一、系统概述

复杂空间噪声环境下的语音识别平台是一个能够处理各种复杂环境因素的语音识别系统，该系统基于航空电台等复杂环境下，专用语音识别平台。平台整合语音增强、语音识别、声纹识别与语音合成四大模块，可实现高噪音环境下数据提取与内容识别，主要应用在各种嘈杂、强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等复杂场景下，以提高语音识别的精度和稳定性。

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二、系统组成

前端声学处理：负责捕获语音信号，并将其转化为数字信号。这部分技术主要关注于如何从复杂的背景噪声中提取出有用的语音信息。

语音增强：将数字信号转化为能够进行语音识别的特征向量。这些特征向量包含了语音信号的关键信息，有助于后续的识别操作。

声纹识别：基于模式匹配和统计建模的方法，将特征向量匹配到相应的语音单元上。声学模型是语音识别中的核心部分，其训练和优化对于提高识别精度至关重要。

语音合成：根据语法规则和语言知识对识别结果进行约束和优化。语言模型有助于减少歧义，提高识别的准确性。

解码器：对语音识别结果进行排列，并进行纠错和适当的补全操作。解码器是语音识别系统的输出端，负责生成最终的识别结果。

三、系统特性

鲁棒性：系统能够在各种复杂环境下实现稳定的语音识别，包括嘈杂环境、强噪声、超远场、多语种、大词汇等场景。

准确性：通过深度学习、模式匹配等先进技术，系统能够实现对语音信号的高精度识别。

实时性：系统具有较高的实时性能，能够实现对语音信号的快速处理和识别。

可扩展性：系统支持多语种、大词汇量的识别，并且可以通过不断更新和优化模型来适应新的应用场景。

四、关键技术

声音弱信号捕捉技术：对于复杂环境下的语音识别，首要任务是对声音信号进行有效的捕捉和处理。这通常需要使用到声音弱信号捕捉技术，例如通过算法优化、信号增强、降噪等手段来提高声音信号的质量和清晰度。

深度学习技术：深度学习技术在语音识别领域的应用已经取得了显著的成果。通过构建深度神经网络模型，可以实现对语音信号的自动特征提取和分类，从而提高语音识别的精度和鲁棒性。

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五、技术指标

话音长度:≤**秒；

语音识别率:≥**%；

话音缺失程度:≤**%；

鉴权能力:在6s话音单人语音:错检<**%，漏检<**%；在6s话音2人语音:错检<**%，漏检<**%；

指令生成一致性:**%。

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六、应用场景

在现代体系化作战背景下，有人机与无人机的协同已提上日程，根据外军的发展以及国内无人机的试验及作战训练规划，通过语音识别无人机控制指令存在一定可行性。

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