版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,目前語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究已有了實(shí)質(zhì)性的突破。
本文在已有的研究成果上,對(duì)以SVM為聲學(xué)模型的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了相關(guān)的改進(jìn):針對(duì)連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別單元對(duì)系統(tǒng)性能有著直接影響的問(wèn)題,選取了音節(jié)作為識(shí)別單元并通過(guò)動(dòng)態(tài)循環(huán)雙門(mén)限起止點(diǎn)前后向搜索方法基本實(shí)現(xiàn)了每個(gè)獨(dú)立音節(jié)能夠被完整的切分出來(lái);同時(shí)為了使SVM模型獲得較好的訓(xùn)練數(shù)據(jù),在SVM模型訓(xùn)練前利用VQ對(duì)高維語(yǔ)音參數(shù)進(jìn)行聚類即碼本設(shè)計(jì),并在VQ中引入SAHKC
2、方法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的MFCC參數(shù)聚類,比傳統(tǒng)的K-means方法的聚類效果更優(yōu)越。
由于實(shí)際環(huán)境中存在的各種噪聲會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練環(huán)境和識(shí)別環(huán)境不匹配,使得大多在實(shí)驗(yàn)室中具有較高識(shí)別率的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在噪聲環(huán)境下的性能急劇下降。常規(guī)的消噪技術(shù)雖然對(duì)噪聲的抑制有一定的作用,但是存在一定的局限性。針對(duì)此種情況,本文在語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的前端采用了盲分離技術(shù)(BSS)與卡爾曼濾波器相結(jié)合的方法對(duì)含噪語(yǔ)音進(jìn)行消噪處理,使噪聲與目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)自動(dòng)分離,以得到
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于BSS和SVM的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于SVM的語(yǔ)音情感識(shí)別研究.pdf
- 基于SVM和HMM混合模型的語(yǔ)音情感識(shí)別和性別識(shí)別.pdf
- 基于SVM的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于粗糙集和SVM的語(yǔ)音情感識(shí)別.pdf
- 基于SVM的漢語(yǔ)語(yǔ)音情感識(shí)別研究.pdf
- 基于SVM的漢語(yǔ)語(yǔ)音情感識(shí)別的研究.pdf
- 基于SVM的語(yǔ)音情感識(shí)別和情感特征參數(shù)的研究.pdf
- 基于FPGA的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于HHT語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于HHT的語(yǔ)音情感識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于視覺(jué)信息的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于SVM和HMM混合模型的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于SVM的特定人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于HCC-SVM的字符識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于混淆網(wǎng)絡(luò)和輔助信息的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于遺傳優(yōu)化的多級(jí)SVM語(yǔ)音情感識(shí)別.pdf
- 基于HTK的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 基于SVM級(jí)聯(lián)式語(yǔ)音情感識(shí)別模型.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論