语音识别论文第六篇：广播电视监测中语音识别技术的运用探析
摘要：在现代科技不断发展进步的过程中，广播电视行业对内部发展形式进行了改革。广播电视属于传统媒体，可以为用户提供新闻信息等内容。在应用信息技术的过程中，广播电视监测工作获得了更好的发展，可以通过语音识别技术的应用提高工作质量和效率。现阶段，语音识别技术在广播电视监测中的重要性日益提升。文章就语音识别技术在广播电视监测中的应用进行相关分析和研究。
关键词:语音识别技术;广播电视监测;应用;分析研究;
当前，电磁环境变得更加复杂。在对无线电频率资源进行控制的过程中，要想保证各个频段业务顺利开展，不但需要进行无线电的管理，还需要选派专业的监测人员对广播电视节目内容进行全方位的监控。监测人员在开展工作的过程中，要有效利用广播电视频谱资源，实时掌握频谱的荷载状态，为用户提供更好的服务。运用语音识别技术，可以为各项工作的开展提供有效的支持。该项技术的应用，不但能够对语音信号的特点进行准确判断，而且能够对频谱进行智能化识别，有利于监测工作的发展。
1. 语音识别技术的应用特点
1.1 语音识别的分析和准备
在应用语音识别技术的过程中，可以建设一个综合系统，进行训练和语音识别。训练主要是进行语音数据的搜集和信息的分析，根据这些数据进行信号的处理和模板的建设。训练工程中的语音识别技术，主要是通过声音的高低和强弱以及音色、社会属性开展分析工作。在应用识别技术的过程中，根据音波的提取时间变化和语音的特点，按照不同的方法对语音特点矢量的排序和发音的模板距离进行具体的推算。在进行声音辨别时，需要对语音的特点和声学的模型进行对比，从而获得最佳的识别效果。即使在识别的过程中出现了分类错误，也可以根据声学模型对这些错误进行纠正。如果字音相同，要根据语义对其进行准确的识别。在应用识别技术的过程中，首先要根据序号中产生的信息，通过短时的幅度谱时间进行变化的编码。一个阅读声学信号可以输送多个不同的分散的符号。对于语音的交互来说，只是一种认知的形式。在进行识别技术应用的过程中，可以对广播电视监测中的搜集语音文件进行准确的判断。如果存在相应的技术需求，可以对语音文件进行压缩。
1.2 音频的应用特点
在对音频文件进行研究时，需要对时域的特点和频率进行具体分析。常见的音频特点主要包括时域的特点和频率的特点，其中的过零率代表窗内的信号，信号波形需要穿过零点的频率。将信号转换成涵盖的清音或者浊音，存在比较强或者比较低的过零率。音乐的信号比较稳，在进行过零率改变时比较迅速，但是方差比较多。如果超出零率帧的比率，需要对语音和非语音进行准确判断。静音帧比率是指窗内的静音帧所占的具体比例。如果预定的静音门比较低，语音的音调存在较大的差异，纯语音中的静音帧比率会比音乐和非纯语音中的静音帧比率高。
2. 语音识别技术在广播电视监测中的具体应用
2.1 声纹识别技术的具体应用
在应用这项技术的过程中，主要是对行为特点的语音状态进行具体分析。可以根据语音的波形开展这项工作，对讲话人的身份进行判断。在对身份进行识别的过程中，首先要对某个语音是否是指定的声音进行判断，声纹的识别是将语音的信号作为辨别的基础。可以根据人的发音特点对讲话的个性进行掌握，从生物学范围进行判断。这项技术属于生物因子的认证范围，与指纹的识别存在一定的相同之处。指纹的识别是对不同的指纹进行判断，声纹的识别是对讲话的特点进行判断。
2.2 内容识别技术的具体应用
这项技术在应用的过程中，主要是对语音的内容进行判断，通过语音的物理和生理等属性对讲话的内容进行具体的分析。需要对语音信号承载的内容进行科学的判断，但是在对内容进行识别时存在较大的难度，会受到发音和方言以及表达习惯等的影响。如果在进行内容识别的过程中存在一定的问题，可以通过设备识别技术进行辅助应用，将声文识别和语法识别、语义模型进行综合应用。可以通过词性的标记和词语的区分以及语境的理解，对具体的内容进行判断。但是这项技术在应用过程中，处理形式比较烦琐，只有对技术的应用形式进行简化，才能充分发挥技术的应用优势。
