【摘要】：語(yǔ)音識(shí)別(Speech Recognition)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)。在經(jīng)濟(jì)全球化的今天,英語(yǔ)早已成為人們相互溝通的重要工具,但由于學(xué)習(xí)模式和環(huán)境的限制,導(dǎo)致國(guó)人英語(yǔ)口語(yǔ)水平普遍偏低。本文基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款英語(yǔ)口語(yǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng),使用戶在學(xué)習(xí)英語(yǔ)口語(yǔ)時(shí)具備了更多的時(shí)間、空間便利優(yōu)勢(shì)以及多樣的互動(dòng)特性,不僅有助于提高學(xué)習(xí)效果,還能夠在提高學(xué)習(xí)興趣、積極性等方面有所改善。本文的主要內(nèi)容包括如下幾個(gè)部分:第一、介紹了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的基本原理;解釋了隱馬爾可夫模型的概念和三個(gè)關(guān)鍵算法,并實(shí)現(xiàn)了其在語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用中的仿真和實(shí)現(xiàn);介紹了系統(tǒng)的架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)。第二、英語(yǔ)口語(yǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。主要功能如下:首先基于MATLAB來(lái)完成樣本語(yǔ)音數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理,利用基于HMM模型的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)進(jìn)行特征參數(shù)提取、碼本生成和模板訓(xùn)練,生成固定格式的碼本以及模板文件;其次,MATLAB將生成的模板文件封裝成了一個(gè)可供英語(yǔ)口語(yǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)調(diào)用的語(yǔ)音識(shí)別庫(kù)libspeech.so,實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在Android平臺(tái)上的移植;最后,英語(yǔ)口語(yǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是基于libspeech.so語(yǔ)音識(shí)別庫(kù),在Android平臺(tái)上開(kāi)發(fā)的一款A(yù)PP應(yīng)用軟件,主要包括用戶登錄、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音檢測(cè)、語(yǔ)音播報(bào)、口語(yǔ)對(duì)話等模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。第三、對(duì)不同詞匯量大小和不同環(huán)境下的識(shí)別率進(jìn)行了測(cè)試和分析,證明系統(tǒng)在性能上有著良好的表現(xiàn)。
【圖文】：

波形圖

圖 2.2 MFCC 流程圖2.1.5 矢量量化矢量量化( Vector Quantization， VQ)是一門對(duì)信號(hào)進(jìn)行壓縮的技術(shù)，在語(yǔ)音識(shí)別與合成、圖像壓縮、語(yǔ)音編碼等領(lǐng)域已經(jīng)被頻繁使用。
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.52;TN912.34

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2643173