基于快速沃爾什變換的藏語音識別技術.pdf

1、藏語音識別技術由于研究的起步較晚現(xiàn)在還處于初級階段，且使用人口眾多，能促進藏族同胞與外界的學習交流，影響到民族團結和國家穩(wěn)定，所以對藏語音識別技術的深入研究和識別系統(tǒng)的廣泛應用具有重要意義。
　　 對于藏語音孤立詞識別而言，當語音庫逐漸擴充的時候，識別速度將越來越不能滿足實時性的要求，對孤立詞識別系統(tǒng)的實際應用造成很大限制。為了解決這個問題，將快速沃爾什變換應用到提取MFCC特征參數(shù)中，使提取和計算特征參數(shù)的時間大為縮短，有利于

2、識別系統(tǒng)實時性的實現(xiàn)。
　　 對于連續(xù)藏語音識別而言，如何準確的將其分割成可供識別用的藏語音單元是進行連續(xù)藏語音識別的重要前提。首次將基于小波變換的兩次篩選和MFCC FWT的分割算法應用到連續(xù)藏語音的分割中，將連續(xù)藏語音分割成孤立的語音單元后再進行識別。
　　 主要工作和貢獻如下：
　　 1.對藏語的發(fā)音特點和藏語句子的句法特征進行了分析，介紹了藏語音識別系統(tǒng)的基本原理，對預處理和端點檢測技術進行深入研究。

3、r>　　 2.對MFCC的特征提取算法進行介紹，并根據其在實際使用中計算速度不盡人意的問題將快速沃爾什變換應用其中，改進后提取MFCC的速度得到很大提升，并且能保證提取參數(shù)的有效性。
　　 3.對DTW和HMM兩種識別算法分別進行分析并應用到中等詞匯量藏語音孤立詞識別系統(tǒng)中。DTW算法對特定人的孤立詞識別簡單有效，HMM算法具有極強的建模能力，可以方便的表征任何語音基元，對孤立和連續(xù)的藏語音都具有很好的識別效果。