基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抗噪聲語(yǔ)音識(shí)別算法的研究.pdf

1、語(yǔ)音識(shí)別的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間進(jìn)行自然語(yǔ)言的通信，它涉及到生理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及信號(hào)處理等諸多領(lǐng)域。在語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用中，噪聲一直是制約該技術(shù)廣泛應(yīng)用的主要問題之一。因此，本課題所確定的研究目標(biāo)是提高噪聲環(huán)境下語(yǔ)音識(shí)別的性能。 語(yǔ)音識(shí)別是一個(gè)復(fù)雜的非線性過(guò)程，利用傳統(tǒng)的基于線性系統(tǒng)理論的方法如隱馬爾可夫(HMM)模型法來(lái)研究語(yǔ)音識(shí)別是有一定局限性的。另一方面，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)研究與應(yīng)用的逐漸深入，基于A

2、NN的語(yǔ)音識(shí)別方法，逐漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)并獲得了良好的應(yīng)用。因此，本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的建立。 本文首先介紹了語(yǔ)音識(shí)別的基本概念、背景噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的影響以及語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程中的預(yù)處理、特征提取及識(shí)別算法等各個(gè)環(huán)節(jié)的常規(guī)方法，然后，重點(diǎn)闡述了本課題所研究的兩個(gè)方面內(nèi)容：其一，在前端的特征提取階段，通過(guò)深入地了解目前與人類聽力相關(guān)的生理及心理的種種研究成果，給出了一種新的抗噪特征提取方法，即小波與譜壓縮相結(jié)合的方法；其