本文關(guān)鍵詞：基于HMM-ANN模型的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 語(yǔ)音識(shí)別 HMM-ANN混合模型 端點(diǎn)檢測(cè) 特征提取

【摘要】：在語(yǔ)音識(shí)別(ASR,Automatic Speech Recognition)領(lǐng)域中運(yùn)用最廣的隱馬爾可夫模型(HMM,Hidden Markov Model)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN,Artificial Neural Network)這兩種模型各自均有優(yōu)缺點(diǎn)。HMM有極強(qiáng)的動(dòng)態(tài)建模能力,在處理具有動(dòng)態(tài)性能的語(yǔ)音信號(hào)時(shí)有著很好的優(yōu)勢(shì),卻在分類(lèi)功能上不足。ANN強(qiáng)大的輸入輸出映射能力使得它在處理模式分類(lèi)與判決的問(wèn)題上得天獨(dú)厚,然而它對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)處理能力的不足也是不可忽視的。本文提出使用HMM-ANN混合模型來(lái)提高信號(hào)的處理能力,從而提高ASR系統(tǒng)的識(shí)別率。其中,ANN采用了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。論文主要完成了以下工作:(1)總結(jié)ASR的研究現(xiàn)狀和基本原理,比較HMM和ANN兩種模型的優(yōu)點(diǎn)和不足,提出HMM-ANN混合模型,并利用MATLAB軟件分別仿真實(shí)現(xiàn)了HMM、ANN以及HMM-ANN這三種模型下的小詞匯量、孤立漢語(yǔ)的語(yǔ)音識(shí)別功能。(2)比較了三種模型下語(yǔ)音識(shí)別的識(shí)別率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,混合模型的識(shí)別率最高。(3)對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的魯棒性進(jìn)行了研究。一方面,端點(diǎn)檢測(cè)時(shí)提出了改進(jìn)后的檢測(cè)算法。在用傳統(tǒng)的雙門(mén)限檢測(cè)算法前,先用小波閾值去噪原理提高語(yǔ)音信號(hào)的信噪比,再進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,在噪聲環(huán)境下,改進(jìn)后的算法表現(xiàn)出更好的抗噪性,即語(yǔ)音識(shí)別的魯棒性更好,識(shí)別率更高。另一方面,特征提取時(shí)提出了改進(jìn)后的提取算法。與傳統(tǒng)的Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)相比,本文提出的基于近似估計(jì)非零項(xiàng)法原理的譜減法的SS-MFCC參數(shù)更能代表純凈語(yǔ)音的特征,且對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音識(shí)別率更高,即魯棒性更好。
【關(guān)鍵詞】：語(yǔ)音識(shí)別 HMM-ANN混合模型 端點(diǎn)檢測(cè) 特征提取
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 引言8-9
• 1.2 研究背景與意義9-10
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容13
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 語(yǔ)音識(shí)別的概述15-31
• 2.1 語(yǔ)音識(shí)別的基本原理15
• 2.2 語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理15-23
• 2.2.1 數(shù)字化16-17
• 2.2.2 預(yù)加重17
• 2.2.3 分幀加窗17-19
• 2.2.4 端點(diǎn)檢測(cè)19-23
• 2.3 語(yǔ)音信號(hào)的特征提取23-29
• 2.3.1 Mel頻率倒普系數(shù)（MFCC）24-26
• 2.3.2 基于譜減法估計(jì)的改進(jìn)算法26-29
• 2.4 模板訓(xùn)練與模板匹配29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第3章 HMM語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究31-39
• 3.1 HMM模型簡(jiǎn)介31
• 3.2 HMM的數(shù)學(xué)模型31-32
• 3.3 HMM模型的三個(gè)基本問(wèn)題32-38
• 3.3.1 前向-后向算法33-35
• 3.3.2 Viterbi算法35-36
• 3.3.3 Baum-Welch算法36-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 ANN語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究39-46
• 4.1 ANN的概述39
• 4.2 ANN的基本組成要素39-42
• 4.2.1 神經(jīng)元39-40
• 4.2.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)40-41
• 4.2.3 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法41-42
• 4.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)42-45
• 4.3.1 PNN概述42
• 4.3.2 PNN的識(shí)別過(guò)程42-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第5章 HMM-ANN語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究46-51
• 5.1 HMM-ANN的結(jié)合依據(jù)46
• 5.2 HMM-ANN的結(jié)合方式46-47
• 5.3 HMM-ANN的語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程47-50
• 5.4 本章小結(jié)50-51
• 第6章 仿真與實(shí)驗(yàn)分析51-73
• 6.1 準(zhǔn)備工作51-53
• 6.2 預(yù)處理53-61
• 6.3 特征提取61-63
• 6.4 HMM-ANN混合模型的仿真63-72
• 6.4.1 HMM訓(xùn)練模型63-66
• 6.4.2 PNN訓(xùn)練模型66-67
• 6.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析67-70
• 6.4.4 討論70-72
• 6.5 本章小結(jié)72-73
• 第7章 總結(jié)與展望73-74
• 7.1 工作總結(jié)73
• 7.2 研究展望73-74
• 參考文獻(xiàn)74-79
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文情況79-80
• 致謝80-81

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