連續(xù)語音三字詞基音檢測及聲調識別算法研究.pdf

1、漢語三字詞中音節(jié)的聲調特征更接近連續(xù)語音中音節(jié)的聲調特征，本文就是要探討一種有效的漢語連續(xù)語音三字詞基音檢測及聲調識別方法。
　　本文主要研究內容為兩部分：基音提取和聲調識別?；籼崛〉臏蚀_度極大的影響聲調識別的準確率。
　　本文首先介紹了語音識別技術的發(fā)展歷史、語音識別的系統(tǒng)框架和目前語音識別技術的難點，以及聲調識別技術的理論基礎及現狀。
　　然后，本文重點研究所要探討主要內容的理論算法，并介紹一種新的算法：

2、　　1.研究本課題關鍵技術之一：基音提取?；籼崛∈锹曊{識別準確率提高的關鍵因素之一，準確的提取基音頻率，尤其是較準確的提取三字詞音節(jié)濁音段的頻率是所要解決的問題。本文提出了一種音節(jié)分割方法，利用聲母短時平均能量和短時過零率特性進行音節(jié)的有效分割。再結合自相關函數和平均幅度差函數法提取基音頻率。實驗證明這種方法取得了較好的效果。
　　2.研究本課題關鍵技術之二：聲調識別。本文提出了一種基于動態(tài)時間規(guī)整技術和改進的神經網絡的聲調識別

3、算法。對不同的漢語詞語，或不同人說相同的漢語詞語時，其輸入漢語語音詞組信號的幀數不同，而大多數神經網絡分類器的輸入結構是固定的，我們利用動態(tài)時間規(guī)整技術提取固定長度的語音信號來解決這一難題。實驗證明，這種方法取得了很好的效果。神經網絡的設計是聲調識別準確度提高的關鍵，我們將傳統(tǒng)神經網絡加以改進，提出S函數輸出限幅算法、動量法、自適應學習算法，并用BP網絡加以訓練，這種改進的神經網絡算法提高了聲調識別的準確率。
　　最后，本文對所提