基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別及其實(shí)現(xiàn).pdf

1、語(yǔ)言是人類之間交流信息的主要手段之一，自電腦發(fā)明以來(lái)，人們就一直致力于使電腦能夠理解自然語(yǔ)言。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是集聲學(xué)、語(yǔ)音學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息處理和人工智能等諸領(lǐng)域的一項(xiàng)綜合技術(shù)，應(yīng)用需求十分廣闊，長(zhǎng)期以來(lái)一直是人們研究的熱點(diǎn)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出來(lái)的模擬人腦結(jié)構(gòu)機(jī)制的一門新興科學(xué)，它不是人腦真實(shí)的全面描述，而是這類生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象、模擬和簡(jiǎn)化，其目的在于探索人腦的信息加工、存儲(chǔ)和搜索機(jī)制，從而為人工智

2、能和信息處理等學(xué)科的研究開(kāi)辟新途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是采用物理可實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)來(lái)模擬人腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能的系統(tǒng)，它模擬了人類神經(jīng)元活動(dòng)的原理，具有自學(xué)習(xí)、聯(lián)想、對(duì)比、推理和概括能力，為很好地解決語(yǔ)音識(shí)別這樣一個(gè)復(fù)雜的模式分類問(wèn)題提供了新的途徑。本文對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理、特征提取、以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，都進(jìn)行了較深入的研究。所作的主要工作如下： 1.對(duì)國(guó)內(nèi)外語(yǔ)音識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r作了較全面的總結(jié)分析，對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的分類、語(yǔ)

3、音識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成、語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理、語(yǔ)音信號(hào)特征提取等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行了深入的理論分析。 2.在深入理解傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別基本原理的基礎(chǔ)上，做了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，詳細(xì)的給出了語(yǔ)音識(shí)別的模型和關(guān)鍵技術(shù)，其重要的技術(shù)是端點(diǎn)檢測(cè)和特征提取。尤其是在傳統(tǒng)的DTW語(yǔ)音模式匹配的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)搜索寬度限制和整體路徑約束等方法，使得系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)快速的識(shí)別響應(yīng)，有效的提高系統(tǒng)的識(shí)別率和響應(yīng)速度。 3.針對(duì)漢語(yǔ)數(shù)字語(yǔ)音的識(shí)別問(wèn)題，建立了一個(gè)神經(jīng)