小詞匯量非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、本文主要研究小詞匯量非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)。 本文詳細(xì)闡述了連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的基本原理，研究了識(shí)別過(guò)程中的特征參數(shù)提取、模型選擇和識(shí)別規(guī)則等關(guān)鍵技術(shù)。同時(shí)，在“硬件的軟件化”思想和對(duì)信號(hào)分析處理的基礎(chǔ)上，利用LabVIEW語(yǔ)言和MATLAB語(yǔ)言相結(jié)合的方法，開(kāi)發(fā)并設(shè)計(jì)了基于虛擬儀器技術(shù)的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。將虛擬儀器技術(shù)應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了儀器的軟件化，真正體現(xiàn)了“軟件就是儀器”的思想。 從語(yǔ)音信號(hào)的實(shí)

2、時(shí)采集開(kāi)始，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重、小波消噪、端點(diǎn)檢測(cè)等處理，濾除了語(yǔ)音信號(hào)中的無(wú)聲段和噪聲段，為語(yǔ)音特征參數(shù)的提取提供了有效的語(yǔ)音段，并采用美爾頻率倒譜系數(shù)及其差分系數(shù)相結(jié)合的參數(shù)特征提取方法，通過(guò)矢量量化(VQ)與隱馬爾可夫模型(HMM)來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的訓(xùn)練與識(shí)別，構(gòu)建了基于LabVIEW平臺(tái)的非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。 通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析及其運(yùn)行結(jié)果表明，利用LabVIEW開(kāi)發(fā)平臺(tái)構(gòu)建的非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)特定環(huán)境下的語(yǔ)音內(nèi)容