基于小波分析的語(yǔ)音識(shí)別的研究.pdf

1、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，本質(zhì)上在于它能將輸入的語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為語(yǔ)言代碼，能夠大幅度降低代碼率，便于存儲(chǔ)和傳輸，而且也容易被計(jì)算機(jī)或?qū)Ｓ眯畔⑻幚韱卧斫馄浜x，從而開(kāi)發(fā)出更廣泛的應(yīng)用。例如，機(jī)器能聽(tīng)懂人類(lèi)的自然語(yǔ)言。能夠有效去除語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲是當(dāng)今業(yè)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，有很重要的理論價(jià)值和實(shí)用意義。 本論文研究被噪聲干擾的語(yǔ)音信號(hào)的去嗓和識(shí)別課題。首先對(duì)語(yǔ)音信號(hào)和噪聲的特性進(jìn)行了分析；接著對(duì)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)處理、語(yǔ)音信號(hào)分析方法、特征提取、

2、模板訓(xùn)練和模板匹配方法進(jìn)行了論述；語(yǔ)音識(shí)別率的提商需要提取準(zhǔn)確的語(yǔ)音特征參數(shù)，最好的辦法就是對(duì)待識(shí)別語(yǔ)音進(jìn)行降噪處理。 本論文選取小波變換閾值去噪原理去除噪聲。在對(duì)眾多小波函數(shù)的分析中選擇了sym8小波基和Heursure閾值選擇規(guī)則，在‘sln’重調(diào)方法的前提下，分別采用硬閾值法、軟閾值法和雙變量閾值法，以及不同的小波分解層數(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，得出采用雙變量閾值法和5層尺度分解得到比較好的去噪效果和較小的信號(hào)損失的成果，對(duì)解決小波基