基于語(yǔ)音識(shí)別的莫爾斯報(bào)文系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、本課題是研究短波通信中莫爾斯信號(hào)的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別。莫爾斯信號(hào)是短波信號(hào)中簡(jiǎn)單、實(shí)用的一種通信制式,目前仍被大量的采用著,尤其在軍事通信領(lǐng)域,更發(fā)揮著不可替代的作用。長(zhǎng)期以來(lái),莫爾斯信號(hào)的接收譯碼都靠人工完成,大量人力每天都在做簡(jiǎn)單的重復(fù)性工作。為了解放人力減輕工作強(qiáng)度,本課題研究并實(shí)現(xiàn)了莫爾斯信號(hào)的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別抄收技術(shù),以替代人工手抄的工作過(guò)程。 語(yǔ)音信號(hào)的頻率范圍介于100Hz至3400Hz之間,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)就是利用數(shù)字信號(hào)

2、處理方法提取該頻段范圍信號(hào)特征,再依據(jù)一定的判別準(zhǔn)則判定信號(hào)的內(nèi)容。莫爾斯信號(hào)是單音頻等幅信號(hào),頻率一般出現(xiàn)在1000Hz左右,位于語(yǔ)音頻段內(nèi),并且信號(hào)表達(dá)式簡(jiǎn)單,故可利用語(yǔ)音信號(hào)處理方法去處理莫爾斯信號(hào),達(dá)到檢測(cè)和識(shí)別的目的。 提取語(yǔ)音參數(shù)之前,有一些經(jīng)常使用的、共同的短時(shí)分析技術(shù)必須預(yù)先進(jìn)行,如語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字化、語(yǔ)音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)、預(yù)加重、加窗和分幀等,這些是不可忽視的語(yǔ)音信號(hào)分析的關(guān)鍵技術(shù)。 語(yǔ)音信號(hào)的參數(shù)有時(shí)域和

3、頻域之分。本文利用時(shí)域參數(shù)中的短時(shí)能量和短時(shí)過(guò)零率作為莫爾斯信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)參數(shù)取得了很好的效果。 噪聲是短波信號(hào)中不可避免的成分,所以選用合適的濾波方法,得到干凈的信號(hào)質(zhì)量是必需環(huán)節(jié)。功率譜法是一種廣泛用于去除加性噪聲的技術(shù)。應(yīng)用于短波信號(hào)中能去除大部分背景噪聲,提高信號(hào)質(zhì)量。 當(dāng)今語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的主流算法,主要有隱馬爾可夫模型(HMM)方法和矢量量化(VQ)方法。矢量量化的算法所需的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù),訓(xùn)練與識(shí)別時(shí)間,工作存儲(chǔ)空

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