語(yǔ)音識(shí)別特征提取算法的研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、語(yǔ)音信號(hào)具有很強(qiáng)的時(shí)變特性，在較短的時(shí)間間隔中語(yǔ)音信號(hào)的特征可看作基本保持不變，這是語(yǔ)音信號(hào)處理的一個(gè)重要出發(fā)點(diǎn)。語(yǔ)音識(shí)別率的高低，也都取決于語(yǔ)音信號(hào)特征提取的準(zhǔn)確性和魯棒性。因此，語(yǔ)音信號(hào)特征提取在語(yǔ)音信號(hào)處理應(yīng)用中具有舉足輕重的地位。 論文首先研究了語(yǔ)音識(shí)別的基本知識(shí)，主要包括語(yǔ)音識(shí)別的原理；語(yǔ)音信號(hào)處理的基本知識(shí)；各種語(yǔ)音識(shí)別和訓(xùn)練的方法。在此基礎(chǔ)上本文完成的工作有：1、著重研究了目前使用廣泛的美爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC

2、)參數(shù)，以24維MFCC參數(shù)為例，采用增減分量的方法分析了高階參數(shù)缺失對(duì)識(shí)別率的影響，找出了對(duì)噪音不敏感的高階MFCC參數(shù)，在識(shí)別率變化不大的情況下對(duì)24維MFCC參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化組合。 2、使用VC++根據(jù)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整模型實(shí)現(xiàn)了一個(gè)連接數(shù)字串語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。系統(tǒng)的組成模塊和語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的基本構(gòu)成模型一致。在實(shí)現(xiàn)時(shí)選用了美爾頻率系數(shù)(MFCC)。 3、實(shí)驗(yàn)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)了漢語(yǔ)數(shù)碼易于混淆的問(wèn)題，在模板訓(xùn)練方法和