基于语音识别技术的英语口语学习系统的设计与实现

发布时间：2020-04-28 06:34

【摘要】：语音识别(Speech Recognition)是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。在经济全球化的今天,英语早已成为人们相互沟通的重要工具,但由于学习模式和环境的限制,导致国人英语口语水平普遍偏低。本文基于语音识别技术设计并实现了一款英语口语学习系统,使用户在学习英语口语时具备了更多的时间、空间便利优势以及多样的互动特性,不仅有助于提高学习效果,还能够在提高学习兴趣、积极性等方面有所改善。本文的主要内容包括如下几个部分:第一、介绍了语音识别技术的基本原理;解释了隐马尔可夫模型的概念和三个关键算法,并实现了其在语音识别应用中的仿真和实现;介绍了系统的架构和关键技术。第二、英语口语学习系统的设计与实现。主要功能如下:首先基于MATLAB来完成样本语音数据的采集和预处理,利用基于HMM模型的语音识别技术进行特征参数提取、码本生成和模板训练,生成固定格式的码本以及模板文件;其次,MATLAB将生成的模板文件封装成了一个可供英语口语学习系统调用的语音识别库libspeech.so,实现了语音识别技术在Android平台上的移植;最后,英语口语学习系统是基于libspeech.so语音识别库,在Android平台上开发的一款APP应用软件,主要包括用户登录、语音识别、语音检测、语音播报、口语对话等模块的设计与实现。第三、对不同词汇量大小和不同环境下的识别率进行了测试和分析,证明系统在性能上有着良好的表现。
【图文】：

波形图

图 2.2 MFCC 流程图2.1.5 矢量量化矢量量化( Vector Quantization， VQ)是一门对信号进行压缩的技术，在语音识别与合成、图像压缩、语音编码等领域已经被频繁使用。
【学位授予单位】：首都经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52;TN912.34

【参考文献】

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本文编号：2643173