基于HMM模型的連接詞語音識別的抗噪研究.pdf

1、語音識別經(jīng)過半個世紀的發(fā)展，其理論研究已經(jīng)取得了一定的成果，在實驗室環(huán)境中取得了極高的識別率，并且已經(jīng)從實驗室走向?qū)嵱谩Ｈ欢x人們所期望的語音識別能力跟人一樣的目標還相去甚遠。語音識別在實用化的過程中仍存在如環(huán)境等諸多制約因素，還需要在各個層次進行有針對性的研究，使語音識別能夠真正實用化。 本文以提高加性噪聲干擾下語音識別系統(tǒng)的識別率為目的，全面研究語音識別理論基礎，重點研究預處理和特征提取階段的抗噪聲的技術(shù)，并采用漸進的方式實

2、現(xiàn)了基于HMM模型的漢語孤立詞和連接詞的語音識別系統(tǒng)。 深入研究語音增強處理和端點檢測技術(shù)，從語音非線性特征—復雜性測度出發(fā)，提出一種具有抗噪能力的端點檢測的方法，實驗證明該方法在低信噪比下能準確檢測出語音的端點。對抗噪特征提取技術(shù)進行深入分析，給出了一種新的動態(tài)模型補償方法，實驗證明該特征具更好的魯棒性。對HMM模型在實現(xiàn)過程中出現(xiàn)的問題，如多訓練集問題、模型初值選擇、數(shù)據(jù)下溢等給出了解決方法。將提出的方法具體應用系統(tǒng)中，實驗