融合LPCC和MFCC特征參數(shù)的語音識別技術(shù)的研究.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)的快速進(jìn)步與發(fā)展，人們迫切地需求實現(xiàn)人與計算機(jī)之間的交互，就是要讓機(jī)器能夠聽明白人類說出的話或者下達(dá)的命令，這就促使了語音識別技術(shù)得到了迅猛地發(fā)展和進(jìn)步。經(jīng)過60多年的研究和發(fā)展，語音識別技術(shù)的研究已經(jīng)取得了一些較好的成果，但是要自然流暢地跟計算機(jī)進(jìn)行語言交流還是存在一些難以解決的技術(shù)難題，有待相關(guān)專家和研究人員進(jìn)行更進(jìn)一步的研究和探索。
　　本文首先介紹了語音識別技術(shù)的一些基本原理、關(guān)鍵技術(shù)及系統(tǒng)框架。從

2、整體上研究和分析了語音識別系統(tǒng)的主要構(gòu)成部分：預(yù)處理部分、特征提取部分、模型訓(xùn)練部分、模型參數(shù)庫部分以及模式匹配部分。重點研究了LPCC特征參數(shù)和MFCC特征參數(shù)提取算法的詳細(xì)推導(dǎo)過程及具體實現(xiàn)步驟。LPCC特征參數(shù)提取過程是先對語音信號進(jìn)行線性編碼技術(shù)LPC分析和計算，得到LPC系數(shù)，然后對其進(jìn)行求倒譜得到LPCC系數(shù)。MFCC特征參數(shù)提取過程是對語音信號先進(jìn)行FFT變換，然后經(jīng)過MEL濾波器組，再進(jìn)行取對數(shù)計算和DCT變換得到MFC

3、C系數(shù)。另外，還介紹一種新型的特征參數(shù)——LPMFCC，其提取過程是上述兩種特征參數(shù)提取過程的結(jié)合形式，即先求取LPC系數(shù)，再對其進(jìn)行梅爾倒譜計算。在對比分析LPCC特征參數(shù)和MFCC特征參數(shù)的優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，提出了一種融合LPCC特征參數(shù)和MFCC特征參數(shù)提取算法——一種基于Fisher準(zhǔn)則的融合特征參數(shù)提取算法，并設(shè)計了兩種算法實現(xiàn)方案。
　　本文的研究重點是對語音信號的特征參數(shù)提取算法的研究及改進(jìn)。在對LPCC特征參數(shù)和MF

4、CC特征參數(shù)提取算法的研究和分析的基礎(chǔ)上，提出一種融合兩者特征參數(shù)提取算法，評價其算法的優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)是對語音識別系統(tǒng)的識別率、時效性及抗噪性的影響。本文通過MATLAB仿真軟件進(jìn)行了大量的對比實驗分析了這幾種特征參數(shù)提取算法對語音識別系統(tǒng)的各方面性能的影響。
　　實驗結(jié)果表明，本文提出的基于Fisher準(zhǔn)則的融合特征參數(shù)提取算法提取得到的特征參數(shù)比LPCC特征參數(shù)和MFCC特征參數(shù)能夠更好地表征語音信號的特征，提高語音識別系統(tǒng)的識別率