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文檔簡介
1、語言是人類最重要的交流工具,它能準確、高效、方便的傳遞信息。隨著社會的不斷發(fā)展,越來越多的機器參與到人類的活動中來,因此人類和機器的關(guān)系就變得越來越密切和重要,語音交互處理也成了人機交互的重要手段之一。
在語音交互以及識別過程中不可避免的存在環(huán)境噪聲的影響,目前語音識別系統(tǒng)對安靜環(huán)境下的語音識別已達到比較理想的識別率,但在有環(huán)境噪聲情況下識別率還不理想,因此加強抗噪能力是語音識別過程中需要進一步研究和解決的問題。
論
2、文首先介紹國內(nèi)外語音識別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,分析語音識別在應(yīng)用中存在的難點及語音識別中的連續(xù)數(shù)字識別還需改進的方面。
目前語音識別采用時域和頻域的基本處理方法。論文首先在時域處理部分對已有的端點檢測技術(shù)進行改進,重新設(shè)置閾值提高語音檢測效果。其次,研究語音識別中隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Models,HMM),并圍繞HMM討論評估、解碼、訓(xùn)練三個基本問題及解決方法,給出HMM自身所存在的缺點和最優(yōu)解的局限性。然后
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