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1、語(yǔ)音識(shí)別是近年來高速發(fā)展的一項(xiàng)技術(shù),但由于其研究的復(fù)雜性,長(zhǎng)期以來一直是一項(xiàng)難題,尤其是噪聲環(huán)境下的非特定人語(yǔ)音識(shí)別。本文從一個(gè)典型的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)出發(fā),介紹了語(yǔ)音識(shí)別的基本原理,討論了幾種常用的特征提取、模式匹配及模型訓(xùn)練的方法,并對(duì)其常規(guī)算法進(jìn)行了改進(jìn)。 LP倒譜是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)中應(yīng)用廣泛的特征參數(shù),但在噪音環(huán)境下,系統(tǒng)的識(shí)別率會(huì)顯著下降。由于Mel頻率尺度可較充分地反映人耳對(duì)頻率及幅度的非線性感知特性,以及人耳在聽到復(fù)雜聲音時(shí)
2、所表現(xiàn)的頻率分析和譜合成特性。本文對(duì)LPCC特征提取方法進(jìn)行改進(jìn),即將LP倒譜按符合人耳聽覺特性的Mel尺度進(jìn)行非線性變換,得到LPMel倒譜系數(shù)(LPMCC)作為特征參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此種方法抗噪性能好,識(shí)別效果高。 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新穎有效的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本文詳盡的介紹了常規(guī)聚類訓(xùn)練算法和全監(jiān)督訓(xùn)練算法,并分別用這兩種算法進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的仿真試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)顯示在相同環(huán)境下,用全監(jiān)督訓(xùn)練算法使結(jié)果有了顯著的提高,充分說明了
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