隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的發(fā)展,當(dāng)今社會(huì)已經(jīng)逐漸走入了人工智能時(shí)代。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的背景下萬物開始互通,人機(jī)的交互也成為了新技術(shù)發(fā)展的焦點(diǎn)所在,語音交互正是人機(jī)智能交互的一種重要形式。語音是人類最自然也最便捷的溝通方式,這一特點(diǎn)賦予了人機(jī)語音智能交互在當(dāng)下科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的重要地位。語音交互的終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的無障礙溝通,隨著幾十年來語音領(lǐng)域的技術(shù)積累,這一目標(biāo)不再是遙不可及的,大量有效的算法為語音交互奠定了良好的發(fā)展前景。本文基于隱馬爾科夫模型、高斯混合模型和令牌傳遞算法,開發(fā)了基于Windows平臺(tái)和Android平臺(tái)的語音關(guān)鍵詞識(shí)別系統(tǒng),并根據(jù)解碼算法的原理提出了相關(guān)的優(yōu)化方法,在保持系統(tǒng)對預(yù)定義的關(guān)鍵詞高效、準(zhǔn)確的識(shí)別的同時(shí),大幅度降低誤觸發(fā)的概率。使得系統(tǒng)能夠應(yīng)用在實(shí)際家居環(huán)境中,用于電視或者其他智能設(shè)備的全語音控制。相關(guān)工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:在研究現(xiàn)有基于隱馬爾科夫模型語音聲學(xué)建模的基礎(chǔ)上,開發(fā)了Windows平臺(tái)的關(guān)鍵詞識(shí)別系統(tǒng),對令牌傳遞解碼算法的缺陷進(jìn)行深入研究,引入關(guān)鍵詞/垃圾語音模型從而使系統(tǒng)對一般的語音具有拒識(shí)別能力。并且,通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的詳細(xì)分析,本文提出了... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

高斯混合模型

圖 2-2 馬爾科夫模型這些參數(shù)，我們能夠很方便態(tài)確定為 ，那么狀態(tài)序列acbda)* P(c | a)* P(b | c)* P(d |.7 1 0.6 0.98 移關(guān)系的不同，馬爾科夫模歷模型、無跨越左-右模型、c0.710.9

模型的這些參數(shù)，我們能夠很方便地得到不初始狀態(tài)確定為 ，那么狀態(tài)序列 = * , P(X acbda)π(a)* P(c | a)* P(b | c)* P(d | b)* P(a1 0.7 1 0.6 0.90.378 之間轉(zhuǎn)移關(guān)系的不同，馬爾科夫模型一般可各態(tài)遍歷模型、無跨越左-右模型、有跨越圖 2-3 各態(tài)遍歷模型

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3620225