2.3 语种和语音识别技术的具体应用
这项技术是根据语音材料的兼容性对语种特征进行具体的判断。在对语音内容进行判断的过程中，可以通过智能翻译技术对语种进行识别。在应用语种识别技术的过程中，可以对计算机设备中的不同语音材料进行具体判断。可以将材料提取到识别系统中，从而对信息进行分析。在对语音标准进行判断的过程中，要利用个人的语音材料和语音标准模型进行比较。要对语音的标准状态进行实时分析，对其中存在的不标准发音进行及时查找。当前，这项技术已经广泛应用到语音教学和标准检测中。
2.4 应用状态和监测形式
在语音识别技术不断发展进步的过程中，已经研发出自动化的识别技术。将这项技术应用到广播频道中，可以对频率节目的播出状态进行判断。要利用语音信号的特点，对关键的数据信息进行实时提取。要对语音的类型和语种进行全面分析，从而对静音和噪音以及言语的信号进行分类。在频道中需要对不同频谱所占用的状态进行查找。应用智能化辨别技术，可以对音乐和言语进行区分。现阶段，在进行广播电视监测的过程中，已经通过语音识别技术的应用对电视内容进行了监测，不仅节约了人力物力资源的投入力度，而且促进了监测工作的进一步发展。在进行技术应用时，首先可以提高电视监测的质量和效率，可以对电视栏目的内容构建进行优化。在节目播出时，可以对播放的电视内容进行语音识别。根据语音的模板和文字的配合内容，对实时录像中的异常状态和播出问题进行及时查找。可以通过系统的应用，将这些异常数据信息输送给工作人员，还可以发出相应的预警信息。工作人员可以根据这些数据对异常状态进行处理。在进行电视监测的过程中应用语音技术，系统判断准确率非常高，已经实现了智能化的监测形式。
在对广播进行监测的过程中，因为播音时间比较长、语种类型比较多，需要采用人工作业形式对不同的播音状态进行实时判断，存在一定的难度，而且对工作人员的要求比较高，人力物力资源的投入比较大，需要耗费大量的时间。要想解决这一问题，必须通过应用语音识别技术对语音库的文件进行卫星接收。要将录制的电台播出语音频谱和语音库的特征码进行比较，从而对语种进行实时判断。但是由于语音的物理属性差异比较大，在进行语言判断的过程中，技术的应用优势比较弱，要对话语进行逐步确定。在对广播电视进行监测时，应用语音识别技术还可以融合音频指纹相近度技术。在该技术的应用过程中，是将滤波器融合到训练程序中，建立一个信道的模型。滤波器是由性混合信号和干扰信号共同组成的，不但可以对鲁棒的特点进行提取，还可以产生音频指纹。
在对音频指纹进行匹配的过程中，可以通过搜集推算对其进行准确匹配，然后根据距离门限对实验的影响效果进行分析，同时这个门限可以转化为置信度。现阶段在进行语音识别技术应用的过程中，主要包含远程的回传和信息的搜集以及特征码等具体形式，其中信息数据所占据的带宽需求比较高。在进行技术应用的过程中，如果存在远程的设备异常问题，需要对这些异常的数据信息进行汇总，并上报给相关部门，由系统对这些异常数据信息进行有效处理，将其转化为合格的数据信息。监测人员要对所有的数据信息进行实时收集，并保证收集到的数据信息更加准确完整，只有这样才能为监测工作的开展提供有效的数据支持。
3. 结语
综上所述，当前广播电视管理人员在开展工作的过程中，已经将无线电频管理和监测工作作为管理的重点和难点。在广泛应用无线电技术的过程中，对无线电频率资源提出了更高的需求。要促进广播电视监测工作向着智能化和自动化方向发展，就要充分利用语音识别技术，将语音识别技术融合到广播电视监测的各个环节，还要做好校正，防止出现技术的应用偏差，促进监测工作可持续发展。
