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小型语音识别系统的研究和开发

发布时间:2017-12-01 13:33

  本文关键词:小型语音识别系统的研究和开发


  更多相关文章: 语音识别 端点检测 线性预测编码 Mel 频率倒谱系数 动态时间规整 隐马尔可夫模型 Speech API


【摘要】:语音是人与机器之间进行交流的重要工具. 语音识别就是让机器听懂人的 话, 语音识别技术在实际中得到广泛应用 .本文小型语音识别系统是针对小词汇 量的孤立词语音识别 .本论文从两个方面进行论述: 一方面从模式识别的角度研究 .讨论了语音识别的原理和模型, 建立了小型 词库的语音识别模型. 论文首先介绍了语音识别的基本原理, 包括语音信号的数 字模型和语音信号的数字处理 .重点论述了语音的分帧和端点检测 ,语音信号特 征的提取是语音识别的重要环节. 本文介绍了两种语音特征参数:线性预测倒谱 系数(LPCC)和Mel 频率倒谱系数(MFCC) 我们选取 MFCC 参数作为语音 识别的特征参数 .本文论述了动态时间规整算法(DTW) 和隐马尔可夫模型 (HMM) 的原理 .重点讲述了在语音识别系统的应用 ,基于 DTW 建立了针对 特定人的小型语音识别模型. 对0-9 十个数字和 23 个中文词汇进行识别实 验 ,取得了较好的识别效果. 基于连续高斯分布的HMM建立了针对非特定人的 小型语音识别模型 .对十个数字进行了非特定人识别实验, 取得了初步实验结果; 另一个方面从指令系统的软件开发考虑, 利用软件开发包Speech API. 建立 一个嵌入内窥镜成像系统的语音指令识别系统 ,在指令识别系统上对 23 个中文 词汇进行语音识别测试 ,取得较好的识别效果, 解决了系统的语音拒识问题, 提 出了改进系统识别效果的方法
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:R318.6

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9 王,

本文编号:1241305


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