钱包”!
朱: 对!
陈: “音乐门铃”也是吧?
朱: 对!用音乐和用语言是一个道理!
陈: 这个原理比较复杂吧?
朱: 你经常乘公交车吧?想想……
陈: 公交车上的自动报站名原理?
朱: 可以移植技术呀!
陈: 移植也是创新?
朱: 没问题!
陈: 就这么简单?可算找到窍门了!以后就能独立创新了!我现在 就去找课题!
朱: 急性子!再见!
完
第三篇:武警哨位紧急报警系统简介
武警哨位紧急报警系统简介
武警哨位紧急报警系统是用于重要单位、场所和监狱的武警执勤哨位,发生突发事件时,哨兵上报紧急状况的装置。该系统由哨位报警分机、值班中心接收主机和主机的联动装置(如:开关量输出箱,警情输出模块)组成。(见示意图)哨位分机和中心主机用无线传输方式工作。
哨位报警分机:
哨位报警分机是一台无线发射器,面板上装有几个代表不同警情(一般是3—4个)的按钮开关,警情内容可选择。例如:
单位场所警卫用:
监狱看守用: “发生外来袭击 ”
“ 发生犯人逃跑” “发生爆炸”
“发生犯人暴狱”
“发生火灾”
“ 发生外来袭击” “发生群体上访事件” “有车辆冲撞大门”
当哨位的哨兵发现有类似上述事件发生进,可按动哨位分机上的相关按钮,将该警情用无线传输的方式上报值班中心的接收主机。
中心接收主机:
中心接收主机用于接收各个哨位报警分机发来的警情信息,显示、储存报警哨位的地址代码,警情代码、报警时间(月、日、时、分)用语音播报警情内容。例如:“警笛声„,1号哨 哨兵报告,发生犯人逃跑,请迅速按第一号方案行动。” 中心接收主机可联动下列设备:
1.开关量输出箱:将主机接收到的各哨位的报警地址、警情类型,用继电器开关触点输出用于联动相关设备。如:摄像机、探照灯、警灯、警报器、沙盘等。
2.警情输出模块:将主机接收到哨位的报警警情输出DC12V电压驱动警灯,告知所发生的警情。
3.接警电脑:用电脑与主机连接,安装接警软件,实现电脑联机报警信息管理。
4.连接电话线:将主机接收到哨位的报警信息通过电话线向预存的7个电话或手机拨打播放警情内容。
产品动态:
一、武警哨位紧急报警系统的传输将实现无线、有线、光纤同时兼容互为备份。提高可靠性。
二、已经成功开发,正在试运行的电子哨兵系统,用周界入侵探测信息、视频移动侦察信息来启动现场播放威慑警告语音并上传哨位警情信息,阻止非法进入警戒区域的人员,防止事件升级、恶化。
QQ: 手机:姓名:地址:子)
498700242 *** 小李
福建省泉州市鲤城区清濛开发区怡春钟表2楼(远通电
第四篇:智能语音教具应用心得范文
智能语音教具应用心得
我很荣幸参加了上个月科大讯飞公司举办的使用畅言语音系统的培训会,并接受了试点工作。试用产品共3套,参与试点工作的教师共3人,分别为四年级彭芬、五年级张帆,六年级张俊。这一个多月来,我一直用畅言语音系统辅助我的教学工作。它为我的英语课堂增添了不少色彩。孩子们也因此更加喜欢我的英语课了。现在我结合自己的教学实践谈谈我在使用畅言语音系统和制作教具的心得体会。
一、活跃课堂气氛,增强学生学习的兴趣。
随着单词,句型的增加,四年级学生的学习开始出现 “沙漠化”现象。对学习英语的兴趣也不再像初学时那样兴趣浓厚了。在课堂上说英语和回答问题成了部分优秀学生的专利。常常我都有一种唱独角戏的感受。但当我第一次将畅言语音系统带入课堂时,我惊奇的发现孩子们对这个新玩意特别感兴趣。于是我就抓住了孩子们的好奇心,用畅言语音系统辅助我教读单词,接着在让孩子们模仿语音系统跟读,并告诉他们如果谁读的好,就可以在讲台上来用“识别笔”像老师一样教其他同学读单词。这样一来孩子们的学习兴趣一下就被调动起来了。他们都渴望到前面来真实的感受一下这个新玩意,所以学习起来特别认真。就连班里最调皮的孩子也积极的举手发言了。
二、语音纯正,使用方便。
在英语教学中,我们最注重的是语音语调的纯正。以往我们常使用的磁带教学,由于教室空间较大,为了让每一个学生都能听到录音,所以我们常常将录音机的音量调到最大。但录音内容就会失真,经常出现破音,录音机发出“哧哧……”的响声,极大的影响了教学效果。但畅言语音系统完全为我们解决了这一难题,给学生们提供一个非常标准的语言环境,能够有效地提高学生英语的听力水平和口语发音水平。此外,该系统使用方法十分简便,教师可以在课堂上随时、随地轻松使教具实现反复播放功能。与传统的录音机相比,教师不必频繁在课堂上操作快进、快退键,因而节省了大量倒磁带的时间,学生们也能够一直集中精力听录音,从而提升了课堂教学效率。此外,与录音机不同,该教具不存在磨损磁带、绞带等问题,为教师的使用提供了最大限度的便利。
三、制作教具方便快捷,是教师的好帮手。
在教学中,我常常要花许多时间去准备教具,制作课件等。特别是寻找一些有声音的教具。而畅言语音系统所独有的语音合成功能和语音教具制作功能为我们提供了方便快捷的制作有声教具的途径,使得我们的英语课堂变得更加直观形象、生动活泼,同时也减轻了教师的工作负担。在使用畅言语音系统的过程中,我们感受到了它带给英语教学的许多惊喜,为我们的日常教学注入了新的活力。同时我也想给贵公司一些建议,让畅言语音系统更好的服务于教学实践。
1.在试用期间,科大讯飞公司为我们提供了一本特殊的教材。在课堂上,教师只需要用识别笔轻轻一点书上的单词或句子,语音系统就能发音。虽然这样操作比录音机方便,但却不利于提高学生的认读能力。在教读的过程中,学生能清楚的听到单词的发音,但却不知道在读哪个单词。如果能有配套的单词卡片或课文插图就更理想了,这样教师可以将单词卡或图片贴在黑板上,然后用识别笔点单词卡或图片让学生跟读。这样学生既能听到纯正的语音又能认读单词或句子,教学效果就会更好。
2.据调查显示,大部分学校都存在大班教学。我们的老师上课几乎都用名叫“小蜜蜂”的扩音器。因此上课的时候,我们既要提畅言语音系统又要带话筒、教具、课本等等。每次我去上课的时候,孩子们都笑说:“老师,你要搬家吗?” 如果科大讯飞公司能在畅言语音系统上添加一个麦克风功能,这样更能减轻老师的负担了。
