語音識別是人工智能研究的重要領(lǐng)域,具有重要的理論意義和實用價值,漢語是世界上使用人數(shù)最多的一門語言,漢語語音識別技術(shù)有著非常廣闊的應(yīng)用前景。本文對高斯混合隱馬爾科夫模型（Gaussian Mixture Model/Hidden Markov Model,GMM-HMM）下的漢語語音識別系統(tǒng)中的三個模塊進行了研究和實現(xiàn),針對其中的兩個部分進行了改進,并將改進后的GMM-HMM應(yīng)用到電力系統(tǒng)指令調(diào)度語音識別系統(tǒng)中。首先研究了基于GMM-HMM的漢語語音識別系統(tǒng)的整體框架,對聲學(xué)模型進行了實現(xiàn)與分析�，F(xiàn)代漢語不同于印歐語系,其有著聲調(diào)這一獨特屬性,同一個漢字在不同的聲調(diào)下代表不同的意義。針對此現(xiàn)象,本文提出在聲學(xué)模型中增加聲調(diào)模型。實驗證明聲調(diào)模型可以有效的區(qū)分聲韻母相同但聲調(diào)不同的近音字。然后本文在連續(xù)語音識別方向進行研究�，F(xiàn)代漢語中,相同的讀音可能代表完全不同的漢字,現(xiàn)階段同音字的識別結(jié)果與實際語義存在一定差異。針對此現(xiàn)象,本文提出將單音素模型改為基于上下文的三音素模型,根據(jù)當前字的出現(xiàn)與前一個字的出現(xiàn)有關(guān)的原則,對訓(xùn)練集進行統(tǒng)計計算字轉(zhuǎn)移概率,并將字轉(zhuǎn)移概率添加至語言模型中。實驗證明... 

【文章來源】：武漢工程大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

人類語音交流示意圖

圖 1-2 語音識別系統(tǒng)框架預(yù)處理部分主要是將接收的波形語音信號進行處理，提取語音信號的聲學(xué)特征。這個過程首先需要對波形語音信號進行加窗和分幀處理，一般采用 25ms 漢明窗，窗移 10ms，將波形信號分割成若干個 25ms 的小

圖 1-3 HMM 的生成模型作為一個例子，在 M 的一個實例中，出現(xiàn)狀態(tài) X =（s2, s2, s3, s4, 察到觀測向量序列 O = (o1, o2, o3, o4, o5, o6)的概率為：( , | )p O X M

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3521154