【摘要】：人類一直有一個夢想,就是期望有一天能夠和機(jī)器進(jìn)行無障礙的交流,如果人類能夠和機(jī)器進(jìn)行順暢的交流,那么人類的工作效率將得到空前的提高。而對語音識別技術(shù)的研究則能夠幫助人類實(shí)現(xiàn)這個夢想。并且隨著計算機(jī)技術(shù)不斷的進(jìn)步,計算機(jī)已經(jīng)越來越向智能化和微型化的方向發(fā)展,而且隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的到來,計算機(jī)將大量的計算工作交到云上進(jìn)行處理,而這時如何提高人類和計算機(jī)的交互性能就顯得尤為重要。語音輸入方式在人類與機(jī)器的交互中將起著越來越重要的作用。而這一切的實(shí)現(xiàn)都要基于對語音識別技術(shù)的研究。本文的工作正是基于這一研究背景而進(jìn)行的。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及,本文的另外一個重點(diǎn)是研究了如何將語音識別技術(shù)應(yīng)用到移動互聯(lián)網(wǎng)中,讓語音識別技術(shù)真正的達(dá)到普及使用。本文圍繞語音識別技術(shù)做了如下幾個方面的工作:1、深入理解研究了語音識別技術(shù),著重研究學(xué)習(xí)了語音識別技術(shù)的要點(diǎn),以及學(xué)習(xí)了語音識別的主要處理過程,包括語音識別過程中的分幀加窗,預(yù)處理,端點(diǎn)檢測,特征提取,模型訓(xùn)練以及對語音的識別技術(shù)等。2、對隱馬爾科夫模型進(jìn)行了深入學(xué)習(xí),包括研究了前向算法,Viterbi算法,以及前向-后向算法,它們是在基于隱馬爾科夫模型的語音識別系統(tǒng)中的重要算法。3、對已經(jīng)存在的多種語音識別技術(shù),進(jìn)行了學(xué)習(xí)比較,并且通過后驗概率聯(lián)合模型對HMM模型進(jìn)行了改進(jìn),以提高HMM進(jìn)行語音識別時的魯棒性。4、進(jìn)行編碼實(shí)現(xiàn)出了基于改進(jìn)型HMM的語音識別系統(tǒng),并能夠?qū)σ淮B續(xù)的數(shù)字串進(jìn)行識別。5、并且考慮到移動互聯(lián)網(wǎng)的普及,以及現(xiàn)在基于Android系統(tǒng)的智能設(shè)備越來越普及,所以論文的最后會將實(shí)現(xiàn)的改進(jìn)型的語音識別系統(tǒng)移植到Android平臺,并且實(shí)現(xiàn)一個在Android平臺上的語音識別應(yīng)用程序。6、最后還對通過后驗概率聯(lián)合模型進(jìn)行改進(jìn)的語音識別程序與基于普通的HMM模型的語音識別程序在識別率上進(jìn)行了比較分析。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN912.34

【參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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本文編號：2553049