基于HMM的語音識別算法研究及FPGA上的硬件實現.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著信息科學和語音技術的發(fā)展,用語音和計算機交流已成為現代科學技術發(fā)展的一個標志,語音識別也因此成為現代信息科學迫切需要發(fā)展的一個方向。語音識別關系到多學科研究領域；不同領域上的研究成果都對語音識別技術的發(fā)展作出了積極的貢獻。目前主流的語音識別技術是基于統(tǒng)計概率模型識別的基本理論。本文以最終實現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模型關鍵問題及解決算法；最后以Xilinx公司Virtex-II Pro現場可編程邏輯陣列(FPGA)為實驗平臺,成功實現了基于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。本實驗數據表明系統(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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