本文關(guān)鍵詞：遠(yuǎn)距離混合語(yǔ)音識(shí)別方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：常規(guī)語(yǔ)音識(shí)別方法在無(wú)干擾噪聲的安靜環(huán)境下具有較高的識(shí)別率。然而,在實(shí)際封閉環(huán)境中存在著噪聲和混響等干擾,且麥克風(fēng)和語(yǔ)音源之間存在一定的距離時(shí),傳統(tǒng)識(shí)別方法性能急劇下降。此外,單一的語(yǔ)言已經(jīng)滿足不了現(xiàn)代人通信交流的需求。因此,遠(yuǎn)距離混合語(yǔ)音識(shí)別方法的研究成為機(jī)械學(xué)習(xí)與語(yǔ)音處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。論文以麥克風(fēng)陣列作為語(yǔ)音識(shí)別前端,利用陣列的空間選擇性,開(kāi)展了實(shí)際聲學(xué)環(huán)境下遠(yuǎn)距離漢英混合語(yǔ)音識(shí)別方法的研究。論文詳細(xì)分析了傳統(tǒng)波束形成語(yǔ)音識(shí)別方法和優(yōu)化陣列參數(shù)語(yǔ)音識(shí)別方法、論述了高斯混合隱馬爾科夫模型(GMM-HMM,Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN-HMM,Deep Neural Network-Hidden Markov Model)混合聲學(xué)模型,并對(duì)基于優(yōu)化陣列參數(shù)的遠(yuǎn)距離混合語(yǔ)音識(shí)別方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)研究�？紤]到中英文發(fā)音特征及建模單元的不同,論文提出了一種中英文聲學(xué)模型,構(gòu)建了中英文決策樹(shù)所需的問(wèn)題集,得到了中英文混合語(yǔ)音聲學(xué)模型參數(shù),采用陣列優(yōu)化參數(shù)實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)距離混合語(yǔ)音識(shí)別,并基于HTK(The Hidden Markov Model Toolkit)工具箱構(gòu)建了該語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。此外,論文采用了超幀的美爾倒譜系數(shù)(MFCC,Mel Frequency Cepstral Coefficients)作為特征參數(shù),利用DNN-HMM方法進(jìn)行聲學(xué)建模,并基于Kaldi工具箱構(gòu)建了大詞匯量深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。兩種方法的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,后者DNN-HMM聲學(xué)模型下的識(shí)別率高于前者GMM-HMM語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率。
【關(guān)鍵詞】：麥克風(fēng)陣列 遠(yuǎn)距離語(yǔ)音識(shí)別 混合語(yǔ)音聲學(xué)模型 優(yōu)化陣列參數(shù) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 選題背景及意義9
• 1.2 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展的研究9-13
• 1.2.1 單語(yǔ)種的語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展9-13
• 1.2.2 多語(yǔ)種的語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展13
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容與安排13-15
• 2 語(yǔ)音識(shí)別的基本理論15-27
• 2.1 語(yǔ)音特征參數(shù)的提取15-17
• 2.1.1 LPCC特征參數(shù)15-16
• 2.1.2 MFCC系數(shù)16-17
• 2.2 隱馬爾科夫聲學(xué)模型17-21
• 2.2.1 HMM的基本思想17-18
• 2.2.2 HMM的基本算法18-20
• 2.2.3 HMM在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用20-21
• 2.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理21-25
• 2.3.1 RBM的基本理論22-23
• 2.3.2 RBM的訓(xùn)練過(guò)程23-24
• 2.3.3 RBM構(gòu)成DNN過(guò)程24-25
• 2.4 語(yǔ)言模型25
• 2.5 解碼模型25-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 3 基于優(yōu)化陣列參數(shù)的遠(yuǎn)距離語(yǔ)音識(shí)別方法27-36
• 3.1 基于參數(shù)優(yōu)化的陣列語(yǔ)音識(shí)別方法28-31
• 3.1.1 濾波-求和波束形成28-29
• 3.1.2 優(yōu)化陣列參數(shù)的基本理論29-31
• 3.2 優(yōu)化陣列參數(shù)的具體步驟31-34
• 3.2.1 優(yōu)化狀態(tài)序列31
• 3.2.2 優(yōu)化陣列參數(shù)31-34
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析34-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 4 優(yōu)化決策樹(shù)的遠(yuǎn)距離混合語(yǔ)音識(shí)別方法36-47
• 4.1 中英文兩種語(yǔ)言的區(qū)別36
• 4.1.1 發(fā)音方面的區(qū)別36
• 4.1.2 聲學(xué)單元的選取36
• 4.2 中英文聲學(xué)建模的方法36-37
• 4.3 三音子聲學(xué)模型37-38
• 4.4 基于決策樹(shù)狀態(tài)共享策略38-41
• 4.4.1 問(wèn)題集的設(shè)計(jì)38-40
• 4.4.2 決策樹(shù)的構(gòu)造40-41
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-46
• 4.5.1 仿真環(huán)境及配置41-42
• 4.5.2 識(shí)別評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)42
• 4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析42-46
• 4.6 本章小結(jié)46-47
• 5 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別方法47-54
• 5.1 DNN-HMM建模的基本思想47
• 5.2 Kaldi語(yǔ)音工具箱的簡(jiǎn)介47-50
• 5.2.1 基于Kaldi具體實(shí)現(xiàn)DNN訓(xùn)練過(guò)程48-50
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析50-53
• 5.3.1 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備50
• 5.3.2 預(yù)處理及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置50
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析50-53
• 5.4 本章小結(jié)53-54
• 6 總結(jié)和展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況58-59
• 致謝59

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