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1、連續(xù)數(shù)目字語音識(shí)別是當(dāng)今語音識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。本文簡(jiǎn)述了漢語數(shù)目字語音識(shí)別的發(fā)展與現(xiàn)狀,分析了漢語數(shù)目字語音識(shí)別的困難所在,對(duì)連續(xù)數(shù)目字語音識(shí)別方法進(jìn)行了研究。選取語音識(shí)別系統(tǒng)的特征參數(shù)時(shí),對(duì)LPC倒譜參數(shù)和MFCC參數(shù)進(jìn)行了比較,選擇能夠反映人的聽覺對(duì)語音感知特性的MFCC參數(shù)作為語音的特征參數(shù),同時(shí)考慮到特征參數(shù)各維分量對(duì)于識(shí)別性能的貢獻(xiàn),對(duì)各維分量進(jìn)行了加權(quán)處理。實(shí)驗(yàn)證明,基于MFCC的特征參數(shù)比LPC倒譜參數(shù)具有更佳的
2、抗噪性。本文還討論了在語音信號(hào)的聲學(xué)處理環(huán)節(jié)提高語音識(shí)別魯棒性的問題和方法。利用語音聲學(xué)信號(hào)的頻譜分析來尋找連續(xù)語音信號(hào)幀的分割點(diǎn),再結(jié)合音素分割方法,成功的提高了分割精度。實(shí)驗(yàn)表明mel標(biāo)度頻譜法比傳統(tǒng)的以信號(hào)的短時(shí)能量,過零率等簡(jiǎn)單特征作為判決特征參數(shù)的語音端點(diǎn)檢測(cè)方法更適合語音的分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種算法對(duì)于清音和噪聲,以及元音和輔音的區(qū)分都有很好的識(shí)別性能。系統(tǒng)采用VQ/HMM模型作為語音識(shí)別的聲學(xué)模型。對(duì)搜索算法,識(shí)別算法進(jìn)
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