語音識別的環(huán)境噪音抑制研究.pdf

1、本論文主要的研究內(nèi)容是基于噪音環(huán)境下的語音識別性能的改進(jìn)研究。語音識別是指利用計算機通過識別和理解把人類的語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令技術(shù)。然而，大多數(shù)語音識別系統(tǒng)都只適合于識別安靜環(huán)境中的語音，當(dāng)它們應(yīng)用于噪音環(huán)境中時，性能卻大大降低。因此，在噪音環(huán)境下進(jìn)行語音識別是現(xiàn)階段語音識別發(fā)展過程中的一個難點。雖然如此，但它在我們這種高速發(fā)展的信息時代卻有著可觀的實用價值。 作者從語音識別的端點檢測進(jìn)行了研究，搭建了包括語音采集、噪

2、音合成、特征提取，直到產(chǎn)生識別結(jié)果的在內(nèi)的語音識別軟件系統(tǒng)平臺。在該平臺的基礎(chǔ)上，做了下面的改進(jìn)研究： (1)提出一種端點檢測的新算法：研究表明，即使在安靜的環(huán)境中，語音識別系統(tǒng)一半以上的識別錯誤來自端點檢測器。因此，作為語音識別系統(tǒng)的第一步，端點檢測的重要性是不容忽視的，尤其是噪音環(huán)境下語音的端點檢測，它的準(zhǔn)確性很大程度上直接影響著后續(xù)的工作能否有效進(jìn)行。所以，本文給出了一種基于線性預(yù)測系數(shù)(LPC)距離算法的端點檢測方案，可