3.众所周知,科大讯飞公司在中文语音合成方面处于全国乃至全世界的领先地位,如果能将畅言语音系统的点击读取的媒介改为普通书本而不是那些经过特殊印刷的书本,也就是说任何书本有都可以通过相应的设置后进行点读,那这个产品的普及率将非常的惊人,甚至会赶上MP3。
总之,通过试用我们认为畅言智能语音教具系统是一款对于我们中小学基础教育比较有价值的信息化教学产品,它是我们教学工作的好帮手。
村小学师资力量不足导致许多乡村小学无法正常开设英语课、教师自身水平问题导致的“哑巴英语”、“洋泾浜英语”现象的普遍存在已经成为当前我国农村中小学英语教学的显著矛盾。但大幅度增加农村英语师资力量、提高教师水平,切实解决或缓解当前英语教学矛盾的难度很大、周期很长,而智能语音技术在教学上的应用却能很好的解决上述问题。
在英语教学实践中我发现,运用智能语音进行英语课堂教学已成为提高教学质量的重要手段之一。智能语音的恰当运用,使原来枯燥的教学内容变得有声有色,感知过程活灵活现,从而调动起学生的主观能动性,还能在不减少教学任务总量和教学质量情况下减轻教师劳动量,产生事半而功倍的效果。它在激发学生学习兴趣、提高课堂教学质量和效果等方面起到的作用要优于传统的教学方法,便捷度也大大优于多媒体电脑,其优势主要表现在以下几个方面:
一、运用智能语音是医治中国农村学生“哑巴英语”通病的良药 智能语音具有提供课堂教学标准带读和多种教学手段功能,在英语带读中体会英语的语感,逐步感知,并提供英文口语评测及纠错和多资源结合的新型备课设计功能来实现教师持续自我发展,也提供任意英文文本语音合成和个性化差异化有声教具制作等功能来实现教师特色教学和教学的差异化和多样化。换言之,通过即点即读实现教学内容标准带读、人机互动实现口语评测、让任何物体开口说话的有声教具等一系列课堂教学新方式成为当前快速有效医治农村学生“哑巴英语”的唯一良药。
二、运用智能语音吸引学生注意力,激发了学习兴趣
英语是一门实践课,教学是双边的活动,光有教的积极性是不够的,英语教学要使学生由不知到知、由知到会、由会到熟练,学生是教学的主体。因此,在教学的过程中首先要注意激发学生学英语的兴趣,有了兴趣,也就有了学习的积极性。小学生都有爱玩好动的天性,要想使他们对枯燥抽象的英语知识感兴趣,爱学、乐学,就得想办法来吸引他们的注意力。在教学过程中,运用智能语音能给学生提供丰富的感知内容,创设声形(与课本插图相对照)并茂的情景去感知的机会,这样就可以吸引学生注意力,激发学生的学习兴趣,使他们由被动接受变为主动参与,在愉悦的氛围中很好地感知所学的内容。
在小学英语课堂的教学过程中,我们可以运用智能语音播放一些与本课学习内容有关的歌曲和资料,以吸引学生的注意力。例如,在教学标准实验教科书小学英语Unit3 A的课文时,我在教授课文之前先让学生听、学歌曲《My Clothes》,当优美、欢快的旋律回荡在教室里时,学生的学习情绪一下子就被调动起来;接着在教授课文中的句型“Is this your T-shirt?”以及其两种应答语“Yes,it is./ No,it’s not.”时,我运用智能语音提前制作好对话范读,使学生的兴趣继续得以维持;另外,在学生学会了句型“Is this your T-shirt?”的每一个应答语时,我都会教学生把学会的应答语代入到歌曲《My Clothes》中,使学生在学中唱、在唱中学。运用智能语音使音乐贯穿于整个教学过程中,吸引了学生的注意力,使学生充分地动口、动手、动脑,在愉悦的气氛中学到了新知,大大地激发了他们学习英语的兴趣。
三、运用智能语音增加课堂容量,开阔了学生视野
在短短四十分钟的英语课堂教学时间内,教师不仅要完成预定的教学任务,还要结合教材内容有机地拓宽学生的知识面。智能语音的使用方便、快捷,代替了书写及语言的叙述,节省了时间,大大增加了课堂容量。而且,运用智能语音进行教学,信息量大,还能活化教材的内容,使学生精神更集中,在有限的课堂时间内接触更丰富的知识,让学生有更多的时间充分地操练单词和句型、朗读课文,强化重点,突破难点。在动物类单词的教学中,通过智能语音隐形码制作卡片呈现一首和动物有关的自编的小诗“Do you like this zoo? Here’s the horse,there’s the cat.Here’s the cow,there’s the rabbit.”以及一个小型的动物园来复习已学过的动物类单词;随后,引出这节课要教授的新单词“sheep, hen,lamb,等”;最后以学到的新单词进行练习,音乐又响起那首自编的小诗,请学生亲自来做代入练习。在这种看、想、说的过程中,学生在较短的时间内完成了对动物类单词的掌握,开阔了眼界。同时,利用智能语音,教师还可以从课本出发,补充大量相关资料。在教学英语Unit6《At a farm》这一单元时,教师可以利用智能语音来播放所学动物的声音,在活跃的氛围中让学生接受新知。
四、运用智能语音营造优美的意境,提升了审美意识
英语课的教学应致力于学生英语会话能力的培养,而传统的外语教学仍以课堂正规学习为主,长期以来,教师形成了传统的英语教法——“灌输法”,即教师通过讲解和练习来帮助学生弄懂、掌握本单元的单词和句型,学生课后的主要任务就是死记硬背这些单词和句型,结果是老师讲的辛苦,学生背得乏味,也忽视了对学生审美能力的培养。而智能语音能给书本上新颖的图象、动画、文本等方式通过加工营造优美的意境,培养学生的审美观。它向学生真实地展现所学语言知识的使用环境,为学生创设一个“摆脱母语束缚,充分调动眼、耳、脑、口对语言消息综合反应的语言习得环境”,使学生的思维随情境而向四方发散联想、想象,智慧的火花不断被点燃,从而激发其主动参与学习的愿望。
