本文關鍵詞：小型語音識別系統(tǒng)的研究和開發(fā)

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【摘要】：語音是人與機器之間進行交流的重要工具. 語音識別就是讓機器聽懂人的 話, 語音識別技術在實際中得到廣泛應用 .本文小型語音識別系統(tǒng)是針對小詞匯 量的孤立詞語音識別 .本論文從兩個方面進行論述: 一方面從模式識別的角度研究 .討論了語音識別的原理和模型, 建立了小型 詞庫的語音識別模型. 論文首先介紹了語音識別的基本原理, 包括語音信號的數 字模型和語音信號的數字處理 .重點論述了語音的分幀和端點檢測 ,語音信號特 征的提取是語音識別的重要環(huán)節(jié). 本文介紹了兩種語音特征參數:線性預測倒譜 系數(LPCC)和Mel 頻率倒譜系數(MFCC) 我們選取 MFCC 參數作為語音 識別的特征參數 .本文論述了動態(tài)時間規(guī)整算法(DTW) 和隱馬爾可夫模型 (HMM) 的原理 .重點講述了在語音識別系統(tǒng)的應用 ,基于 DTW 建立了針對 特定人的小型語音識別模型. 對0-9 十個數字和 23 個中文詞匯進行識別實 驗 ,取得了較好的識別效果. 基于連續(xù)高斯分布的HMM建立了針對非特定人的 小型語音識別模型 .對十個數字進行了非特定人識別實驗, 取得了初步實驗結果; 另一個方面從指令系統(tǒng)的軟件開發(fā)考慮, 利用軟件開發(fā)包Speech API. 建立 一個嵌入內窺鏡成像系統(tǒng)的語音指令識別系統(tǒng) ,在指令識別系統(tǒng)上對 23 個中文 詞匯進行語音識別測試 ,取得較好的識別效果, 解決了系統(tǒng)的語音拒識問題, 提 出了改進系統(tǒng)識別效果的方法
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2004
【分類號】：R318.6

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9 王，

本文編號：1241305