基于HMM與ANN混合結(jié)構(gòu)的語音識別系統(tǒng)研究.pdf

1、語音識別其廣闊的應(yīng)用前景和理論價值近年來已經(jīng)受到人們的廣泛重視，讓計算機與人智能的進行交流并且具有簡潔的交互界面，這些技術(shù)的實現(xiàn)都依賴于語音識別技術(shù)理論的發(fā)展。語音識別在金融、商業(yè)、文化、教育等方面，特別是在計算機、電子系統(tǒng)、自動控制方面都有著極為廣泛的應(yīng)用。眾多學(xué)者已經(jīng)在語音識別方面做出了許多理論研究，基于HMM強大的時域建模能力以及ANN強大的分類能力的理論研究都已經(jīng)在語音識別方面有了出色的表現(xiàn)。 論文著眼于孤立詞非特定人語

2、音識別系統(tǒng)，通過對語音信號處理方面的研究，對語音預(yù)處理、分幀、加窗、端點檢測和特征參數(shù)提取做了較為深入的研究，對雙門限端點檢測算法，LPCC和MFCC特征參數(shù)的提取過程進行了詳細(xì)的介紹。在研究傳統(tǒng)HMM與ANN理論在語音識別應(yīng)用的基礎(chǔ)上，通過將HMM較好的時域建模能力以及ANN強大的分類能力相結(jié)合提出了一種HMM/BP混合網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方式，即將語音信號在HMM模型基礎(chǔ)上通過viterbi解碼產(chǎn)生的狀態(tài)轉(zhuǎn)移累積輸出概率作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入