在智能语音教学中,用音乐渲染情境,用声音显示情境,用文字来诠释情境„„这样可以把语言和形象联系起来,通过多种感官刺激获取信息。例如,在教学现在进行时的语法时,利用智能语音来播放儿歌《Are You Sleeping?》,边听边看书上的插图,既形象,又容易理解,让学生小组或同桌之间进行看图练习,简明而且直观,充分展示了教学手段的多样化,弥补传统教学的枯燥无味,给英语教学注入新的活力。
总而言之,我们的英语教学一直在以“chalk + talk”(粉笔+谈话)的方式进行。学生的参与感不强,教学效果不甚理想。智能语音技术在英语课堂中的运用,一定程度上实现了现代化教学,要想合理使用这一手段,实现英语课堂教学的最优化,给广大英语教师带来了新的机会和挑战,同时又对英语教师提出了更高的要求,它要求教师从“守摊型”向“开拓型”发展。也就是说,我们农村英语教师不仅要有扎实的业务功底,还要具有先进的教学理论和教育理念,勇于向新科学技术挑战,有的放矢,合理使用,以便于充分发挥智能语音的巨大优势,这必会给英语课堂注入新鲜的血液。从另一个角度说,智能语音教学作为一种新生事物,在教学实践中遇到各种各样的问题也是正常的,这就要求我们不断探索、交流,共同为英语教学的改革而努力。
第五篇:智能语音识别机器人文献翻译
改进型智能机器人的语音识别方法
2、语音识别概述
最近,由于其重大的理论意义和实用价值,语音识别已经受到越来越多的关注。到现在为止,多数的语音识别是基于传统的线性系统理论,例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别的深度研究,研究者发现,语音信号是一个复杂的非线性过程,如果语音识别研究想要获得突破,那么就必须引进非线性系统理论方法。最近,随着非线性系统理论的发展,如人工神经网络,混沌与分形,可能应用这些理论到语音识别中。因此,本文的研究是在神经网络和混沌与分形理论的基础上介绍了语音识别的过程。
语音识别可以划分为独立发声式和非独立发声式两种。非独立发声式是指发音模式是由单个人来进行训练,其对训练人命令的识别速度很快,但它对与其他人的指令识别速度很慢,或者不能识别。独立发声式是指其发音模式是由不同年龄,不同性别,不同地域的人来进行训练,它能识别一个群体的指令。一般地,由于用户不需要操作训练,独立发声式系统得到了更广泛的应用。所以,在独立发声式系统中,从语音信号中提取语音特征是语音识别系统的一个基本问题。
语音识别包括训练和识别,我们可以把它看做一种模式化的识别任务。通常地,语音信号可以看作为一段通过隐马尔可夫模型来表征的时间序列。通过这些特征提取,语音信号被转化为特征向量并把它作为一种意见,在训练程序中,这些意见将反馈到HMM的模型参数估计中。这些参数包括意见和他们响应状态所对应的概率密度函数,状态间的转移概率,等等。经过参数估计以后,这个已训练模式就可以应用到识别任务当中。输入信号将会被确认为造成词,其精确度是可以评估的。整个过程如图一所示。
图1 语音识别系统的模块图
3、理论与方法
从语音信号中进行独立扬声器的特征提取是语音识别系统中的一个基本问题。解决这个问题的最流行方法是应用线性预测倒谱系数和Mel频率倒谱系数。这两种方法都是基于一种假设的线形程序,该假设认为说话者所拥有的语音特性是由于声道共振造成的。这些信号特征构成了语音信号最基本的光谱结构。然而,在语音信号中,这些非线形信息不容易被当前的特征提取逻辑方法所提取,所以我们使用分型维数来测量非线形语音扰动。
本文利用传统的LPCC和非线性多尺度分形维数特征提取研究并实现语音识别系统。
3.1线性预测倒谱系数
线性预测系数是一个我们在做语音的线形预分析时得到的参数,它是关于毗邻语音样本间特征联系的参数。线形预分析正式基于以下几个概念建立起来的,即一个语音样本可以通过一些以前的样本的线形组合来快速地估计,根据真实语音样本在确切的分析框架(短时间内的)和预测样本之间的差别的最小平方原则,最后会确认出唯一的一组预测系数。
LPC可以用来估计语音信号的倒谱。在语音信号的短时倒谱分析中,这是一种特殊的处理方法。信道模型的系统函数可以通过如下的线形预分析来得到:
其中p代表线形预测命令,(k=1,2,„ „,p)代表预测参数,脉冲响应用
。那么(1)式可以扩展为(2)式: h(n)来表示,假设h(n)的倒谱是
将(1)带入(2),两边同时,(2)变成(3)。
就获得了方程(4):
那么 可以通过
来获得。
(5)中计算的倒谱系数叫做LPCC,n代表LPCC命令。
在我们采集LPCC参数以前,我们应该对语音信号进行预加重,帧处理,加工和终端窗口检测等,所以,中文命令字“前进”的端点检测如图2所示,接下来,断点检测后的中文命令字“前进”语音波形和LPCC的参数波形如图3所示。
图2 中文命令字“前进”的端点检测
图3 断点检测后的中文命令字“前进”语音波形和LPCC的参数波形
3.2 语音分形维数计算
分形维数是一个与分形的规模与数量相关的定值,也是对自我的结构相似性的测量。分形分维测量是[6-7]。从测量的角度来看,分形维数从整数扩展到了分数,打破了一般集拓扑学方面被整数分形维数的限制,分数大多是在欧几里得几何尺寸的延伸。
有许多关于分形维数的定义,例如相似维度,豪斯多夫维度,信息维度,相关维度,容积维度,计盒维度等等,其中,豪斯多夫维度是最古老同时也是最重要的,它的定义如【3】所示:
其中,表示需要多少个单位来覆盖子集F.端点检测后,中文命令词“向前”的语音波形和分形维数波形如图4所示。
图4 端点检测后,中文命令词“向前”的语音波形和分形维数波形
3.3 改进的特征提取方法
考虑到LPCC语音信号和分形维数在表达上各自的优点,我们把它们二者混合到信号的特取中,即分形维数表表征语音时间波形图的自相似性,周期性,随机性,同时,LPCC特性在高语音质量和高识别速度上做得很好。
由于人工神经网络的非线性,自适应性,强大的自学能力这些明显的优点,它的优良分类和输入输出响应能力都使它非常适合解决语音识别问题。
