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文檔簡介
1、現(xiàn)代語音識別系統(tǒng)廣泛采用隱馬爾可夫模型(HMM)，連續(xù)密度分布的HMM模型出于計算量的考慮和模型的簡化，往往把協(xié)方差矩陣假定為對角陣，但這無疑會降低識別性能。在確保語音信號識別率較高的前提下，本文采用一種基于SPM(分段概率模型)的新模型，這種模型不必進行矢量量化，它也具有連續(xù)密度分布的特征，卻沒有那么大的計算量，即連續(xù)距離密度的分段概率模型(CDD—SPM)。 本文主要研究基于AD1836和ADSP21161的語音識別系統(tǒng)及其
2、軟件設(shè)計。全文分析了線性預(yù)測倒譜系數(shù)(LPCC)，隱馬爾可夫模型(HMM)及其基礎(chǔ)上的連續(xù)距離密度的分段概率模型(CDD—SPM)，詳細介紹語音識別系統(tǒng)中基于ADSP21161 EZ-KIT-Lite開發(fā)板的處理單元和語音識別系統(tǒng)的起點判斷、語音樣本特征參數(shù)提取、語音信號的訓(xùn)練和識別等系統(tǒng)的軟件設(shè)計。根據(jù)最后試驗數(shù)據(jù)及系統(tǒng)分析，此系統(tǒng)技術(shù)指標完全滿足本設(shè)計系統(tǒng)的最初設(shè)計要求。 本文完成的主要工作： (1)分析了基于隱馬爾
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