基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語(yǔ)數(shù)碼語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、語(yǔ)音識(shí)別是一個(gè)復(fù)雜的非線性過(guò)程，基于線性系統(tǒng)理論的語(yǔ)音識(shí)別方法如隱馬爾可夫(HMM)模型等技術(shù)的局限性逐漸凸現(xiàn)。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性理論研究和應(yīng)用的逐漸深入，將這些理論應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別成為可能。因此，本文將以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，引入MFCC與LPCC混合參數(shù)來(lái)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的研究。 本文主要研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)碼語(yǔ)音識(shí)別。對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的預(yù)處理、特征提取與識(shí)別算法等環(huán)節(jié)進(jìn)行了計(jì)算驗(yàn)證、性能分析和結(jié)果評(píng)述。對(duì)本文所使用到的幾種識(shí)別方法的

2、識(shí)別性能與應(yīng)用特點(diǎn)進(jìn)行了比較，分析討論了在語(yǔ)音識(shí)別研究中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)原則以及不同的特征參數(shù)等方面對(duì)語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果的影響，研究構(gòu)造了相應(yīng)的語(yǔ)音識(shí)別模型與算法，并完成了實(shí)驗(yàn)軟件平臺(tái)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。通過(guò)仿真計(jì)算，比較了相應(yīng)算法的識(shí)別性能及應(yīng)用特點(diǎn)，分析討論了不同特征參數(shù)、訓(xùn)練樣本數(shù)目、背景噪聲以及是否特定人對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響，結(jié)果表明，基于MFCC與LPCC混合參數(shù)比傳統(tǒng)單一的MFCC參數(shù)或LPCC參數(shù)的語(yǔ)音識(shí)別方法具有更好的識(shí)別性能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)