語音識別技術(shù)的研究及應(yīng)用.pdf

1、本文首先，介紹了語音識別技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r，分析了語音識別系統(tǒng)商品化過程中面臨的困難，并在此基礎(chǔ)上闡明了本課題的研究背景和意義。 其次，根據(jù)語音識別系統(tǒng)的基本構(gòu)成模型，分別介紹了預(yù)處理、端點(diǎn)檢測、模板生成、模板管理以及模板匹配等各部分中所涉及到的語音數(shù)字信號處理和模式識別的基本原理，并在PC機(jī)上編寫了各部分的仿真子程序模塊。 分別采用基于匹配方法的動態(tài)時(shí)間規(guī)整法(DTW)和基于概率統(tǒng)計(jì)方法的隱馬爾可夫模型(HMM)實(shí)現(xiàn)

2、了漢語孤立數(shù)字的語音識別。動態(tài)時(shí)間規(guī)整法成功解決了語音信號特征參數(shù)序列比較時(shí)時(shí)長不等的難題，在孤立詞語音識別實(shí)驗(yàn)中得到了良好的效果，這種算法系統(tǒng)開銷小，識別速度快，在小詞匯量的語音命令控制系統(tǒng)中非常有效；隱馬爾可夫模型對時(shí)間序列具有很強(qiáng)的建模能力，通過對時(shí)間序列的特征參數(shù)的訓(xùn)練，為每個(gè)語音建立一個(gè)隱馬爾可夫模型，待識別語音通過與各個(gè)隱馬爾可夫模型匹配，即得到識別結(jié)果，在大詞匯量語音識別系統(tǒng)中，常采用隱馬爾可夫模型。 最后，開發(fā)設(shè)