【摘要】：語音識(shí)別是通過機(jī)器把語音信號理解、識(shí)別轉(zhuǎn)成相應(yīng)的命令或文本,并讓機(jī)器執(zhí)行文本或指令完成人機(jī)交互的技術(shù)。語音識(shí)別技術(shù)的研究對象是語音信號,其中涉及到眾多的學(xué)科領(lǐng)域,如心理學(xué)、語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信號處理等等,它也是模式識(shí)別重要的分支。同時(shí),在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的時(shí)代背景下,涌現(xiàn)出更多基于智能終端的語音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用,它們在工業(yè)、家電、通信、汽車電子、醫(yī)療、家庭服務(wù)、消費(fèi)電子產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域扮演著重要的角色,所以研究智能終端語言識(shí)別技術(shù),提高語音識(shí)別的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性是十分有現(xiàn)實(shí)意義的。論文研究了語音識(shí)別關(guān)鍵技術(shù),主要包括了如下四個(gè)方面:1、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于Android平臺(tái)的語音信息采集系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了在Android平臺(tái)上的語音信息采集、保存、音頻數(shù)據(jù)的播放以及整個(gè)軟件功能模塊設(shè)計(jì)。為后期對語音信號做進(jìn)一步分析打下基礎(chǔ)。2、研究語音信號預(yù)處理的方法與技術(shù)。實(shí)現(xiàn)了語音信號的預(yù)濾波、預(yù)加重、分幀加窗、端點(diǎn)檢測。濾除了語音信號中的電源噪聲,環(huán)境噪聲;獲得了短時(shí)平穩(wěn)的語音幀。從而計(jì)算出滿足特征參數(shù)提取條件的語音信號。3、研究、改進(jìn)了語音信號特征參數(shù)提取算法。著重研究了基于人耳聽覺模型的梅爾倒譜系數(shù)(MFCC)特征參數(shù)提取算法;利用一半的幅度譜計(jì)算功率譜,利用頻率解析度初始化梅爾三角濾波器組,對梅爾三角濾波器響應(yīng)做對數(shù)的立方壓縮實(shí)現(xiàn)算法改進(jìn),在一定程度上提高特征提取算法的性能。4、研究了語音識(shí)別模型。重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)、隱馬爾可夫(HMM)這兩種識(shí)別算法。通過這兩種算法對數(shù)字0到9漢語語音的特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別,利用多人采樣進(jìn)行實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)隱馬爾可夫模型的識(shí)別率優(yōu)于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于本文算法的孤立詞語音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率達(dá)到60%左右,基本滿足系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要求。
[Abstract]:Speech recognition is a technology that can translate the speech signal into the corresponding command or text by the machine, and let the machine execute the text or command to complete the human-computer interaction. The research object of speech recognition technology is speech signal, which involves many disciplines, such as psychology, linguistics, computer science, signal processing and so on. It is also an important branch of pattern recognition. At the same time, under the background of the mobile Internet and big data's vigorous development, more and more applications of speech recognition technology based on intelligent terminals have emerged. They have been applied in industry, household appliances, communications, automotive electronics, medical treatment, and home service. Consumer electronics and other fields play an important role, so the research of intelligent terminal language recognition technology to improve the accuracy and real-time speech recognition is of great practical significance. In this paper, the key technologies of speech recognition are studied, including the following four aspects: 1. A speech information acquisition system based on Android platform is designed and implemented. The design of voice information acquisition, storage, audio data playing and the whole software function module on Android platform is realized. It lays a foundation for further analysis of speech signal, and studies the method and technology of speech signal preprocessing. Speech signal pre-filtering, pre-weighting, framing plus windows, endpoint detection. The power source noise and ambient noise are removed from the speech signal, and a short and stable speech frame is obtained. Thus, the speech signal. 3, which meets the condition of feature parameter extraction, is calculated, and the algorithm of feature parameter extraction for speech signal is improved. The algorithm of extracting characteristic parameters of Mel cepstrum coefficient (MFCC) based on human auditory model is studied emphatically, the power spectrum is calculated by half amplitude spectrum, and the Mel triangular filter bank is initialized by frequency resolution. The algorithm of logarithmic cubic compression of the response of the Mel triangle filter is improved, and the performance of the feature extraction algorithm is improved to a certain extent. The speech recognition model is studied. Two recognition algorithms, dynamic time warping (DTW), hidden Markov (HMM), are implemented. The two algorithms are used to train and recognize the feature parameters of the number 0 to 9 Chinese speech. The experimental results show that the recognition rate of the hidden Markov model is better than that of the dynamic time warping algorithm. The experimental results show that the recognition rate of the isolated words speech recognition system based on this algorithm is about 60%, which basically meets the requirements of the system design.
【學(xué)位授予單位】：湖南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.34;TP316

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本文編號：2210872