基于DTW的孤立词语音识别系统研究

发布时间：2017-05-06 21:04

  本文关键词：基于DTW的孤立词语音识别系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：语言是人类最重要的交流工具,因为它自然方便、准确高效。随着科学技术的不断发展,社会在不断的向前进步。各式各样的机器设备就不可避免的融入到了人类的日常生活当中,因此人和设备的之间的联系相比以前发生了很大的变化,人类对设备的控制就显得尤为重要。语言的声学表现形式包含着人类的语音,要使机器听懂人的语言并且能够使用人类的语言进行表达,就需要做很多工作,这就是研究了几十年的语音识别和语音合成技术。随着移动通信的迅猛发展,人们可以随时随地通过电话进行交流,其中语音编码技术发挥着重要的作用。 本文在目前已经实现的研究阶梯上,实现了基于DTW识别算法对孤立词进行识别的系统,在研究的过程当中由于受到了噪声环境的影响,遇到了很多意想不到的困难,研究的工作过程如下： 1.完成了一个比较具体的语音处理程序,包含了语音的录入、预处理、训练、识别及结果输出等这几个过程。 2.详细表述了DTW、HMM、ANN三种算法的基本原理,介绍了这个模型的最为关键的问题和如何克服这些问题的基本算法,描述了将DTW模型引入到现实的语音识别系统当中的方法。 3.基于语音信号处理的原理为出发点,着重在关键的DTW的理论基础上,具体描述了本文所研究的在孤立词汇的基础上语音识别系统的具体结构以及它是由哪几个部分组成的,包括了声学的分析、特征状态的提取、词汇声学建模、训练识别和最后的词汇系统识别结果。
【关键词】：DTW 语音识别 特征提取 孤立词
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.34
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-5
• 目录5-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 语音识别系统概述7
• 1.2 语音识别研究状况7-9
• 1.2.1 国外研究情况7-8
• 1.2.2 国内研究情况8-9
• 1.3 语音识别技术的应用9
• 1.4 语音识别技术的发展趋势9-10
• 1.5 语音处理面临的难点10-11
• 1.6 本课题的研究背景11
• 1.7 论文结构安排11-13
• 第二章 语音信号的时频分析及孤立词识别关键技术13-27
• 2.1 语音信号的时域分析13-15
• 2.1.1 语音短时分析技术13-14
• 2.1.2 短时能量14
• 2.1.3 短时平均过零率14-15
• 2.1.4 短时自相关函数15
• 2.1.5 短时平均幅度差函数15
• 2.2 语音信号的频域分析15-18
• 2.2.1 短时傅里叶变换15-16
• 2.2.2 语谱图16-17
• 2.2.3 小波变换17-18
• 2.3 孤立词识别关键技术18-26
• 2.3.1 语音端点检测18
• 2.3.2 预处理18-21
• 2.3.3 特征提取21-26
• 2.4 本章总结26-27
• 第三章 语音识别的算法研究27-36
• 3.1 概述27
• 3.2 动态时间规划(DTW)27-29
• 3.2.1 动态规划技术(DP)27-28
• 3.2.2 DTW语音识别算法28-29
• 3.3 隐马尔可夫模型(HMM)29-33
• 3.3.1 HMM定义29-30
• 3.3.2 HMM基本算法30-33
• 3.4 人工神经网络(ANN)33-35
• 3.4.1 人工神经网络介绍33
• 3.4.2 神经网络在语音识别中的应用33-35
• 3.5 几种算法的对比分析35
• 3.6 本章总结35-36
• 第四章 系统的设计与实现36-45
• 4.1 语音识别系统基本流程图36-37
• 4.2 系统目标37
• 4.3 运行环境37-38
• 4.3.1 硬件环境37-38
• 4.3.2 软件环境38
• 4.4 系统实现的功能38
• 4.5 系统实现的过程38-44
• 4.6 本章总结44-45
• 第五章 结束语45-47
• 5.1 论文总结45
• 5.2 进一步的工作45-47
• 参考文献47-50
• 致谢50

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：349110