漢語(yǔ)小詞匯量非特定人關(guān)鍵詞檢出算法研究.pdf

1、關(guān)鍵詞檢出是語(yǔ)音識(shí)別研究中的一個(gè)重要領(lǐng)域，其目的是從連續(xù)語(yǔ)音中檢測(cè)出并確認(rèn)給定的若干個(gè)特定關(guān)鍵詞。跟關(guān)鍵詞檢出相比，目前連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別有資源耗費(fèi)大，速度慢，抗噪能力不強(qiáng)等缺點(diǎn)，這是連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別短期內(nèi)難以突破的問(wèn)題所在。而關(guān)鍵詞檢出允許在嘈雜的環(huán)境中使用，因此在當(dāng)前技術(shù)水平下，許多應(yīng)用領(lǐng)域不適合連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別，而要求關(guān)鍵詞檢出，這一課題的研究如能取得突破性進(jìn)展，則將大大有助于拓寬語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域。 由于本論文在關(guān)鍵詞檢出方面的研

2、究剛剛起步，且非特定人大詞匯量關(guān)鍵詞檢出系統(tǒng)需要建立詞典，涉及到很多語(yǔ)言學(xué)知識(shí)，并且需要大型語(yǔ)料庫(kù)，因此本論文主要研究了漢語(yǔ)小詞匯量非特定人關(guān)鍵詞檢出算法，結(jié)合漢語(yǔ)語(yǔ)音的特點(diǎn)，提出了一種新的關(guān)鍵詞檢出算法：在語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理階段，首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波變換，然后引入Teager能量算子，將連續(xù)語(yǔ)音信號(hào)切分成音節(jié)；選用Mel倒譜系數(shù)（MFCC）作為語(yǔ)音信號(hào)的特征參數(shù)；采用連續(xù)隱馬爾可夫模型對(duì)關(guān)鍵詞和非關(guān)鍵詞建模；在搜索識(shí)別階段，以詞（雙音節(jié)）為

3、搜索單位，采用Viterbi算法進(jìn)行詞內(nèi)解碼，大大減少了搜索空間，提高了搜索效率，降低了算法復(fù)雜度；在關(guān)鍵詞確認(rèn)階段，采用似然比檢驗(yàn)的值作為置信度，實(shí)現(xiàn)了無(wú)語(yǔ)法限制的基于識(shí)別一確認(rèn)兩級(jí)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵詞檢出。 本文用Matlab7．0軟件作為編程和測(cè)試平臺(tái)，用AdobeAudition1．5在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下錄制語(yǔ)音信號(hào)，建立小型語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行離線(xiàn)訓(xùn)練和在線(xiàn)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本論文提出的算法具有有效性及可行性，適用于漢語(yǔ)非特定人小詞匯量關(guān)鍵