本文關(guān)鍵詞：基于圖像處理的維吾爾語(yǔ)音素語(yǔ)音學(xué)特征提取與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 維吾爾語(yǔ) 音素 語(yǔ)譜圖 圖像處理 模糊模式識(shí)別 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)得到突破性進(jìn)展和廣泛的應(yīng)用,隨著語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展不斷提出新的需求,首先聲學(xué)參數(shù)與發(fā)音人的自然屬性相關(guān),其次對(duì)聲學(xué)參數(shù)的計(jì)算依賴大規(guī)模的語(yǔ)料資源,同時(shí),語(yǔ)種識(shí)別,說(shuō)話人識(shí)別,語(yǔ)音可視化,語(yǔ)音自動(dòng)化標(biāo)注,仍然需要投入更多的工作進(jìn)行研究。維吾爾語(yǔ)由32個(gè)音素組成,同時(shí)音素是基本的語(yǔ)音單位,正確的識(shí)別出音素是實(shí)現(xiàn)連續(xù)語(yǔ)流語(yǔ)音識(shí)別的重要基礎(chǔ),本文分析語(yǔ)譜圖像呈現(xiàn)的語(yǔ)音學(xué)發(fā)音特征,將圖像處理的算法進(jìn)行改進(jìn)并應(yīng)用語(yǔ)音信號(hào)圖像特征的提取過程中;應(yīng)用模糊模式識(shí)別的技術(shù),建立音素的概率分布函數(shù),實(shí)現(xiàn)音素識(shí)別;應(yīng)用人工智能的計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)按照語(yǔ)音學(xué)發(fā)音特征進(jìn)行分類。本文的具體工作如下:1)關(guān)于對(duì)語(yǔ)譜特征研究,在多年前就已經(jīng)得到了關(guān)注,本文首先研究、對(duì)比前人相關(guān)的工作后,嘗試應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別的新思路與新方法,在不考慮發(fā)音人的自然屬性、不考慮常用的語(yǔ)音聲學(xué)特征參數(shù)、應(yīng)用可以觀察到的圖像特征實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別是本文區(qū)別于前人工作的方法創(chuàng)新,特征提取的過程別具一格,為語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展提供了新思路。2)利用倒譜分析方法描繪維吾爾語(yǔ)音素的語(yǔ)譜特征,介紹不同的語(yǔ)音學(xué)發(fā)音方式在語(yǔ)譜特征中的特征體現(xiàn),對(duì)比相關(guān)的語(yǔ)音學(xué)發(fā)音特征。3)應(yīng)用轉(zhuǎn)化為二值特征的方法將音素的語(yǔ)音語(yǔ)譜圖中的圖像特征進(jìn)行增強(qiáng)并濾除圖像中的冗余信息;為了提高二值化特征的細(xì)節(jié)描述效果,提取語(yǔ)譜圖的邊界特征并與二值特征進(jìn)行小波圖像融合得到特征矩陣,為了降低高維度圖像造成的計(jì)算復(fù)雜度高的問題,小波變換圖像壓縮的方法被應(yīng)用于對(duì)特征矩陣降低維度,形成低階特征矩陣并預(yù)處理成為特征向量。4)通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分析維吾爾語(yǔ)音素的特征矩陣中的特征形態(tài),以圖像膨脹運(yùn)算確定特征中的核心點(diǎn)覆蓋率作為概率分布函數(shù),利用基于模糊理論為基礎(chǔ)的近似模式識(shí)別計(jì)算音素特征矩陣的近似度;實(shí)驗(yàn)中,在單音素環(huán)境下識(shí)別的正確率達(dá)到77.5%,效果得到提升;在連續(xù)語(yǔ)流中識(shí)別音素,引入劃分音素的過程,在含有20至30個(gè)音素的連續(xù)語(yǔ)流的句子中,識(shí)別速率約為50 phonemes/min,劃分的丟失率約為5%,正確識(shí)別率約為62%。5)構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將特征矩陣預(yù)處理得到特征向量,實(shí)現(xiàn)按照語(yǔ)音學(xué)發(fā)音特征對(duì)維吾爾語(yǔ)的音素進(jìn)行分類,分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果以混淆矩陣解析,類別區(qū)分的效果明顯。6)建立圖形用戶界面,將本文的工作整合為易于操作的可運(yùn)行的桌面應(yīng)用程序,包括單音素和連續(xù)語(yǔ)流的識(shí)別效果,配置開發(fā)環(huán)境,充分利用計(jì)算機(jī)的硬件資源,提高系統(tǒng)的效率。
【關(guān)鍵詞】：維吾爾語(yǔ) 音素 語(yǔ)譜圖 圖像處理 模糊模式識(shí)別 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.34;TP391.41
【目錄】：

• 摘要2-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 引言8
• 1.2 語(yǔ)音識(shí)別國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀8-10
• 1.3 本論文研究背景及意義10-11
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容及組織11-12
• 第二章 維吾爾語(yǔ)音素的語(yǔ)音學(xué)圖像特征12-21
• 2.1 語(yǔ)音特征參數(shù)12-14
• 2.1.1 基音頻率12-13
• 2.1.2 共振峰頻率13
• 2.1.3 Mel頻率倒譜系數(shù)13-14
• 2.1.4 線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)14
• 2.2 語(yǔ)譜圖14-15
• 2.3 維吾爾語(yǔ)音素的語(yǔ)音學(xué)圖像特征15-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 音素的語(yǔ)譜圖像特征提取21-28
• 3.1 語(yǔ)譜圖轉(zhuǎn)化二值特征21-22
• 3.2 語(yǔ)譜圖像邊緣提取22-24
• 3.3 二值化與邊界融合24-25
• 3.4 圖像特征矩陣預(yù)處理25-26
• 3.5 本章小結(jié)26-28
• 第四章 音素識(shí)別與語(yǔ)音學(xué)特征分類28-45
• 4.1 模糊理論的應(yīng)用28-33
• 4.1.1 隸屬函數(shù)28-29
• 4.1.2 維吾爾語(yǔ)音素的隸屬函數(shù)29-32
• 4.1.3 模糊模式識(shí)別32-33
• 4.2 孤立單音素識(shí)別33-34
• 4.3 連續(xù)語(yǔ)流音素識(shí)別34-38
• 4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建38-42
• 4.4.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音學(xué)特征分類39-41
• 4.4.2 語(yǔ)音學(xué)特征分類實(shí)驗(yàn)41-42
• 4.5 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與運(yùn)行結(jié)果42-43
• 4.6 本章小結(jié)43-45
• 第五章 總結(jié)與展望45-48
• 5.1 總結(jié)45-46
• 5.2 展望46-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 在讀期間發(fā)表論文清單51-52
• 致謝52-53

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本文編號(hào)：568975