由于人工神经网络的输入码的数量是固定的,因此,现在是进行正规化的特征参数输入到前神经网络[9],在我们的实验中,LPCC和每个样本的分形维数需要分别地通过时间规整化的网络,LPCC是一个4帧数据(LPCC1,LPCC2,LPCC3,LPCC4,每个参数都是14维的),分形维数被模范化为12维数据,(FD1,FD2,„FD12,每一个参数都是一维),以便于每个样本的特征向量有4*14+12*1=68-D维,该命令就是前56个维数是LPCC,剩下的12个维数是分形维数。因而,这样的一个特征向量可以表征语音信号的线形和非线性特征。
自动语音识别的结构和特征
自动语音识别是一项尖端技术,它允许一台计算机,甚至是一台手持掌上电脑(迈尔斯,2000)来识别那些需要朗读或者任何录音设备发音的词汇。自动语音识别技术的最终目的是让那些不论词汇量,背景噪音,说话者变音的人直白地说出的单词能够达到100%的准确率(CSLU,2002)。然而,大多数的自动语音识别工程师都承认这样一个现状,即对于一个大的语音词汇单位,当前的准确度水平仍然低于90%。举一个例子,Dragon's Naturally Speaking或者IBM公司,阐述了取决于口音,背景噪音,说话方式的基线识别的准确性仅仅为60%至80%(Ehsani & Knodt, 1998)。更多的能超越以上两个的昂贵的系统有Subarashii(Bernstein, et al., 1999), EduSpeak(Franco, etal., 2001), Phonepass(Hinks, 2001), ISLE Project(Menzel, et al., 2001)and RAD(CSLU, 2003)。语音识别的准确性将有望改善。
在自动语音识别产品中的几种语音识别方式中,隐马尔可夫模型(HMM)被认为是最主要的算法,并且被证明在处理大词汇语音时是最高效的(Ehsani & Knodt, 1998)。详细说明隐马尔可夫模型如何工作超出了本文的范围,但可以在任何关于语言处理的文章中找到。其中最好的是Jurafsky & Martin(2000)and Hosom, Cole, and Fanty(2003)。简而言之,隐马尔可夫模型计算输入接收信号和包含于一个拥有数以百计的本土音素录音的数据库的匹配可能性(Hinks, 2003, p.5)。也就是说,一台基于隐马尔可夫模型的语音识别器可以计算输入一个发音的音素可以和一个基于概率论相应的模型达到的达到的接近度。高性能就意味着优良的发音,低性能就意味着劣质的发音(Larocca, et al., 1991)。
虽然语音识别已被普遍用于商业听写和获取特殊需要等目的,近年来,语言学习的市场占有率急剧增加(Aist, 1999;Eskenazi, 1999;Hinks, 2003)。早期的基于自动语音识别的软件程序采用基于模板的识别系统,其使用动态规划执行模式匹配或其他时间规范化技术(Dalby & Kewley-Port,1999).这些程序包括Talk to Me(Auralog, 1995), the Tell Me More Series(Auralog, 2000), Triple-Play Plus(Mackey & Choi, 1998), New Dynamic English(DynEd, 1997), English Discoveries(Edusoft, 1998), and See it, Hear It, SAY IT!(CPI, 1997)。这些程序的大多数都不会提供任何反馈给超出简单说明的发音准确率,这个基于最接近模式匹配说明是由用户提出书面对话选择的。学习者不会被告之他们发音的准确率。特别是内里,(2002年)评论例如Talk to Me和Tell Me More等作品中的波形图,因为他们期待浮华的买家,而不会提供有意义的反馈给用户。Talk to Me 2002年的版本已经包含了更多Hinks(2003)的特性,比如,信任对于学习者来说是非常有用的: ★ 一个视觉信号可以让学习者把他们的语调同模型扬声器发出的语调进行对比。★ 学习者发音的准确度通常以数字7来度量(越高越好)★ 那些发音失真的词语会被识别出来并被明显地标注。
Improved speech recognition method
for intelligent robot
2、Overview of speech recognition Speech recognition has received more and more attention recently due to the important theoretical meaning and practical value [5 ].Up to now, most speech recognition is based on conventional linear system theory, such as Hidden Markov Model(HMM)and Dynamic Time Warping(DTW).With the deep study of speech recognition, it is found that speech signal is a complex nonlinear process.If the study of speech recognition wants to break through, nonlinear-system theory method must be introduced to it.Recently, with the developmentof nonlinea-system theories such as artificial neural networks(ANN), chaos and