本文選題：傅里葉變換 + 語譜圖　； 參考：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年16期

【摘要】：以語音信號的語譜圖作為處理對象,提出一種基于寬窄帶語譜圖傅里葉變換頻域圖像二進(jìn)寬度分帶投影特征融合的二字漢語詞匯語音識別算法。首先,對寬窄語譜圖傅里葉變換頻域圖的圖像意義以及相應(yīng)的語音特性進(jìn)行分析;然后,分別對寬窄帶語譜圖頻域圖像進(jìn)行二進(jìn)寬度分帶列投影和行投影,將投影值作為語音識別的第一個特征參數(shù)集合和第二個特征參數(shù)集合,將以上兩個特征集進(jìn)行特征融合作為二字詞匯語音識別的特征量,以支持向量機(jī)為分類器實(shí)現(xiàn)二字漢語詞匯語音識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對特定人二字漢語詞匯語音的識別率可達(dá)96.8%,對非特定人二字漢語詞匯語音的識別率可達(dá)98.8%,為解決漢語詞匯整體語音識別提供了一種新的思路。
[Abstract]:Taking the speech spectrum of speech signal as the processing object, this paper presents an algorithm of two-word Chinese lexical speech recognition based on Fourier transform frequency domain image binary width banding projection feature fusion.Firstly, the image meaning and the corresponding phonetic characteristics of the Fourier transform frequency domain image are analyzed, and then, the dyadic width banding column projection and the row projection are carried out on the frequency domain image of the broad narrow band spectrum image respectively.The projection value is taken as the first feature parameter set and the second feature parameter set in speech recognition, and the above two feature sets are fused as the feature quantities of two-character vocabulary speech recognition.Support vector machine (SVM) is used to realize two-word Chinese vocabulary speech recognition.The experimental results show that the recognition rate of the new method can reach 96.8 for the Chinese vocabulary speech of a specific person and 98.8 for the non-specific Chinese vocabulary speech, which provides a new way of thinking for the whole speech recognition of Chinese vocabulary.
【作者單位】： 東北師范大學(xué)物理學(xué)院;北京理工大學(xué)光電成像與信息工程研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61471111)
【分類號】：TN912.34

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 申建國,王暖臣;語音識別程序的開發(fā)與應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2000年12期

2 郭遠(yuǎn)瓊;提高語音識別率點(diǎn)滴[J];電腦技術(shù);2000年03期

3 邢文;語音識別[J];個人電腦;2000年02期

4 ;語音識別的真相[J];個人電腦;2001年12期

5 ;語音識別漸入佳境[J];個人電腦;2002年03期

6 ;微軟語音識別軟件可與人直接對話[J];自動化博覽;2003年04期

7 ;語音識別[J];印刷世界;2004年01期

8 韓紀(jì)慶,王歡良,李海峰,鄭鐵然;基于語音識別的發(fā)音學(xué)習(xí)技術(shù)[J];電聲技術(shù);2004年09期

9 陳孝強(qiáng);語音識別擬起新潮[J];微電腦世界;2005年07期

10 韓紀(jì)慶;張磊;鄭鐵然;;網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的語音識別方法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2005年01期

相關(guān)會議論文 前10條

1 張歆奕;吳今培;張其善;;語音的共性特征及其在語音識別中的應(yīng)用[A];第十屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-2001）論文集[C];2001年

2 杜樹木;何良華;;一種新的基于段長分布的語音識別模型[A];2009年通信理論與信號處理學(xué)術(shù)年會論文集[C];2009年

3 李楨;高萬林;歐文浩;徐山川;;基于關(guān)鍵詞語音識別的農(nóng)業(yè)信息語音服務(wù)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[A];中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會電氣信息與自動化專業(yè)委員會、中國電機(jī)工程學(xué)會農(nóng)村電氣化分會科技與教育專委會2010年學(xué)術(shù)年會論文摘要[C];2010年

4 張冰;龍長才;羅海風(fēng);;熟悉掩蔽音背景下的目標(biāo)語音識別[A];泛在信息社會中的聲學(xué)——中國聲學(xué)學(xué)會2010年全國會員代表大會暨學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

5 王承發(fā);趙德彬;金山;苗百利;朱志瑩;;語音識別應(yīng)用中抗噪聲干擾方法的初步探討[A];第二屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議論文集[C];1992年

6 杜笑平;楊啟綱;楊家沅;;過零周期轉(zhuǎn)移概率矩陣語音識別部件的研制[A];第二屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議論文集[C];1992年

7 季宏;劉志文;杜燕玲;黃曾陽;;語音識別中的音字轉(zhuǎn)換[A];第三屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議論文集[C];1994年

8 葛余博;楊大利;曾德超;;噪聲環(huán)境下語音識別的幾個問題(一)[A];第三屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議論文集[C];1994年

9 朱奇峰;俞鐵城;;聽覺中的協(xié)同現(xiàn)象和其對語音識別影響的探討[A];第四屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議論文集[C];1996年

10 姚磊;黃泰翼;陳景東;;一種高魯棒性語音識別的通用自適應(yīng)方法研究[A];第四屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議論文集[C];1996年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 閆婷;語音識別 理想與現(xiàn)實(shí)的距離[N];計(jì)算機(jī)世界;2007年

2 樂天;語音識別：讓你的手機(jī)更聰明[N];計(jì)算機(jī)世界;2011年

3 雨夏;語音識別重在應(yīng)用[N];計(jì)算機(jī)世界;2001年

4 王向東 欒煥博 林守勛 錢躍良;語音識別:抗噪音能力有待加強(qiáng)[N];計(jì)算機(jī)世界;2006年

5 本報記者 操秀英;顏永紅：“搜索”語音識別的未來[N];科技日報;2010年

6 本報記者 李映;語音識別飛入尋常百姓家？[N];中國電子報;2012年

7 清華大學(xué) 劉加;語音識別應(yīng)用促進(jìn)技術(shù)發(fā)展[N];計(jì)算機(jī)世界;2006年

8 劉權(quán);OSR提升語音識別率[N];中國計(jì)算機(jī)報;2004年

9 ;Intel涉足語音識別[N];計(jì)算機(jī)世界;2003年

10 本報記者 馬文方;用互聯(lián)網(wǎng)思維做語音識別[N];中國計(jì)算機(jī)報;2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 許金普;農(nóng)產(chǎn)品市場信息采集的語音識別魯棒性方法研究[D];中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2015年

2 包希日莫;面向蒙古語的語音識別聲學(xué)建模研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2016年

3 吳斌;語音識別中的后處理技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2008年

4 奉小慧;音頻噪聲環(huán)境下唇動信息在語音識別中的應(yīng)用技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2010年

5 孫f，

本文編號：1737754