語音信號與文本信息的智能處理.pdf

1、該文主要涉及了文本信息處理和語音信號處理.首先,該文對文本相似度的計(jì)算進(jìn)行了研究.我們分析了目前文本相同相似判別的方法,并且分析了中文文本分詞的現(xiàn)狀,以及提出了基于字符串和基于詞頻統(tǒng)計(jì)的相結(jié)合的方法進(jìn)行文本的相同相似判別.在此基礎(chǔ)上,我們結(jié)合實(shí)際的項(xiàng)目,采用新的判別方法,搭建了一個學(xué)生作業(yè)文本相同、相似判別系統(tǒng).其次,針對實(shí)驗(yàn)室目前的兩個語音識別研究項(xiàng)目中數(shù)據(jù)的不同特點(diǎn),我們分析了兩種端點(diǎn)檢測算法.在說話人識別項(xiàng)目中,語音數(shù)據(jù)非常干凈,

2、因此采用了基于能量的判別方法,方法簡單且非常有效.系統(tǒng)應(yīng)用該算發(fā)后識別率大幅度提高.而在電話轉(zhuǎn)接語音識別系統(tǒng)項(xiàng)目中,由于錄制的語音數(shù)據(jù)中含有噪聲,因此希望尋找一種魯棒的算法,同時又要求該算法有很好的實(shí)時性.因此,我們研究了能量和倒譜歐式距離相結(jié)合的判別方法,發(fā)現(xiàn)該方法能夠在我們錄制的語音數(shù)據(jù)庫中很好地工作.最后,我們對語音識別系統(tǒng)的魯棒性進(jìn)行了研究.魯棒性問題仍然是當(dāng)今語音識別發(fā)展的一個重要方向.這里我們主要分析了PMC和語音增強(qiáng)算法.