語音識(shí)別技術(shù)是近三十年來的熱門研究課題,也是一門綜合性很強(qiáng)的學(xué)科,有著遠(yuǎn)大的應(yīng)用前景。雖然在當(dāng)今社會(huì)已經(jīng)涌現(xiàn)出不少的語音產(chǎn)品,但在應(yīng)用過程中還存在著各種各樣的問題,特別是在某種特定的背景下,因此本文著重于對(duì)機(jī)載環(huán)境下的語音識(shí)別技術(shù)展開研究。詳細(xì)介紹了語音識(shí)別的實(shí)現(xiàn)流程與系統(tǒng)架構(gòu),闡述了語音識(shí)別系統(tǒng)的各個(gè)組成部分的基本原理,包括預(yù)處理、端點(diǎn)檢測、特征提取以及識(shí)別的方法。提出一種結(jié)合譜減法與短時(shí)零熵的檢測方法。該方法在檢測的前端部分運(yùn)用譜減法進(jìn)行降噪處理,并融合了短時(shí)過零率和功率譜熵,構(gòu)造出一種新的語音參數(shù),即短時(shí)零熵。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,該算法能夠在機(jī)載環(huán)境下取得較為滿意的檢測效果。提出一種基于HHT變換的改進(jìn)MFCC特征。該方法是將HHT變換取代FFT變換進(jìn)行時(shí)頻分析,且在MFCC特征的高頻部分采用Teager能量,得到一種改進(jìn)MFCC參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該參數(shù)在機(jī)載環(huán)境下有著良好的穩(wěn)健性和魯棒性。在HMM的理論基礎(chǔ)上,以Matlab軟件作為開發(fā)平臺(tái),搭建一個(gè)基于機(jī)載指令的語音識(shí)別系統(tǒng),并展現(xiàn)了識(shí)別流程中的各個(gè)環(huán)節(jié)的操作界面與仿真結(jié)果。最終的演示結(jié)果表明改進(jìn)算法在機(jī)載環(huán)境下具有很好的應(yīng)用價(jià)值。 

【文章來源】：安徽工業(yè)大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

語音識(shí)別的分類圖

語音產(chǎn)生模型

語音識(shí)別系統(tǒng)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]語音信號(hào)端點(diǎn)檢測算法的研究[D]. 邢立釗.鄭州大學(xué) 2016
[4]基于語音識(shí)別技術(shù)的調(diào)頻廣播保障系統(tǒng)研究[D]. 楊東沿.西華大學(xué) 2016
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[6]基于多模型矢量泰勒級(jí)數(shù)的語音識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)化[D]. 丁佳佳.東南大學(xué) 2015
[7]語音識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)及其改進(jìn)算法研究[D]. 劉方洲.長安大學(xué) 2014
[8]復(fù)雜環(huán)境下高效端點(diǎn)檢測算法研究及應(yīng)用[D]. 雷文鈿.廈門大學(xué) 2014
[9]機(jī)載語音信號(hào)檢測與處理技術(shù)[D]. 夏樂樂.南京航空航天大學(xué) 2014
[10]基于小波變換的語音信號(hào)去噪研究[D]. 王永濤.南京郵電大學(xué) 2014



本文編號(hào)：2966312