語(yǔ)音作為日常交流的重要方式,在人類(lèi)發(fā)展歷程中占有無(wú)可替代的地位。21世紀(jì)后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重新提出和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展將語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)推進(jìn)到一個(gè)新的階段。由于模式識(shí)別的進(jìn)步,語(yǔ)音識(shí)別作為人機(jī)交互的重要組成是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。在語(yǔ)音的特征提取、聲學(xué)模型識(shí)別和解碼三個(gè)步驟中,特征提取作為語(yǔ)音識(shí)別的第一步尤其重要,隨著深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的成功應(yīng)用,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的復(fù)雜函數(shù)計(jì)算和高維學(xué)習(xí),提取出比淺層結(jié)構(gòu)分類(lèi)效果更好的音素特征。近年來(lái),大量的研究人員提出了多種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深層結(jié)構(gòu)來(lái)提高語(yǔ)音特征識(shí)別率的方法,盡管在一定程度上取得了較好的效果,但是語(yǔ)音識(shí)別的研究技術(shù)仍存在進(jìn)步的空間。本文為降低語(yǔ)音特征的識(shí)別錯(cuò)誤率,首先,從語(yǔ)音信號(hào)中提取傳統(tǒng)特征,然后對(duì)傳統(tǒng)的特征進(jìn)行音素提取;其次,建立新的串聯(lián)系統(tǒng)模型,通過(guò)相關(guān)狀態(tài)的共享結(jié)構(gòu)來(lái)減少計(jì)算復(fù)雜度,同時(shí)充分利用深度學(xué)習(xí)框架中生成性網(wǎng)絡(luò)的映射方式和學(xué)習(xí)能力,進(jìn)行特征參數(shù)的提取;最后,經(jīng)過(guò)聲學(xué)模型的學(xué)習(xí)識(shí)別與解碼后得到音素識(shí)別錯(cuò)誤率,并以此為指標(biāo)判斷模型的效果。本文主要的研究?jī)?nèi)容如下:（1）子空間高斯混合模型在狀態(tài)空間共享同一結(jié)構(gòu)的情況... 

【文章來(lái)源】：陜西師范大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

一人機(jī)交互系統(tǒng)模塊組成

HMM的組成

?＾??觀察序列??圖２－３?ＨＭＭ的組成??Ｆｉｇ．?２－３?Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?Ｈｉｄｄｅｎ?Ｍａｒｋｏｖ?Ｍｏｄｅｌ??隱馬爾可夫模型作為一個(gè)雙內(nèi)嵌形式的隨機(jī)過(guò)程，一個(gè)過(guò)程是無(wú)法觀測(cè)的，??僅可借助另一個(gè)過(guò)程中輸出的觀察序列得到結(jié)果。設(shè)ＨＭＭ模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移序列??是夕二的…七，符號(hào)輸出為■，則考慮到在ＨＭＭ中所有可能的狀態(tài)??序列，輸出的符號(hào)序列概率為：??Ｐ（０）?＝?［Ｐ（０｜作⑷＝［ｎ?外，，？）?（２－７）??Ｓ?Ｓｉ??根據(jù)上面的分析，可以看出聲學(xué)模型ＨＭＭ由以下５個(gè)參數(shù)決定：??Ｍ?＝?｛Ｓ，?Ｏ，?ｎ，?Ａ，?Ｂ｝?（２－８）??式中，Ｓ為有限的狀態(tài)集合，Ｏ為輸出的可以進(jìn)行觀測(cè)的符號(hào)集合，；ｒ?yàn)槌跏几??率的集合

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3393356