藏語語音識別在遠程教育中的應用
本文選題:遠程教育 切入點:語音識別 出處:《中央民族大學》2017年碩士論文
【摘要】:藏民族地區(qū)受地理位置等因素的影響,信息交流不暢,中小學教育資源與其它地區(qū)相比更加缺乏。而現(xiàn)代遠程教育跨越時空、資源共享的優(yōu)勢恰好彌補了藏區(qū)在教育資源上的不足,縮小了與其他地區(qū)在教育資源上的差距。遠程教育平臺中教學視頻的語音識別是網絡中視頻結構化處理必不可少的模塊,也是當今最為活躍的研究課題之一。本文闡述了藏語語音識別技術的相關原理以及應用在藏區(qū)遠程教育中的必要性。結合藏語的發(fā)音特點,在選擇元音和輔音作為建;那疤嵯,制作了發(fā)音字典,并利用隱馬爾可夫模型開發(fā)工具包建立了藏語的聲學模型和語言模型。之后將得到最優(yōu)識別結果的聲學模型、語言模型、發(fā)音字典等相關數(shù)據移植到Ubuntu系統(tǒng)中,并使用Qt Creator開發(fā)藏語連續(xù)語音識別系統(tǒng),實現(xiàn)了實時采音和識別的功能,最后將識別結果以藏語文字的形式顯示出來。本文將該系統(tǒng)應用到遠程教育中的藏族中小學語文教學視頻中。首先將視頻切分為幾個視頻段,然后提取出視頻中的音頻文件。使用開發(fā)的藏語連續(xù)語音識別系統(tǒng)識別出音頻文件中的藏語,通過和視頻文件的整合形成具有字幕的教學視頻。以這種方式建立視頻和文字間的對應關系,不但可以方便用戶查找視頻段,還能夠提高學習效率,方便視頻的觀看和學習內容的理解。在以后還可以對教學視頻中的關鍵詞進行檢索,讓用戶在使用時更加方便快捷。
[Abstract]:This paper introduces the relevant principles of Tibetan speech recognition technology and the necessity of using hidden Markov model to develop Tibetan continuous speech recognition system .
【學位授予單位】:中央民族大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:G434;H214
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本文編號:1701140
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