發(fā)布時間：2019-10-02 22:00

【摘要】：語音識別技術(shù)是計算機技術(shù)研究的一個重要領(lǐng)域，具有極大的研究價值和廣泛的應(yīng)用前景。但是現(xiàn)今的語音識別系統(tǒng)大多還局限于實驗室，盡管已有一些產(chǎn)品進入市場，但是其使用效果距離人們期望的水平還有較大的差距。 本文緊緊抓住語音識別系統(tǒng)中識別效率和識別率兩個關(guān)鍵因素，按照語音識別的流程，對語音識別中的關(guān)鍵技術(shù)進行了深入研究。 首先，論文在介紹了語音識別的基本原理和流程框架后，又分析了語音信號產(chǎn)生的數(shù)學(xué)模型以及語音信號的預(yù)處理問題，并針對傳統(tǒng)端點檢測算法的不足，提出了一種新的基于圖像邊緣檢測技術(shù)的端點檢測方法。實驗結(jié)果表明，新的端點檢測方法使檢測準(zhǔn)確率提高了18.6%，優(yōu)于傳統(tǒng)的檢測方法。 其次，論文介紹并討論了幾種常用的語音特征參數(shù)的特點和提取過程，在深入分析MFCC參數(shù)的基礎(chǔ)上，對其進行了特征加權(quán)、差分、PCA降維等處理，，獲得了一種新的改進型的MFCC參數(shù)。實驗證明，新的特征參數(shù)增強了語音識別系統(tǒng)的魯棒性，在三種不同噪聲環(huán)境下的平均識別率較傳統(tǒng)的LPCC參數(shù)和MFCC參數(shù)分別提高了9.2%和4.3%，平均訓(xùn)練時間分別縮短了18.2%和11.5%。 再次，本文重點研究了基于HMM的語音識別技術(shù)。正是由于HMM在語音識別中的應(yīng)用，才推動了語音識別技術(shù)的飛躍式發(fā)展，同時HMM技術(shù)也是目前應(yīng)用最為廣泛的一種語音識別的建模技術(shù)。針對傳統(tǒng)HMM模型的初始化方法過于簡單和粗糙的缺點，本文提出了一種改進的HMM模型的初始化方法。實驗結(jié)果表明，新的初始化方法使得HMM模型的平均訓(xùn)練時間縮短了36.9%，系統(tǒng)識別率提高了5.2%。 最后，論文在對語音識別理論研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合語音識別算法的實現(xiàn)，利用MATLAB軟件平臺和自帶的VoiceBox語音信號處理工具箱，建立了一個語音識別的仿真實驗平臺，并在此平臺上進行仿真實驗，實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)對孤立詞的識別率達到了95.5%。
【圖文】：

同時抑制隨機噪聲，有必要對語音信號進行預(yù)加重處理。通常的處理方種：一是用模擬電路來實現(xiàn)；二是用數(shù)字電路實現(xiàn)。預(yù)加重一般在模數(shù)轉(zhuǎn)換之后采用預(yù)加重數(shù)字濾波器實現(xiàn)時，其傳遞函數(shù)如下：1H ( z ) 1 z 0.93 0.97式(3.8)中 為預(yù)加重系數(shù)，通常取值在 0.93-0.97 之間。將這個系統(tǒng)傳函轉(zhuǎn)換成輸序列 x ( n )與輸出語音序列 y ( n )之間的差分方程：y ( n) x ( n) x ( n 1)3.4 語音信號加窗分幀處理3.4.1 加窗分幀原理圖 3.3 展示了漢語單詞“你好”的男聲普通話發(fā)音的時域波形圖。從圖中我

長安大學(xué)碩士學(xué)位論文公式(3.11)、 (3.12)、 (3.13)中的N 均表示窗口的長度。從公式中可以看出，三個數(shù)都具有低通特性，但是不同的窗函數(shù)形狀將會對分幀后的語音信號的短時特性產(chǎn)同的影響。圖 3.4，圖 3.5 給出了矩形窗、漢明窗、漢寧窗三種窗函數(shù)的時域波形及波形的比較。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN912.34

【參考文獻】

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本文編號：2545136