基于复合神经网络的语音识别研究

发布时间：2017-05-26 20:21

  本文关键词：基于复合神经网络的语音识别研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：首先,本文对语音识别领域的国内外研究情况及其发展进行了介绍。同时,深入的分析了语音信号的特点和模型、及其在时域、频域以及Mel域的处理方法。其中包括信号的预处理、信号的短时特征、信号的端点检测方法。针对性的研究了在语音识别中,需要对语音信号进行的处理,分析了典型的语音特征提取方法,并提取到语音信号的MFCC参数。针对特征数据长度不一的问题,本文采用VQ的方法对MFCC进行了处理,将生成的码本作为新的特征,得到了相同维数的语音特征参数。然后,重点研究了神经网络中LVQ网络和SVM的算法,分析了两种算法用在语音识别中的优缺点,并分别使用这两种网络进行训练和识别,得到测试结果。针对两者的特点,本文提出对LVQ的改进,并将改进后的LVQ和SVM结合起来作为一种复合网络LVQ/SVM进行语音识别。该复合网络不仅具有类似于LVQ网络结构简单、分类效率高的优点,也具备了SVM优良的分类特性。并且复合网络在SVM分类器训练和识别时,有接近一对一投票法的训练速度,也能实现和有向无环图法相当的分类器数目,同时有效改善了一对剩余法中数据偏斜的情形。本文通过对相关算法的理论分析和对各种网络的训练结果得到了相应网络的识别结果,并对识别结果进行了分析。本文通过有效的方法将LVQ和SVM进行复合做语音识别,研究结果显示本文提出的改进算法和复合方案是可行的。
【关键词】：语音识别 神经网络 LVQ SVM LVQ/SVM 复合神经网络
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;TN912.34
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 第1章 绪论6-13
• 1.1 语音识别的背景和意义6-8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.3 语音识别的发展趋势10
• 1.4 本文的主要研究内容10-11
• 1.5 文章结构安排11-12
• 1.6 本章小结12-13
• 第2章 语音信号处理13-23
• 2.1 语音信号13-14
• 2.1.1 语音信号概述13
• 2.1.2 语音信号的描述方式13-14
• 2.1.3 语音信号的模型14
• 2.2 语音信号的预处理14-18
• 2.2.1 信号预加重14-15
• 2.2.2 分帧和加窗15-16
• 2.2.3 端点检测16-18
• 2.3 语音信号MFCC提取18-20
• 2.4 相关MFCC处理的问题20-22
• 2.4.1 VQ技术20
• 2.4.2 LBG算法20-22
• 2.4.3 VQ技术对处理MFCC的贡献22
• 2.5 本章小结22-23
• 第3章 神经网络理论与语音识别23-43
• 3.1 人工神经网络23-24
• 3.2 LVQ与语音识别24-32
• 3.2.1 竞争型网络SOM24-27
• 3.2.2 竞争型网络LVQ27
• 3.2.3 LVQ模型概述27-28
• 3.2.4 LVQ学习算法28-29
• 3.2.5 LVQ的改进与语音识别29-32
• 3.3 SVM与语音识别32-39
• 3.3.1 SVM模型概述32
• 3.3.2 SVM算法32-36
• 3.3.3 SVM参数36-37
• 3.3.4 SVM与语音识别37-39
• 3.4 LVQ/SVM与语音识别39-42
• 3.4.1 LVQ/SVM语音识别模型39-40
• 3.4.2 LVQ/SVM算法40-41
• 3.4.3 LVQ/SVM网络设计和训练41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 识别测试与结果43-62
• 4.1 仿真环境43
• 4.2 数据准备和处理43-47
• 4.3 模型及其参数47-57
• 4.4 识别结果57-59
• 4.5 结果分析59-61
• 4.6 本章小结61-62
• 第5章 总结和展望62-64
• 5.1 本文的研究成果总结62-63
• 5.2 本文的不足以及后续工作延展63
• 5.3 本章小结63-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-67
• 附录67-68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 罗玮;严正;;基于广义学习矢量量化和支持向量机的混合短期负荷预测方法[J];电网技术;2008年13期

2 包亚萍;郑骏;武晓光;;基于HMM和遗传神经网络的语音识别系统[J];计算机工程与科学;2011年04期

3 冯宏伟;薛蕾;;基于HMM和新型前馈型神经网络的语音识别研究[J];计算机工程与设计;2010年24期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 徐利军;基于HMM和神经网络的语音识别研究[D];湖北工业大学;2012年

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本文编号：398029