【摘要】：當(dāng)前,對語音識別的研究已經(jīng)越來越深入,采取的方法也是逐漸多元化。目前大多數(shù)語音信號分析利用了語音信號的頻譜特征,通過一系列轉(zhuǎn)換提取特征,訓(xùn)練出識別模型。但從另一方面思考,語譜圖作為語音信號最直觀的表達(dá),不僅包含了頻譜信息,還包含了基頻、共振峰及其變化趨勢,這些趨勢組成的紋理可以表征出語音的音調(diào)、重音等發(fā)音特征信息,經(jīng)驗(yàn)豐富的語音學(xué)專家甚至可以通過一張語譜圖估計(jì)出其代表的文字含義。基于上述條件,可將語音信號的語譜圖作為特征提取的一個(gè)輸入,利用圖像處理領(lǐng)域中較為成熟的特征提取及模型訓(xùn)練方法,對語譜圖進(jìn)行處理,探索語音信號處理和圖像處理相結(jié)合的新領(lǐng)域。研究了基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)的發(fā)音優(yōu)劣分類方法,探索將語譜圖作為語音識別模型特征的可行性。收集了600個(gè)標(biāo)準(zhǔn)度層面的正負(fù)樣本,將經(jīng)過短時(shí)傅里葉變換生成的孤立詞語譜圖像作為特征輸入,然后進(jìn)一步地在特征層面和結(jié)果層面融合MFCC特征,送入支持向量機(jī)分類器進(jìn)行優(yōu)劣分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)特征含有語譜圖時(shí),使用PCNN可獲得85%以上的識別準(zhǔn)確率,比僅僅使用頻譜特征準(zhǔn)確率更高;當(dāng)將圖像特征與語音頻譜特征相融合時(shí),可獲得更好的識別準(zhǔn)確率,且基于識別結(jié)果投票重估的融合方法要優(yōu)于基于特征輸入的融合方法;以語譜圖作為模型特征的突破點(diǎn)是可行的。研究了結(jié)合語譜圖和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非特定人發(fā)音評價(jià)方法。提出了結(jié)合寬帶語譜圖和窄帶語譜圖進(jìn)行特征預(yù)處理的方法,其中窄帶語譜圖用于基頻和諧波分析以完成端點(diǎn)檢測,刨除無效的非語音段;寬帶語譜圖用于分隔出不同的紋理,以此實(shí)現(xiàn)音位級別的分割,創(chuàng)造出以音位為單位的有標(biāo)簽數(shù)據(jù),該策略的分割準(zhǔn)確率約為88%左右。然后將處理好的二維特征矩陣送入七層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)表明,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于音位語譜圖的識別精度總體較良好,實(shí)際精度與譜圖的分割預(yù)處理效果成正相關(guān)關(guān)系,不同的音位由于其本身發(fā)音特點(diǎn)不同可達(dá)到不同的識別效果,所有音位的總體識別準(zhǔn)確率約為83%。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP183;TN912.34

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2608850