fractal, it is possible to apply these theories to speech recognition.Therefore, the study of this paper is based on ANN and chaos and fractal theories are introduced to process speech recognition.Speech recognition is divided into two ways that are speaker dependent and speaker independent.Speaker dependent refers to the pronunciation model trained by a single person, the identification rate of the training person?sorders is high, while others’orders is in low identification rate or can’t be recognized.Speaker independent refers to the pronunciation model trained by persons of different age, sex and region, it can identify a group of persons’orders.Generally, speaker independent system ismorewidely used, since the user is not required to conduct the training.So extraction of speaker independent features from the speech signal is the fundamental problem of speaker recognition system.Speech recognition can be viewed as a pattern recognition task, which includes training and recognition.Generally, speech signal can be viewed as a time sequence and characterized by the powerful hidden Markov model(HMM).Through the feature extraction, the speech signal is transferred into feature vectors and act asobservations.In the training procedure, these observationswill feed to estimate the model parameters of HMM.These parameters include probability density function for the observations and their corresponding states, transition probability between the states, etc.After the parameter estimation, the trained models can be used for recognition task.The input observations will be recognized as the resulted words and the accuracy can be evaluated.Thewhole process is illustrated in Fig.1.Fig.1 Block diagram of speech recognition system Theory andmethod Extraction of speaker independent features from the speech signal is the fundamental problem of speaker recognition system.The standard methodology for solving this problem uses Linear Predictive Cepstral Coefficients(LPCC)and Mel-Frequency Cepstral Co-efficient(MFCC).Both these methods are linear procedures based on the assumption that speaker features have properties caused by the vocal tract resonances.These features form the basic spectral structure of the speech signal.However, the non-linear information in speech signals is not easily extracted by the present feature extraction methodologies.So we use fractal dimension to measure non2linear speech turbulence.This paper investigates and implements speaker identification system using both traditional LPCC and non-linear multiscaled fractal dimension feature extraction.3.1 L inear Predictive Cepstral Coefficients
