本文關(guān)鍵詞： 端點(diǎn)檢測(cè) 特征提取 HMM算法 語(yǔ)音識(shí)別　出處：《計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制》2014年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)智能機(jī)器人在非特定人語(yǔ)音識(shí)別中識(shí)別率偏低的問題,提出了一種雙門限的端點(diǎn)檢測(cè)算法,精確地檢測(cè)出了語(yǔ)音端點(diǎn),對(duì)分形維數(shù)和Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)進(jìn)行結(jié)合,同時(shí)基于隱馬爾可夫(HMM)模型,提出了智能機(jī)器人命令識(shí)別系統(tǒng);在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下,利用Cool Edit軟件錄制了5男5女的語(yǔ)音,采樣率為8kHz,精度為16位,內(nèi)容為5個(gè)命令詞,每個(gè)詞均被采集6次,將每人的前3次發(fā)音作為模板語(yǔ)音,后3次發(fā)音作為測(cè)試語(yǔ)音,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)識(shí)別率可以達(dá)到85%以上,MFCC與分形維數(shù)混合的語(yǔ)音特征參數(shù)的算法提高了系統(tǒng)識(shí)別率,優(yōu)化了系統(tǒng)性能;該方法用于非特定人語(yǔ)音智能識(shí)別是可行的、有效的。
[Abstract]:In order to solve the problem of low recognition rate of intelligent robot in independent speech recognition, a two-threshold endpoint detection algorithm is proposed to detect the speech endpoint accurately. The fractal dimension is combined with the Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC). At the same time, based on the hidden Markov model, an intelligent robot command recognition system is proposed. In the laboratory environment, the speech of 5 men and 5 women are recorded by Cool Edit software. The sampling rate is 8 kHz, the precision is 16 bits, and the content is 5 command words. Each word was collected for 6 times. The first three pronounciations of each person were used as template pronunciation and the latter three times as test pronunciation. The experimental results showed that, The algorithm of speech feature parameters mixed with fractal dimension and system recognition rate can reach more than 85%. The algorithm improves the recognition rate and optimizes the system performance, and it is feasible and effective to apply this method to the intelligent recognition of non-specific speech.
【作者單位】： 重慶電子工程職業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;黃淮學(xué)院動(dòng)畫學(xué)院;
【基金】：重慶市教委“科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目”(KJ132207) 重慶市教育科學(xué)院2013年度“十二五”規(guī)劃課題(2013-ZJ-079)
【分類號(hào)】：TP242;TN912.34

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 孫f，

本文編號(hào)：1548507