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文檔簡介
1、隨著計(jì)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(shí)現(xiàn)人與計(jì)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(shí)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(shí)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(jì)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(shí)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(shí)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(diǎn)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(shí)現(xiàn)步驟。LPCC特征參數(shù)提取過程是先對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行線性編碼技術(shù)LPC分析和計(jì)算,得到LPC系數(shù),然后對(duì)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(duì)語音信號(hào)先進(jìn)行FFT變換,然后經(jīng)過MEL濾波器組,再進(jìn)行取對(duì)數(shù)計(jì)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(duì)其進(jìn)行梅爾倒譜計(jì)算。在對(duì)比分析LPCC特征參數(shù)和MFCC特征參數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)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(jì)了兩種算法實(shí)現(xiàn)方案。
本文的研究重點(diǎn)是對(duì)語音信號(hào)的特征參數(shù)提取算法的研究及改進(jìn)。在對(duì)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(píng)價(jià)其算法的優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)是對(duì)語音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率、時(shí)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(duì)比實(shí)驗(yàn)分析了這幾種特征參數(shù)提取算法對(duì)語音識(shí)別系統(tǒng)的各方面性能的影響。
實(shí)驗(yàn)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(hào)的特征,提高語音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率
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