噪聲背景下孤立詞語音識別方法研究與仿真.pdf

1、隨著現(xiàn)代計算機技術(shù)的研究和發(fā)展,人們對人機交流技術(shù)的要求越來越高。為了滿足此要求,語音識別技術(shù)應(yīng)運而生。這是一項讓機器能準(zhǔn)確地識別人類的語音并執(zhí)行相關(guān)動作的重要技術(shù),具有廣泛的應(yīng)用背景和重要的研究價值。
　　在過去的幾十年中,語音識別技術(shù)發(fā)展得很快,在很多方面(如時間不等長匹配,識別模型的建立,運行時間等方面)都有很大的進展。特別是在安靜環(huán)境下,語音識別系統(tǒng)的識別率已經(jīng)達到很高的水平。但是要將語音識別系統(tǒng)真正運用于實際,還有許多問

2、題需要解決,主要為語音去噪問題和識別精度問題。本論文基于語音信號分析的理論基礎(chǔ),考慮了語音識別系統(tǒng)的實際應(yīng)用要求,提出了噪聲環(huán)境下非特定人孤立詞語音識別系統(tǒng)的研究。
　　論文首先介紹了語音識別系統(tǒng)的流程,對語音信號分別進行了時域分析、頻域分析和小波分析,分析了語音信號預(yù)處理問題。預(yù)處理過程包括數(shù)字化語音信號、預(yù)加重、分幀加窗、小波去噪和端點檢測。其中,重點分析、說明了小波去噪和端點檢測部分。文中介紹了小波分析的基本理論,小波閾值去

3、噪法的主要思想,比較了不同閾值規(guī)則情況下不同閾值不同小波函數(shù)的去噪結(jié)果。
　　其次分析、對比了線性預(yù)測參數(shù)、線性預(yù)測倒譜參數(shù)和美爾頻率倒譜參數(shù)三種特征參數(shù)。特征參數(shù)的選取對整個語音識別系統(tǒng)的實時性、魯棒性有很大的影響,因此在文中分析、比較了上述三種特征參數(shù)的實時性和魯棒性。
　　最后討論了語音識別的兩種算法:動態(tài)時間歸整算法和隱馬爾可夫算法,并基于這兩種算法分別建立了“0-9”十個數(shù)字的識別系統(tǒng)。用動態(tài)時間歸整算法進行孤立詞