語(yǔ)音識(shí)別算法在ARM-linux平臺(tái)上的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、ClassifiedIndex：TP399UDC：0045SecrecyRate：Pub—1icized——UniversityCode：1008—2—HebeiUniversityofScienceandTechnologyDissertationfortheMasterDegreeStudyandImplementationofSpeechrecognitionAlgorithmonARM—linuxCandidate：Superv

2、isor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeApppliedfor：Speciality：Employer：DateofOralExamination：BuXuezheProfDiaoYanhuaMasterofEngineeringCommunicationandInformationSystermSchoolofInformationScience&EngineeringMay2013摘要摘要隨著電

3、子技術(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，移動(dòng)終端變得越來(lái)越貼近人們的日常生活，更自然的人機(jī)交互方式顯得更加重要。語(yǔ)音識(shí)別作為一個(gè)更自由和方便的人機(jī)交互的方式，走入人們的生活。而且隨著移動(dòng)終端的普及，ARM平臺(tái)成為現(xiàn)在硬件平臺(tái)的熱點(diǎn)，所以研究語(yǔ)音識(shí)別在ARMLinux平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)，成為一個(gè)交叉的熱點(diǎn)。論文模擬了日常家居家電控制的一套語(yǔ)音控制系統(tǒng)，目的在于在ARMLinux平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)一個(gè)小詞匯量的連續(xù)的非特定人的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。論文首先深入的研究了語(yǔ)音

4、識(shí)別的基本思想和基本流程，然后分階段研究了語(yǔ)音識(shí)別的前處理算法、兩種特征提取算法和三種比較重要的識(shí)別算法，其中重點(diǎn)研究和應(yīng)用了隱形馬爾可夫模型(HMM)，并深入研究了HMM的三個(gè)基本算法：前向后向算法、Viterbi算法、BaumWelch算法。論文在選定了HMM作為實(shí)現(xiàn)算法之后，具體設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的軟件模塊流程。結(jié)合劍橋大學(xué)開(kāi)發(fā)的HTK工具包進(jìn)行了對(duì)語(yǔ)音樣本的HMM模型訓(xùn)練，并將訓(xùn)練出的模板運(yùn)用語(yǔ)音識(shí)別引擎進(jìn)行識(shí)別。然后將語(yǔ)音識(shí)別模塊進(jìn)行