基于嵌入式的一种快速孤立词识别方法研究与应用

发布时间：2017-03-29 12:13

  本文关键词：基于嵌入式的一种快速孤立词识别方法研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：要让机器“听懂”人的说话,首先必须进行语音识别,所以语音识别技术是智能技术中的一个重要分支。随着HMM理论的相对成熟,语音识别技术也逐渐走入人们的生活,然而后续的理论发展缓慢,昂贵的语音识别芯片,影响了语音识别技术的推广,现在我们面临的问题主要有:第一,语音特征参数提取的不准确;第二,语音识别模型过于复杂化。本文针对上述两个方面存在的问题,提出新的算法改进。为了研究“语音识别与何种参数相关”,做了有关的特征提取实验,将现有的时域特征、频域特征及时频域特征进行对比分析,发现时频域特征才是语音识别的特征关键,通过对时频谱的简化,得到一个新的时频特征——过零谱,再经由大量实验证明,过零谱是一种可以实现简单且识别效率高的特征函数。针对现有的语音识别模型虽精确度高但是计算复杂的特点,提出了一种高识别率,低复杂度的语音识别模型——基于超球串的仿生模式识别算法,通过反复实验,与动态时间规整(DTW)、隐马尔科夫模型(HMM)对比分析,可知仿生模式识别在算法复杂度上远远低于其他几种算法,而识别的准确率不低于其他语音识别算法。对于现有的语音识别模型,特征参数提取过程复杂,计算量大,耗时长致使在低性能的嵌入式系统上难于实现,从而导致语音芯片或语音识别系统昂贵的问题,本文通过提出了一种新的特征提取方法,并用仿生模式识别算法进行识别,经MATLAB上进行仿真结果表明,该算法运行速度快,识别率高。将该算法移植到STM32上,实现了孤立词识别。本文的研究有广泛的应用价值,随着人们对生活质量要求越来越高,也要求语音识别能够在准确率、识别速度、价格等方面获得更大的综合优势,我们在这方面的工作是一种有益的尝试。
【关键词】：语音识别 特征提取 过零谱 STM32 仿生模式识别
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.34
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-7
• 第一章 绪论7-14
• 1.1 引言7
• 1.2 课题背景、目的和意义7-9
• 1.3 发展历史、国内外研究现状及未来发展趋势9-12
• 1.3.1 语音识别发展历史和国内外研究现状9-11
• 1.3.2 语音识别未来发展趋势11-12
• 1.4 论文主要研究内容及创新点12
• 1.5 论文结构安排12-14
• 第二章 语音识别技术14-19
• 2.1 语音识别系统的基本结构14
• 2.2 语音信号预处理14-17
• 2.2.1 语音信号的预加重14-15
• 2.2.2 语音信号的加窗分帧15
• 2.2.3 语音信号的端点检测15-17
• 2.3 语音识别特征参数提取17-18
• 2.4 语音识别算法18
• 2.5 本章小结18-19
• 第三章 基于过零谱的特征提取算法19-29
• 3.1 常用特征参数提取算法19-22
• 3.1.1 线性预测倒谱参数（LPCC）19-20
• 3.1.2 梅尔频率倒谱系数（MFCC）20-22
• 3.2 新的特征提取算法——过零谱22-26
• 3.3 几种特征提取算法的比较26-29
• 第四章 基于超球串仿生模式识别的语音识别算法29-38
• 4.1 常用语音识别算法29-33
• 4.1.1 动态时间规整算法DTW29-30
• 4.1.2 HMM30-33
• 4.2 改进的仿生模式识别算法33-37
• 4.3 语音识别算法复杂度分析37-38
• 第五章 系统软硬件实现38-50
• 5.1 系统软件实现38-43
• 5.1.1 系统软件设计的总体介绍38-39
• 5.1.2 系统软件功能设计39-40
• 5.1.3 端点检测算法的软件实现40-41
• 5.1.4 提取特征参数算法的软件实现41-42
• 5.1.5 基于超球串的仿生模式识别算法的软件实现42-43
• 5.2 系统硬件构成43-50
• 第六章 总结与展望50-52
• 6.1 总结50
• 6.2 未来展望50-52
• 参考文献52-55
• 附录55-56
• 攻读学位期间取得的研究成果56-57
• 攻读学位期间参与部分项目57-58
• 致谢58-60
• 附件60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 王守觉;仿生模式识别(拓扑模式识别)——一种模式识别新模型的理论与应用[J];电子学报;2002年10期

2 阎福智;;语音信号处理中特征提取方法研究[J];中国新通信;2013年21期

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张延盛;孤立词语音识别算法研究及DSP实现[D];南京信息工程大学;2011年

2 李硕;孤立词语音识别算法的研究和实现[D];哈尔滨工业大学;2010年

3 吴艳艳;孤立词语音识别的关键技术研究[D];青岛大学;2012年

4 马静霞;带噪语音端点检测方法的研究[D];燕山大学;2007年

5 程晓伟;非特定人孤立词语音识别算法研究与实验分析[D];中国地质大学（北京）;2009年

6 郭伟;基于听觉神经原理的语音信号处理[D];上海交通大学;2009年

7 刘钊;孤立词语音识别算法研究及其FPGA实现[D];哈尔滨工业大学;2008年

8 陈涛;基于DSP的语音信号识别系统的研究与实现[D];成都理工大学;2010年

9 熊洋;基于小词汇量语音识别算法与TTS系统的车联网移动终端研究与实现[D];北京交通大学;2013年

10 陈卫强;基于DSP的孤立词语音识别系统的研究与实现[D];南昌航空大学;2013年

  本文关键词：基于嵌入式的一种快速孤立词识别方法研究与应用，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：274452