Linear prediction coefficient(LPC)is a parameter setwhich is obtained when we do linear prediction analysis of speech.It is about some correlation characteristics between adjacent speech samples.Linear prediction analysis is based on the following basic concepts.That is, a speech sample can be estimated approximately by the linear combination of some past speech samples.According to the minimal square sum principle of difference between real speech sample in certain analysis frame short-time and predictive sample, the only group ofprediction coefficients can be determined.LPC coefficient can be used to estimate speech signal cepstrum.This is a special processing method in analysis of speech signal short-time cepstrum.System function of channelmodel is obtained by linear prediction analysis as follow.Where p represents linear prediction order, ak,(k=1,2,…,p)represent sprediction coefficient, Impulse response is represented by h(n).Suppose cepstrum of h(n)is represented by ,then(1)can be expanded as(2).The cepstrum coefficient calculated in the way of(5)is called LPCC, n represents LPCC order.When we extract LPCC parameter before, we should carry on speech signal pre-emphasis, framing processing, windowingprocessing and endpoints detection etc., so the endpoint detection of Chinese command word“Forward”is shown in Fig.2, next, the speech waveform ofChinese command word“Forward”and LPCC parameter waveform after Endpoint detection is shown in Fig.3.3.2 Speech Fractal Dimension Computation
Fractal dimension is a quantitative value from the scale relation on the meaning of fractal, and also a measuring on self-similarity of its structure.The fractal measuring is fractal dimension[6-7].From the viewpoint of measuring, fractal dimension is extended from integer to fraction, breaking the limitof the general to pology set dimension being integer Fractal dimension,fraction mostly, is dimension extension in Euclidean geometry.There are many definitions on fractal dimension, eg.,similar dimension, Hausdoff dimension, inforation dimension, correlation dimension, capability imension, box-counting dimension etc., where,Hausdoff dimension is oldest and also most important, for any sets, it is defined as[3].Where, M£(F)denotes how many unit £ needed to cover subset F.In thispaper, the Box-Counting dimension(DB)of ,F, is