小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn).pdf

1、小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是指詞匯量在100字以內(nèi)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。在語(yǔ)音撥號(hào)電話、家電遙控、工業(yè)控制等領(lǐng)域，小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別都有著廣泛的應(yīng)用，具有重要的實(shí)用價(jià)值。實(shí)現(xiàn)高識(shí)別率的小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)并不困難，但如何解決識(shí)別率和系統(tǒng)復(fù)雜度的關(guān)系，是目前這一研究領(lǐng)域中最重要的課題之一。 本文系統(tǒng)的研究了組成小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的各種技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上提出了一個(gè)小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案。本文主要完成了下列工作： (1)以

2、分幀處理思想改進(jìn)了端點(diǎn)檢測(cè)方法，在采樣期間可以進(jìn)行特征提取和矢量量化，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性： (2)采用單邊自相關(guān)序列代替原始語(yǔ)音序列，提高了線性預(yù)測(cè)倒譜參數(shù)的抗噪性能； (3)用近鄰劃分的方法進(jìn)行矢量量化，降低了識(shí)別過(guò)程的計(jì)算量； (4)著眼于定點(diǎn)DSP處理特性，對(duì)離散馬爾可夫模型的訓(xùn)練和識(shí)別過(guò)程提出了一 些改進(jìn)方案，減少了存儲(chǔ)量和運(yùn)算量。具體方法有：用加權(quán)合并的方法對(duì)多訓(xùn)練序列Baum-Welch重