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文檔簡介
1、漢語數(shù)字語音識別(MDSR，Mandarin Digit Speech Recognition)是語音識別領(lǐng)域中一個具有廣泛應(yīng)用背景的分支，在電話語音撥號，門禁系統(tǒng)、身份證號碼確認(rèn)等領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用價值。但漢語數(shù)字語音識別存在語音的音節(jié)較少等缺點(diǎn)，導(dǎo)致各個數(shù)字之間的混淆度很高，識別起來有相當(dāng)?shù)睦щy。 本文主要研究了目前的漢語數(shù)字語音識別技術(shù)，并通過改進(jìn)來提高其系統(tǒng)的識別性能。從基于語音信號產(chǎn)生的數(shù)字模型出發(fā)，研究了一個完整語音
2、識別系統(tǒng)的各個組成部分，包括前期的預(yù)處理、語音模型的訓(xùn)練、識別算法的處理等。 本文的主要工作如下： 1、在討論和比較語音信號各種傳統(tǒng)特征參數(shù)的提取方案，包括線性預(yù)測倒譜系數(shù)(LPCC)、Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)的基礎(chǔ)上，研究了基于聽覺特性Bark尺度子波變換的語音特征參數(shù)提取方案來提高參數(shù)的穩(wěn)定性。初步研究了一種基于生物視覺機(jī)制基礎(chǔ)上產(chǎn)生的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取語音特征，并對其進(jìn)行改進(jìn)。 2、在模式匹配上，
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