obtained by partitioning the plane with squares grids of side £, and the numberof squares that intersect the plane(N(£))and is defined as[8].The speech waveform of Chinese command word“Forward”and fractal dimension waveform after Endpoint detection is shown in Fig.4.3.3 Improved feature extractions method Considering the respective advantages on expressing speech signal of LPCC and fractal dimension,we mix both to be the feature signal, that is, fractal dimension denotes the self2similarity, periodicity and randomness of speech time wave shape, meanwhile LPCC feature is good for speech quality and high on identification rate.Due to ANN′s nonlinearity, self-adaptability, robust and self-learning such obvious advantages, its good classification and input2output reflection ability are suitable to resolve speech recognition problem.Due to the number of ANN input nodes being fixed, therefore time regularization is carried out to the feature parameter before inputted to the neural network[9].In our experiments, LPCC and fractal dimension of each sample are need to get through the network of time regularization separately, LPCC is 4-frame data(LPCC1,LPCC2,LPCC3,LPCC4, each frame parameter is 14-D), fractal dimension is regularized to be12-frame data(FD1,FD2,…,FD12, each frame parameter is 1-D), so that the feature vector of each sample has 4*14+1*12=68-D, the order is, the first 56 dimensions are LPCC, the rest 12 dimensions are fractal dimensions.Thus, such mixed feature parameter can show speech linear and nonlinear characteristics as well.Architectures and Features of ASR ASR is a cutting edge technology that allows a computer or even a hand-held PDA(Myers, 2000)to identify words that are read aloud or spoken into any sound-recording device.The ultimate purpose of ASR technology is to allow 100% accuracy with all words that are intelligibly spoken by any person regardless of vocabulary size, background noise, or speaker variables(CSLU, 2002).However, most ASR engineers admit that the current accuracy level for a large vocabulary unit of speech(e.g., the sentence)remains less than 90%.Dragon's Naturally Speaking or IBM's ViaVoice, for example, show a baseline recognition accuracy of only 60% to 80%, depending upon accent, background noise, type of utterance, etc.