2025年大学大一（人工智能技术应用）智能语音实务试题及答案

2025年大学大一（人工智能技术应用）智能语音实务试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本卷共8小题，每小题5分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在括号内。1.智能语音技术中，语音识别的关键步骤不包括以下哪一项？（）A.特征提取B.模型训练C.音频播放D.模式匹配2.以下哪种算法常用于语音识别中的声学模型训练？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.隐马尔可夫模型算法D.朴素贝叶斯算法3.在智能语音系统中，语音合成的质量主要取决于（）。A.语音识别准确率B.文本内容复杂度C.合成语音的音色、语调等D.音频采集设备4.智能语音交互中，语义理解的作用是（）。A.将语音信号转换为文本B.分析文本的含义C.生成语音回复D.控制音频播放设备5.语音唤醒技术的主要目的是（）。A.提高语音识别准确率B.降低系统功耗C.快速响应语音指令D.增强语音合成效果6.以下哪种技术可以提高智能语音系统在嘈杂环境下的性能？（）A.降噪技术B.回声消除技术C.语音增强技术D.以上都是7.智能语音技术在智能家居中的应用场景不包括（）。A.智能音箱控制家电B.语音导航C.语音查询设备状态D.语音控制灯光8.语音识别中的特征参数通常不包括（）。A.音高B.音长C.音色D.语速第II卷（非选择题，共60分）9.（10分）简述智能语音技术的主要研究内容。10.（10分）请说明语音识别系统的基本组成部分及其功能。11.（10分）对比分析基于统计模型和基于深度学习的语音识别方法的优缺点。12.（15分）材料：在智能车载语音系统中，用户经常会遇到语音指令识别不准确的情况。例如，说“打开导航”，系统可能无法识别；或者说“调高音量”，系统却执行了其他错误的操作。问题：请分析可能导致这些问题的原因，并提出相应的解决措施。13.（15分）材料：随着智能语音技术的发展，智能客服在电商、金融等领域得到了广泛应用。但部分智能客服存在回答问题不准确、无法理解复杂问题等情况。问题：结合智能语音技术原理，分析智能客服存在这些问题的原因，并探讨如何改进智能客服的性能。答案：1.C2.C3.C4.B5.C6.D7.B8.D9.智能语音技术主要研究内容包括语音识别，将语音信号转换为文本；语音合成，把文本转换为语音；语义理解，分析文本含义；语音唤醒，快速响应语音指令；以及在各种领域的应用开发等。10.语音识别系统基本组成部分及功能：麦克风用于采集语音信号；前端处理模块对采集的信号进行降噪、增益等预处理；特征提取模块提取语音的特征参数；声学模型根据特征参数识别语音对应的音素等；语言模型结合上下文理解语音含义；解码器根据声学模型和语言模型输出识别结果。11.基于统计模型的语音识别方法优点是原理简单、计算量小，缺点是对环境适应性差、准确率提升有限。基于深度学习的方法优点是准确率高、对复杂环境适应性强，缺点是计算量大、训练时间长。12.原因可能有环境嘈杂、语音指令表述不标准、系统声学模型或语言模型不准确等。解决措施：优化声学模型和语言模型；增加语音指令训练数据；采用降噪技术提高在嘈杂环境下的识别能力；提供清晰的语音指令引导。13.原因：语义理解能力不足，不能准确分析复杂问题；声学模型不准确，