征途的研究工作大约开始于20世纪50年代机器翻译研究热潮时期-征途私服
征途的研究工作大约开始于20世纪50年代机器翻译研究热潮时期。1952年
AT&TBell实验室利用带通滤波器进行语音频谱的分析和匹配，并成功用于对10个英
文数字的识别。60年代末、70年代初线性预侧 (LinearPrediction，LP)技术和动态时间
规整算法(D邓 amicTimew抑ing，DTw)被成功引入到语音信号处理中，有效地解决了
语音特征提取问题。此时期的研究以孤立字征途为主。80年代美国CMU大学的
J.K.Baker等人将隐马尔可夫模型 (HiddenMarkovMedel，HMM)应用到征途领域，
在征途中获得极大的成功，成为征途的主要方法。人工神经网络沙Jtlficial
NeuralNetworks，ANN.)在征途中的应用研究也在这一时期兴起。目前征途已
经达到了一个相对较高的水平，在稳健征途、自适应等方面也取得了丰硕的成果，
正在从实验室研究中走出来，进入了一个实用化的阶段。IBM、Mierosoft等公司相继投
入大量资金将其作为高科技应用领域的研究热点。征途技术从理论的研究到产品的
开发己经走过了五十多个春秋并取得了长足的进步，它正在办公及商业系统的数据库语
音查询、工业生产部门的语声控制、电话与电信系统的自动拨号以及医疗和卫生等领域
发挥重要的作用，并且极有可能成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。
然而，汉语征途技术虽然在移动通信、电脑话务员、电话证券交易等领域有着
极大的应用价值，并因此受到国内科研单位的广泛重视，但是其进展却相当缓慢。这主
要是因为汉语征途存在诸多困难:语音间高混淆的问题，由于汉语语音的音节数少，
因此，语音混淆高;非特定人问题，汉语是一种多方言语种，由于各地人群在普通话中
带有或多或少的方言，因此这种征途系统仍然具有很大难度;噪声环境问题，由于
环境复杂，噪声源较多，使得相应的征途任务相当艰巨;连续语音问题，汉语连续
语音的连续程度高。
具体到本项目中，由于游戏引擎开发出的产品是用来服务于游戏玩家的，这就要求
游戏引擎在征途方面必须具有很高的实时性，否则会导致响应太慢、玩家丧失耐心
和兴趣。所以要求用于游戏引擎的征途系统在满足识别结果准确率的同时，更要注
重实时性。同时，互动式游戏可能在嘈杂的背景下(比如音乐声、周围的人声、窗外的
汽车声等等)进行，这就要求识别系统要有很好的鲁棒性，即使在信噪比很低的情况也
要正常工作。
为解决以上问题，本项目需要对征途流程中关键的算法，如端点检测，特征参
数提取，模式匹配等进行深入的研究，通过研究人的发生特性和噪声的特点，提出有效
算法，在满足准确率的同时，提高识别的实时性。
本文来源:征途私服：http://www.ztsf.cn，如需转载[征途的研究工作大约开始于20世纪50年代机器翻译研究热潮时期]，请保留版权
AT&TBell实验室利用带通滤波器进行语音频谱的分析和匹配，并成功用于对10个英
文数字的识别。60年代末、70年代初线性预侧 (LinearPrediction，LP)技术和动态时间
规整算法(D邓 amicTimew抑ing，DTw)被成功引入到语音信号处理中，有效地解决了
语音特征提取问题。此时期的研究以孤立字征途为主。80年代美国CMU大学的
J.K.Baker等人将隐马尔可夫模型 (HiddenMarkovMedel，HMM)应用到征途领域，
在征途中获得极大的成功，成为征途的主要方法。人工神经网络沙Jtlficial
NeuralNetworks，ANN.)在征途中的应用研究也在这一时期兴起。目前征途已
经达到了一个相对较高的水平，在稳健征途、自适应等方面也取得了丰硕的成果，
正在从实验室研究中走出来，进入了一个实用化的阶段。IBM、Mierosoft等公司相继投
入大量资金将其作为高科技应用领域的研究热点。征途技术从理论的研究到产品的
开发己经走过了五十多个春秋并取得了长足的进步，它正在办公及商业系统的数据库语
音查询、工业生产部门的语声控制、电话与电信系统的自动拨号以及医疗和卫生等领域
发挥重要的作用，并且极有可能成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。
然而，汉语征途技术虽然在移动通信、电脑话务员、电话证券交易等领域有着
极大的应用价值，并因此受到国内科研单位的广泛重视，但是其进展却相当缓慢。这主
要是因为汉语征途存在诸多困难:语音间高混淆的问题，由于汉语语音的音节数少，
因此，语音混淆高;非特定人问题，汉语是一种多方言语种，由于各地人群在普通话中
带有或多或少的方言，因此这种征途系统仍然具有很大难度;噪声环境问题，由于
环境复杂，噪声源较多，使得相应的征途任务相当艰巨;连续语音问题，汉语连续
语音的连续程度高。
具体到本项目中，由于游戏引擎开发出的产品是用来服务于游戏玩家的，这就要求
游戏引擎在征途方面必须具有很高的实时性，否则会导致响应太慢、玩家丧失耐心
和兴趣。所以要求用于游戏引擎的征途系统在满足识别结果准确率的同时，更要注
重实时性。同时，互动式游戏可能在嘈杂的背景下(比如音乐声、周围的人声、窗外的
汽车声等等)进行，这就要求识别系统要有很好的鲁棒性，即使在信噪比很低的情况也
要正常工作。
为解决以上问题，本项目需要对征途流程中关键的算法，如端点检测，特征参
数提取，模式匹配等进行深入的研究，通过研究人的发生特性和噪声的特点，提出有效
算法，在满足准确率的同时，提高识别的实时性。
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