基于HMM語(yǔ)音關(guān)鍵詞識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、語(yǔ)音關(guān)鍵詞識(shí)別作為語(yǔ)音處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，經(jīng)過(guò)40多年來(lái)的不斷發(fā)展，如今已在社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中獲得了很多的應(yīng)用，但在軍事語(yǔ)音方面的研究及其應(yīng)用則相對(duì)較少，一方面是缺乏專業(yè)的研究隊(duì)伍，另一方面是軍事語(yǔ)音的特殊性導(dǎo)致了研究的復(fù)雜性，從而決定了其發(fā)展和應(yīng)用的低層次性。正是基于以上情況，本文從研究軍事語(yǔ)音信息的特殊性出發(fā)，對(duì)軍事語(yǔ)音的識(shí)別進(jìn)行探討與研究，主要從以下方面展開(kāi):
　　 (1)在語(yǔ)音去噪方面，介紹了一些常見(jiàn)的語(yǔ)音去噪方法在

2、語(yǔ)音去噪中的主要貢獻(xiàn)和存在的不足，在此基礎(chǔ)上，針對(duì)傳統(tǒng)語(yǔ)音去噪算法對(duì)不同噪聲的去噪效果不夠理想的現(xiàn)實(shí)情況，以小波變換為基礎(chǔ)，重點(diǎn)研究了基于小波變換的閾值去噪法，并對(duì)閾值函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)表明這種去噪方法相對(duì)于其它去噪方法明顯提高了軍事語(yǔ)音的性噪比，去噪效果更為理想，更符合實(shí)際需要。
　　 (2)在去噪的基礎(chǔ)上，為了更好地檢測(cè)語(yǔ)音的起始端點(diǎn)，研究了能零法端點(diǎn)檢測(cè)算法，并針對(duì)該檢測(cè)算法的檢測(cè)結(jié)果不夠精準(zhǔn)的問(wèn)題，采取了語(yǔ)音短時(shí)能量正向

3、和反向分別做差來(lái)確定端點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)表明這種檢測(cè)方法較為精確。
　　 (3)在特征參數(shù)提取中，研究了LPCC、MFCC、線性MFCC特征參數(shù)以及離散小波變換特征參數(shù)提取方法，并以此為基礎(chǔ)，探討了基于離散小波變換的差分梅爾倒譜特征參數(shù)提取方法對(duì)改善識(shí)別系統(tǒng)的系統(tǒng)魯棒性的貢獻(xiàn)。
　　 (4)在識(shí)別環(huán)節(jié)中，研究了隱馬爾可夫模型評(píng)估、模型解碼及模型訓(xùn)練三主要問(wèn)題，并對(duì)模型評(píng)估及模型解碼過(guò)程中容易出現(xiàn)的數(shù)據(jù)下溢問(wèn)題采取了相應(yīng)的防范措施。