語音識別技術(shù)研究.pdf

1、語音識別擁有可觀的應(yīng)用背景,同時作為一個交叉學(xué)科也具有深遠的理論研究價值.本文分別采用動態(tài)時間規(guī)整模型和隱馬爾科夫模型,實現(xiàn)了孤立詞語音識別方案.并探討語音識別在硬件上的實現(xiàn)以及基音周期估值等具體問題.語音識別的理論模型對系統(tǒng)的構(gòu)建具有指導(dǎo)意義,本文首先分析了語音識別系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu),闡明不同任務(wù)的模型選取問題.然后按照方案處理的步驟詳細的論述了語音識別的流程,并應(yīng)用動態(tài)時間規(guī)整模型實現(xiàn)孤立詞識別.隱馬爾科夫模型對時間序列具有很強的建模能

2、力,通過對時間序列的特征參數(shù)的訓(xùn)練,為每個語音建立一個隱馬爾科夫模型.待識別語音通過與各個隱馬爾可夫模型匹配,即得到識別結(jié)果.論文在Windows平臺上仿真和編寫了預(yù)處理、端點檢測、特征參數(shù)提取、K均值聚類法初值設(shè)定、語音模板訓(xùn)練、隱馬爾可夫模型識別幾個子程序模塊,實現(xiàn)了語音識別的各個過程.并用漢語數(shù)碼識別驗證了方案的可行.文章最后探討了語音識別算法在硬件平臺上的移植,重點考慮流程的改變、數(shù)據(jù)的處理和算法實時實現(xiàn)幾個問題.結(jié)合FPGA特