HMM模型在高噪聲環(huán)境下的語音識別應用研究.pdf

1、語音識別技術對我們?nèi)祟惖纳罹哂蟹浅Ｖ匾囊饬x。它可以使我們的生活變的更加方便高效。人們在長期對語音識別技術進行研究的過程中，積累了豐富的經(jīng)驗和知識。現(xiàn)今語音識別技術中的主流技術應該是HMM模型技術。應用HMM模型對語音信號進行模板訓練和識別從而得到的語音識別率是各種語音識別模型當中最高的。語音識別過程應該包括語音模板的建立和語音信號特征的比對。 本文主要是研究高噪音環(huán)境下的語音識別問題。盡管目前語音識別技術已經(jīng)相當成熟，但是，

2、在噪音環(huán)境下的語音識別率卻不是很高。這主要是因為噪聲對語音識別的影響較大，而對噪聲的處理是比較困難的。因此，本文中利用了小波消噪的方法對在高噪音環(huán)境下所采集的語音信號進行了消噪處理。其中大量的語音信號是通過WINDOWS系統(tǒng)自帶的錄音機所采集的，利用HMM模型對語音信號進行建模，獲得一組語音信號的模板。然后再利用HMM模型對經(jīng)過小波消噪處理的信號進行識別。同時，為了說明小波消噪對最后語音識別率的影響，本文還對沒有用小波消噪的語音信號進行