【摘要】：為了解決復(fù)雜環(huán)境背景下,采用傳統(tǒng)聲學(xué)模型對語音識別的識別率低的問題,本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論,分別從語音特征參數(shù)和聲學(xué)模型兩個方面進(jìn)行語音特征提取和識別算法研究。論文研究了人類語音特征,分析人類語音特征參數(shù)及其提取原理,研究了LPCC和MFCC兩類語音特征參數(shù)提取基本算法。通過對MFCC提取算法分析,得出該算法存在明顯的高音特征畸變問題。因此,本文采用了EMD分解和分形理論的改進(jìn)算法修正語音的高頻區(qū)信息,以達(dá)到通過對語音高音區(qū)特征量的非線性處理的實現(xiàn)改善高頻區(qū)信號畸變的目的。本文還研究了MFCC提取算法結(jié)合EMD-FD提取算法,相較于單一MFCC提取算法能夠更加完整地提取語音信號高頻區(qū)特征,進(jìn)而提高了語音識別率。本文還從聲學(xué)模型建模的角度對深度學(xué)習(xí)理論以及語音識別中ANN-HMM模型進(jìn)行了研究。首先,論文分別研究了傳統(tǒng)的HMM模型和GMM-HMM模型理論基礎(chǔ),通過仿真對比了HMM模型和GMM模型對語音訓(xùn)練量的性能,論文測試驗證了GMM-HMM模型識別效果優(yōu)于單一的HMM模型,幾乎不受語音訓(xùn)練量的影響,提高了聲學(xué)模型的識別率。然后,論文研究了深度學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于語音信號處理的可行性和一般方法。然后,論文研究了DNN和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其訓(xùn)練方法,著重分析了DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)原理、基于受限玻爾茲曼機(jī)訓(xùn)練算法和Dropout策略參數(shù)調(diào)優(yōu)問題。緊接著,論文研究了LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)原理、BPTT訓(xùn)練算法及其改進(jìn)的CSC-BPTT訓(xùn)練算法和解碼問題。仿真結(jié)果表明:在LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,CSC-BPTT訓(xùn)練算法訓(xùn)練效果和訓(xùn)練速度都要遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的BPTT訓(xùn)練算法。最后,本文通過仿真對比了GMM-HMM模型、DNN-HMM模型和LSTM-HMM模型對長短語音序列的性能和智能化識別的可行性。仿真結(jié)果表明:基于深度學(xué)習(xí)理論的ANN-HMM模型作為聲學(xué)模型能夠取得了優(yōu)于傳統(tǒng)的GMM-HMM模型的識別效果和識別效率。
【圖文】：

圖 2-1 語音識別系統(tǒng)原理框圖Fig. 2-1 Principle block diagram of speech recognition system 可知，語音識別需要經(jīng)過兩個階段，一個是對語音音的識別階段。其中，對于訓(xùn)練階段，其基本任務(wù)利用提取算法提取出的特征參數(shù)作為聲學(xué)模型輸入進(jìn)行歸納分類，借助高效的訓(xùn)練算法使得語音特征階段主要是將預(yù)先設(shè)定的測試集提取的語音特征參練后的結(jié)果進(jìn)行特征匹配，，得到一個相似度考量，識別決策[15]。因此，對于語音識別整個流程，語音建是語音識別中首要解決的問題。號的預(yù)處理的預(yù)處理分為三個基本操作：預(yù)加重、分幀加窗以

圖 2-8 MFCC 語音特征參數(shù)提取流程圖Fig. 2-8 Flow chart of MFCC speech feature parameter extraction由圖 2-8 可知，MFCC 語音特征參數(shù)提取過程如下：1. 首先語音信號進(jìn)行預(yù)處理，對于分幀加窗，選擇使用漢明窗；對于端點測，使用本文的譜熵法[25]。然后再通過 FFT 變換，最后獲得語音信號的頻譜。2. 通過上述獲得的語音頻譜，計算得到語音的能量譜。為了模擬人耳聽覺制，利用疊加參數(shù)的方式處理語音信號，即使用M 個 Mel 濾波器組進(jìn)行濾波理后，每個頻帶中的能量進(jìn)行加權(quán)疊加。記第k 個濾波器輸出功率譜為 S (k)。0.30.40.50.60.70.80.91歸一化幅值Mel濾 波 器 組 的 頻 率 響 應(yīng) 曲 線
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN912.34;TP183

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本文編號：2605205