本文關(guān)鍵詞：武漢方言語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 武漢方言 語(yǔ)音識(shí)別 小波變換 重分形

【摘要】：語(yǔ)音識(shí)別自上世紀(jì)50年代興起一直是研究的熱點(diǎn)之一。我國(guó)研究語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)較國(guó)外稍晚,自八十年代為其設(shè)立專項(xiàng)開(kāi)始,到今天為止已經(jīng)取得很多突破性的進(jìn)展,但仍然有很多技術(shù)難關(guān)沒(méi)有攻破,除了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的復(fù)雜性,漢語(yǔ)方言的多樣性也給其帶來(lái)了諸多的挑戰(zhàn)。當(dāng)前,已經(jīng)有一些科研人員將地方方言考慮到語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)之中,但是由于這才處于開(kāi)始階段,仍然有很多關(guān)鍵性問(wèn)題沒(méi)有被解決。完整的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)部分:預(yù)處理,特征提取,聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型。預(yù)處理模塊主要是對(duì)輸入語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理,原始語(yǔ)音信號(hào)通常受到噪音的干擾,以及聲源緣故可能造成的信號(hào)較弱,通過(guò)預(yù)處理之后,語(yǔ)音信號(hào)在不失真的情況下能過(guò)濾掉大部分噪音,且使得原本較弱的信號(hào)得到加強(qiáng)。特征提取主要是提取語(yǔ)音信號(hào)中能夠區(qū)別不同信號(hào)的特征參數(shù),目前應(yīng)用最為廣泛的特征參數(shù)是Mel倒譜系數(shù)。聲學(xué)模型通過(guò)訓(xùn)練語(yǔ)音庫(kù)獲取參數(shù)模型,識(shí)別階段得到最佳參數(shù)流。語(yǔ)音模型的作用就是根據(jù)聲學(xué)層的參數(shù)流預(yù)測(cè)某個(gè)自然語(yǔ)言出現(xiàn)的概率。本文根據(jù)著重討論其中三部分:預(yù)處理中語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)、基于HMM的聲學(xué)模型和基于統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)言模型。完成的主要工作如下:1)分析了武漢方言的發(fā)音特點(diǎn),對(duì)比普通話的發(fā)音特性,標(biāo)注出其差異性,提取其語(yǔ)音特征,創(chuàng)建小型的武漢方言語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)料庫(kù)。2)利用小波重構(gòu)語(yǔ)音信號(hào),平滑處理背景噪音,改善語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)在低信噪比情形下檢測(cè)準(zhǔn)確率低的缺點(diǎn)。3)提出一種基于重分形的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法。利用語(yǔ)音信號(hào)的分形特性,逐次求取分形維數(shù),并計(jì)算其與語(yǔ)音段和非語(yǔ)音段的相關(guān)性,以此確定語(yǔ)音信號(hào)的端點(diǎn)。4)構(gòu)建基于HTK的武漢方言語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),從不同維度提取武漢方言的不同特征參數(shù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別實(shí)驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：武漢方言 語(yǔ)音識(shí)別 小波變換 重分形
【學(xué)位授予單位】：武漢工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 語(yǔ)音識(shí)別研究背景10-12
• 1.1.1 語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀10-11
• 1.1.2 國(guó)內(nèi)語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀11-12
• 1.2 語(yǔ)音識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)概述12-13
• 1.3 課題研究?jī)?nèi)容及意義13-16
• 1.3.1 研究意義13-14
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)16-22
• 2.1 語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)概述16
• 2.2 語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)原理16-18
• 2.3 常用語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法18-20
• 2.3.1 短時(shí)能量18
• 2.3.2 短時(shí)平均過(guò)零率18-19
• 2.3.3 基于短時(shí)能量和過(guò)零率的雙門限檢測(cè)方法19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第3章 基于小波變換的重分形語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法22-38
• 3.1 概述22-25
• 3.1.1 分形簡(jiǎn)介22-23
• 3.1.2 典型單重分形維數(shù)23-24
• 3.1.3 分形盒維數(shù)計(jì)算方法24-25
• 3.2 多重分形25-27
• 3.2.1 多重分形概述25-26
• 3.2.2 廣義維數(shù)計(jì)算方法26-27
• 3.3 分形維數(shù)的信號(hào)度量能力27-29
• 3.4 小波去噪29-33
• 3.4.1 小波去噪原理29-30
• 3.4.2 合理選擇分解與重構(gòu)尺度30-33
• 3.5 重分形的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)33-38
• 3.5.1 多重分形端點(diǎn)檢測(cè)基本原理33-34
• 3.5.2 重分形的相關(guān)性度量方法34
• 3.5.3 重分形的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)過(guò)程34-38
• 第4章 基于HMM的聲學(xué)模型38-48
• 4.1 HMM基本原理38-40
• 4.2 HMM的核心問(wèn)題40-41
• 4.3 HMM基本算法41-46
• 4.3.1 向前-向后算法41-44
• 4.3.2 Viterbi算法44-45
• 4.3.3 Baum-Welch算法45-46
• 4.4 本章小結(jié)46-48
• 第5章 語(yǔ)言模型48-56
• 5.1 語(yǔ)言模型的分類48-51
• 5.1.1 基于規(guī)則的語(yǔ)言模型48-49
• 5.1.2 基于統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)言模型49-51
• 5.2 語(yǔ)言模型的平滑技術(shù)51-54
• 5.2.1 線性插值平滑52
• 5.2.2 Good-Turing平滑法52-53
• 5.2.3 Katz平滑技術(shù)53-54
• 5.3 語(yǔ)言模型的度量54-55
• 5.3.1 困惑度54-55
• 5.3.2 熵55
• 5.4 本章小結(jié)55-56
• 第6章 基于HTK的武漢方言語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)建56-64
• 6.1 HTK工作基本原理56-57
• 6.2 語(yǔ)音采集與語(yǔ)料庫(kù)建立57-59
• 6.2.1 聲學(xué)模型建模單元的選取57-58
• 6.2.2 武漢方言注音符號(hào)系統(tǒng)58
• 6.2.3 語(yǔ)料庫(kù)建立58-59
• 6.3 特征提取59-60
• 6.4 語(yǔ)言模型的建立與訓(xùn)練60-63
• 6.5 聲學(xué)模型訓(xùn)練63-64
• 第7章 實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析64-70
• 7.1 實(shí)驗(yàn)樣本64
• 7.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)64-66
• 7.3 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)與結(jié)果分析66-70
• 第8章 總結(jié)與展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-78
• 攻讀碩士期間已發(fā)表的論文78-80
• 致謝80

【相似文獻(xiàn)】

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