一种基于隐马尔科夫模型的跑步机语音识别系统设计

发布时间：2021-02-03 05:43

　　嵌入式平台的跑步机语音识别系统,由于系统运算性能不高,且机器使用环境的噪音较大,需要语音识别算法能够运行效率高和准确率高。本文设计的隐马尔科夫语音识别模型,使用39维混合高斯概率密度对音素进行聚类拟合,使用隐马尔科夫链对实时语音与模型做相似度匹配。该模型结构简单,算法运行效率较高,可以充分满足跑步机嵌入式平台语音识别的需求。 

【文章来源】：信息技术与信息化. 2020,(09)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
0 引言
1 语音识别发展历程
2 跑步机语音识别
    2.1 系统框架
    2.2 语音识别模块
3 混合高斯-隐马尔科夫模型
    3.1 隐马尔科夫状态链
    3.2 混合高斯-隐马尔科夫模型
4 系统实现
5 小结


【参考文献】：
期刊论文
[1]嵌入式语音识别技术实现[J]. 孙晓杰.  信息记录材料. 2018(08)
[2]孤立词识别系统的算法改进及优化[J]. 朱健晨,刘增力,袁洪,程桐.  计算机仿真. 2015(09)

博士论文
[1]面向嵌入式计算平台的自动语音识别关键技术研究[D]. 赵欢.湖南大学 2010



本文编号：3015995