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1、河北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的語音識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)姓名：王津申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：物理電子學(xué)指導(dǎo)教師：趙曉群20050101基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的語音識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)RESEARCH&IMPLEMENTATIoNoFMoRPHoLoGYBASEDSPEECHRECoGNITIoNSYSTEMABSTRACTSpeechrecognitionisahotspotintheartificialintelligenceItisp
2、opularlyusedinmanyfields，whichimproveshumancomputerinteractionandbringgreatbenefitstoUSTheperformanceofmostspeechrecognitionsystemsdegradesrapidlyinadverseenvironmentsthatareinevitableinreal—wordapplicationsItistherefore
3、importanttesearchtherobustnessofspeechrecognitionsystemsAveryimportantclassofnonlineardigitalsignalprocessingstemsfromtheconceptsofmathematicalmorphologyandisknownasmorphologicalfiltersMorphologicalfiltershavefoundwideap
4、plicationsinmanyresearchfields，suchasimageanalysisandprocessing，computervision，etcInrecentyearsmorphologicalfilteringhasappliedtoonedimensionalsignalprocessingtasksstepbystepandisgivenincreasingattentioninspeechprocessin
5、gduetothegoodperformanceThispaperfocusesontheresearchofmathematicalmorphologyinone—dimensionalspeechsignalprocessingBasedonthetraitsofdigitalspeechsignals，anewmorphologicalfilteringalgorithmisproposedinspeechenhancementE
6、xperimentsshowthatthenewfilterisquiteeffectivetosuppressnoiseandimprovethequalityofnoisyspeechFurtherweintroducemorphologicalfilteringintospeechrecognitionandproposeanewnoisyspeechrecognitionmethodbasedonmorphologyTeduce
7、thedistortioneffectcausingbyenhancementinspeechrecognition，themorphologicalfilterisemployedtopreprocessthecleantrainingspeechexampleswhichisthesameastheenhancementalgorithmforthetestingspeechdata111enewmethod、Ⅳitllrobust
8、performanceinnoisyconditionCanimprovethematchbetweentrainingandtestingInthispaperanisolated—word，continuousdensityhiddenMarkovmodel(CHMM)recognitionsystembasedontheproposedmorphologicalspeechrecognitionmethodusingMFCCsas
9、featurevectorsiSconstructed111erecognitionresultsshowthatthenewmethodiSofgreatrobustnessandtheperformanceofrecognitionsystemCallbeimprovedeffectivelyundernoisyenvironmentsKEYWORDS：speechrecognition，morphologyspeechenhanc
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