(Ehsani & Knodt, 1998).More expensive systems that are reported to outperform these two are Subarashii(Bernstein, et al., 1999), EduSpeak(Franco, et al., 2001), Phonepass(Hinks, 2001), ISLE Project(Menzel, et al., 2001)and RAD(CSLU, 2003).ASR accuracy is expected to improve.Among several types of speech recognizers used in ASR products, both implemented and proposed, the Hidden Markov Model(HMM)is one of the most dominant algorithms and has proven to be an effective method of dealing with large units of speech(Ehsani & Knodt, 1998).Detailed descriptions of how the HHM model works go beyond the scope of this paper and can be found in any text concerned with language processing;among the best are Jurafsky & Martin(2000)and Hosom, Cole, and Fanty(2003).Put simply, HMM computes the probable match between the input it receives and phonemes contained in a database of hundreds of native speaker recordings(Hinks, 2003, p.5).That is, a speech recognizer based on HMM computes how close the phonemes of a spoken input are to a corresponding model, based on probability theory.High likelihood represents good pronunciation;low likelihood represents poor pronunciation(Larocca, et al., 1991).While ASR has been commonly used for such purposes as business dictation and special needs accessibility, its market presence for language learning has increased dramatically in recent years(Aist, 1999;Eskenazi, 1999;Hinks, 2003).Early ASR-based software programs adopted template-based recognition systems which perform pattern matching using dynamic programming or other time normalization techniques(Dalby & Kewley-Port, 1999).These programs include Talk to Me(Auralog, 1995), the Tell Me More Series(Auralog, 2000), Triple-Play Plus(Mackey & Choi, 1998), New Dynamic English(DynEd, 1997), English Discoveries(Edusoft, 1998), and See it, Hear It, SAY IT!(CPI, 1997).Most of these programs do not provide any feedback on pronunciation accuracy beyond simply indicating which written dialogue choice the user has made, based on the closest pattern match.Learners are not told the accuracy of their pronunciation.In particular, Neri, et al.(2002)criticizes the graphical wave forms presented in products such as Talk to Me and Tell Me More because they look flashy to buyers, but do not give meaningful feedback to users.The 2000 version of Talk to Me has incorporated more of the features that Hinks(2003), for example, believes are useful to learners: ★ A visual signal allows learners to compare their intonation to that of the model speaker.★ The learners' pronunciation accuracy is scored on a scale of seven(the higher the better).Words whose pronunciation fails to be recognized are highlighted