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在仓库（repository）风格中，有两种不同的构件：中央数据结构说明当前状态，独立构件在中央数据存储上执行。控制原则的选取产生两个主要的子类。若输入流中某类时间触发进程执行的选择，则仓库是一传统型数据库；另一方面，若中央数据结构的当前状态触发进程执行的选择，则仓库是一黑板系统。
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黑板系统的传统应用是信号处理领域，主要由3部分组成：
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（1）知识源。知识源中包含独立的、与应用程序相关的知识，知识源之间不直接进行通讯，它们之间的交互只通过黑板来完成。
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（2）黑板数据结构。黑板数据是按照与应用程序相关的层次来组织的解决问题的数据，知识源通过不断地改变黑板数据来解决问题。
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（3）控制。控制完全由黑板的状态驱动，黑板状态的改变决定使用的特定知识。
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信号是当一个事件发生时产生的软中断，它将信号接收者从其正常的执行路径移开并触发相关的异步处理。本质上，信号通知其他任务或ISR运行期间发生的事件，与正常中断类似，这些事件与被通知的任务是异步的。信号的编号和类型依赖于具体的嵌入式系统的实现。通常，嵌入式系统均提供信号设施，任务可以为每个希望处理的信号提供一个信号处理程序，或是使用内核提供的默认处理程序，也可以将一个信号处理程序用于多种类型的信号。信号可以有被忽略、挂起、处理或阻塞等4种不同的响应处理。
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在VR系统中，语音的输入、输出也很重要，这就要求虚拟环境能听懂人的语言，并能与人实时交互。而让计算机识别人的语音是相当困难的，因为语音信号和自然语言信号具有多边性和复杂性。例如，连续语音中的词与词之间没有明显的停顿，同一词、同一字的发音受前后词、字的影响，不仅不同人说同一词会有所不同，同一人的发音也会受到心理、生理和环境的影响而有所不同。
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使用人的自然语言作为计算机输入目前存在两个问题，首先是效率问题，为便于计算机理解，输入的语音可能会相当烦琐。其次是正确性问题，计算机理解语音的方法是对比匹配，但没有人的智能。
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语音识别技术的目的是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。不可否认，语音识别是未来最被看好的人机交互方式。
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