小詞匯非特定人的孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì).pdf

1、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是語(yǔ)音信號(hào)處理中的一個(gè)分支，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)就是讓機(jī)器通過(guò)識(shí)別和理解過(guò)程把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的技術(shù)。語(yǔ)音識(shí)別是一門(mén)交叉學(xué)科，涉及到人工智能、模式識(shí)別、數(shù)字信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)、語(yǔ)言聲學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等許多學(xué)科領(lǐng)域，具有深遠(yuǎn)的研究?jī)r(jià)值。語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代技術(shù)發(fā)展的一個(gè)標(biāo)志，也是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)研究和發(fā)展的一個(gè)重要領(lǐng)域。雖然語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了一些成就，也有部分產(chǎn)品面世，但是，大多數(shù)語(yǔ)音識(shí)別系

2、統(tǒng)仍局限于實(shí)驗(yàn)室，遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到實(shí)用化要求。目前語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究的熱點(diǎn)是如何實(shí)現(xiàn)在線無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)和多方法綜合自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法：制約實(shí)用化的根本原因可以歸為兩類(lèi)，識(shí)別精度和系統(tǒng)復(fù)雜度。 語(yǔ)音識(shí)別按照任務(wù)的不同可以分為四個(gè)方面：說(shuō)話人識(shí)別、關(guān)鍵詞檢出、語(yǔ)言辨識(shí)和連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別。本文主要對(duì)小詞匯非特定人的孤立詞語(yǔ)音識(shí)別算法進(jìn)行研究。語(yǔ)音識(shí)別的主要流程包括：語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理、端點(diǎn)檢測(cè)、特征提取、建立語(yǔ)音模板庫(kù)、模式匹配。 本文首先探討了

3、語(yǔ)音識(shí)別的基本原理和各種語(yǔ)音識(shí)別算法的特點(diǎn)，比較并選取了有效的非特定人孤立詞語(yǔ)音識(shí)別算法，對(duì)其實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了深入分析，最后利用VC進(jìn)行了開(kāi)發(fā)。采用動(dòng)態(tài)時(shí)間歸整模型形成的經(jīng)典語(yǔ)音識(shí)別算法常用在非特定人小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中，本文提出了具有一定魯棒性的端點(diǎn)檢測(cè)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)的基于過(guò)零率與短時(shí)能量的雙門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)方法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了根據(jù)語(yǔ)音文件數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)節(jié)門(mén)限的可變門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)方法，并對(duì)該算法在Matlab進(jìn)行仿真測(cè)試，試驗(yàn)表明該算法對(duì)語(yǔ)