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文檔簡介
1、隨著信息科學和語音技術(shù)的發(fā)展,用語音和計算機交流已成為現(xiàn)代科學技術(shù)發(fā)展的一個標志,語音識別也因此成為現(xiàn)代信息科學迫切需要發(fā)展的一個方向。語音識別關(guān)系到多學科研究領(lǐng)域；不同領(lǐng)域上的研究成果都對語音識別技術(shù)的發(fā)展作出了積極的貢獻。目前主流的語音識別技術(shù)是基于統(tǒng)計概率模型識別的基本理論。本文以最終實現(xiàn)一個基于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,簡稱HMM)的非特定人孤立詞語音識別系統(tǒng)為目的,詳細介紹了語音識別技術(shù)的基本概念
2、、孤立詞語音識別的一般方法和特點；著重探討了語音特征矢量獲取、HMM模型關(guān)鍵問題及解決算法；最后以Xilinx公司Virtex-II Pro現(xiàn)場可編程邏輯陣列(FPGA)為實驗平臺,成功實現(xiàn)了基于HMM非特定人的孤立詞語音識別算法移植和優(yōu)化。系統(tǒng)采用改進的基于語音對數(shù)域能量變化率的實時端點檢測算法,僅對檢測的有聲段語音進行特征提取和解碼,從而減少了要處理的語音幀數(shù)。本實驗數(shù)據(jù)表明系統(tǒng)在150詞條的情況下識別率達到97.3%,識別時間為1
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