基于HTK的維吾爾語(yǔ)連續(xù)數(shù)字語(yǔ)音識(shí)別研究.pdf_第1頁(yè)
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1、本文采用統(tǒng)計(jì)模型的方法設(shè)計(jì)語(yǔ)音識(shí)別的聲學(xué)分析,研究了基于HMM模型的維吾爾語(yǔ)連續(xù)數(shù)字語(yǔ)音識(shí)別的語(yǔ)音庫(kù)建立、聲學(xué)模型建立和語(yǔ)言模型建立等關(guān)鍵技術(shù),并利用HTK(HMM ToolKit)工具實(shí)現(xiàn)了維吾爾語(yǔ)連續(xù)數(shù)字語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。具體工作如下: (1)建立了一個(gè)適合于維吾爾語(yǔ)連續(xù)數(shù)字識(shí)別的小型語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù)。按照語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù)評(píng)價(jià)規(guī)范建立了相關(guān)語(yǔ)音庫(kù)和文本庫(kù)信息。 (2)利用HTK工具建立了維吾爾語(yǔ)連續(xù)數(shù)字語(yǔ)音聲學(xué)模型(隱馬爾可夫模型)

2、,并對(duì)模型進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。引入了上下文相關(guān)的三音素模型,解決了維吾爾語(yǔ)的音聯(lián)和協(xié)同發(fā)音問(wèn)題。使用了中間樹(shù)、三音子綁定、修補(bǔ)啞音、高斯混合分量的增加等算法,不斷地調(diào)整系統(tǒng)模板參數(shù),使HMM模型參數(shù)向最佳狀態(tài)逼近。 (3)建立了基于規(guī)則的語(yǔ)言模型,使語(yǔ)法、語(yǔ)義知識(shí)和語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程有效的結(jié)合。用廣度優(yōu)先算法搜索詞節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò),在識(shí)別率相似或相近的情況下,用語(yǔ)言模型排除掉不符合語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的可能句子,提高了識(shí)別率和減少搜索范圍,這也是本文的主要

3、創(chuàng)新之處。 (4)用Visual C++的進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),修改語(yǔ)音識(shí)別器,使其可以脫離CMD命令的方式而獨(dú)立運(yùn)行,改單線(xiàn)程為多線(xiàn)程,增加對(duì)內(nèi)存的管理,生成人機(jī)對(duì)話(huà)的應(yīng)用程序。 (5)最后使用編譯好的語(yǔ)音識(shí)別器,進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)分三種:不同識(shí)別基元、增加高斯混合分量的數(shù)目、建立上下文相關(guān)和無(wú)關(guān)的語(yǔ)言模型對(duì)系統(tǒng)識(shí)別率影響的比較。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析、驗(yàn)證了系統(tǒng)提出的單音素和三音素建模技術(shù),和上下文相關(guān)的語(yǔ)言模型的組織框架的可實(shí)施性

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