语音识别处理
人工智能应用：语音识别图像识别与自然语言处理
人工智能应用：语音识别图像识别与自然语言处理人工智能应用：语音识别、图像识别与自然语言处理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴技术，正在快速地改变我们的生活和工作方式。
其中，语音识别、图像识别和自然语言处理是人工智能应用领域中的重要组成部分，它们为我们提供了更加智能化和便捷化的体验。
本文将重点探讨这三个方面的应用。
第一部分：语音识别语音识别技术是人工智能领域最重要的研究方向之一。
当我们与智能手机或智能音箱进行语音交互时，语音识别技术能够准确地将我们的语音转化为文本，从而帮助我们实现语音控制、语音搜索等功能。
例如，通过智能手机上的语音助手，我们可以通过简单的语音指令完成打电话、发短信、搜索资讯等操作。
语音识别技术还广泛应用于语音转换成文字的场景，如会议记录、讲座记录等。
除了便捷性，语音识别技术在某些特定领域还发挥着重要作用。
在医疗领域，语音识别技术可以帮助医生记录病历、处方等信息，提高工作效率。
在汽车领域，语音识别技术可以实现语音导航、语音播放音乐等功能，让驾驶更加安全、便捷。
随着语音识别技术的不断发展，它将在更多领域发挥重要的作用。
第二部分：图像识别图像识别技术是人工智能的另一个重要应用领域。
通过对图像进行分析和识别，图像识别技术可以帮助我们识别物体、人脸、场景等信息。
例如，人脸识别技术可以应用于安防领域，通过识别人脸来判断身份、进行门禁管理等。
而物体识别技术则可以应用于自动驾驶、智能家居等场景，实现智能化控制功能。
图像识别技术在医疗、工业、农业等领域也有广泛的应用。
在医疗领域，通过图像识别技术可以辅助医生进行疾病诊断、影像分析等。
在工业领域，图像识别技术可以用于产品质量检测、生产线控制等。
在农业领域，图像识别技术可以帮助农民实现智能化种植、无人机作业等。
可以说，图像识别技术已经开始深入到各行各业，为我们的生活带来了巨大的便利。
第三部分：自然语言处理自然语言处理技术是指使机器能够理解、处理和生成自然语言的技术。
语音识别的基本流程
语音识别的基本流程
语音识别的基本流程可以概括为以下几个步骤：
1.音频输入：语音识别系统的起始点是音频输入。
这可以来自麦
克风、录制的音频文件或电话系统。
2.预处理：音频输入需要进行预处理，以去除背景噪音，使音量
正常化，并过滤掉无关的声音，以提高语音识别系统的准确性。
3.特征提取：预处理后的音频输入被转换为一组代表语音信号的
特征。
这一步的目的是将语音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量。
4.声学建模：特征向量被用来训练声学模型，这是一个统计模型，
将输入特征映射到语音单位，如音素或子音素单位。
声学模型是在大量标记过的语音数据上训练的，这些数据包括音频输入和其相应的转录。
5.语言建模：声学模型的输出与语言模型相结合。
语言模型代表
所讲语言的统计特性，通过提供上下文和对可能的单词序列的限制来帮助提高识别精度。
6.解码：声学模型和语言模型的综合输出被用来为输入的语音生
成一个可能的单词序列或假设的列表。
7.识别结果输出：系统根据声学模型、语言模型以及字典与解码
等环节的综合结果，为输入的语音生成一个最终的识别结果，可以是文本信息或命令执行等。
以上是语音识别的大致流程，供您参考，如需获取更多信息，建议咨询语音识别领域的专业人士。
语音识别技术解决方案
语音识别技术解决方案随着科技的不断进步，语音识别技术在各个领域得到了广泛应用，如智能助理、语音交互设备、语音翻译等。
语音识别技术已经成为了提高工作效率和用户体验的重要工具。
本文将重点介绍语音识别技术的解决方案，探讨其应用场景、技术原理以及未来发展趋势。
一、语音识别技术的应用场景1. 智能助理与智能音箱语音识别技术已经被广泛应用于智能助理和智能音箱，如Siri、Alexa等。
它们可以通过语音指令控制智能设备，提供天气预报、新闻播报、音乐播放等服务。
2. 语音翻译与语音搜索语音识别技术在语音翻译和语音搜索中也扮演着重要角色。
人们可以通过语音输入要翻译的文本或进行搜索，提高输入效率和准确率。
3. 语音识别助手语音识别技术还可以用于语音交互设备，如智能手表、智能眼镜等。
通过语音控制这些设备，人们可以更方便地操作和获取信息。
二、语音识别技术的技术原理语音识别技术的核心是将声音转换为可识别的文字。
具体而言，语音识别技术涉及到信号处理、特征提取、语音模型和语言模型等几个步骤。
1. 信号处理语音信号经过采样、量化和编码等处理，将其转换为数字信号，便于计算机进行处理。
2. 特征提取从数字信号中提取特定的声学特征，如音频频率、能量等，以便进一步分析和处理。
3. 语音模型语音模型是根据语音特点和规律构建的模型，用于对语音进行分类和识别。
常用的语音模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。
4. 语言模型语言模型是用于对语言进行理解和匹配的模型，通过分析语音中的语言规则和语义信息，进一步提高识别准确率。
三、语音识别技术的未来发展趋势1. 多语种支持随着全球化的发展，多语种支持成为了语音识别技术的一个重要趋势。
未来的语音识别技术将更加注重多语种的研究和开发，提供更全面的语音识别服务。
2. 声纹识别声纹识别是利用个人声音特征进行身份认证的技术，它与语音识别技术有着密切的关系。
未来语音识别技术将更加注重声纹识别的研究，提供更安全可靠的身份认证。
数字信号处理作业之语音识别与处理精选全文
可编辑修改精选全文完整版数字信号处理之语音识别与处理学号姓名赵典一语音信号众所周知，语音在人类社会中起了非常重要的作用。
在现代信息社会中，小至人们的日常生活，大到国家大事、世界新闻、社会舆论和各种重要会议，都离不开语言和文字。
近年来，普通电话、移动电话和互联网已经普及到家庭。
在这些先进的工具中，语音信号处理中的语音编码和语音合成就有很大贡献。
再进一步，可以预料到的口呼打字机(又称听写机，它能把语音转换为文字)、语音翻译机(例如输入为汉语，输出为英语，或者相反)，已经不是梦想而是提到日程上的研究工作了。
20 世纪60 年代中期形成的一系列数字信号处理方法和算法, 如数字滤波器、快速傅里叶变换(FFT)是语音数字信号处理的理论和技术基础。
而70 年代初期产生的线性预测编码(LPC)算法, 为语音信号的数字处理提供了一个强有力的工具。
语音信号的编码和压缩是语音信号处理的主要内容。
语音信号处理在通信、语音识别与合成、自然语言理解、多媒体数据库以及互联网等多个领域有广泛的应用, 同时它对于理解音频类等一般的声音媒体的特点也有很大的帮助。
对于移动通信来说, 最多的信息是语音信号, 语音编码的技术在数字移动通信中具有相当关键的作用, 高质量低速率的语音编码技术是数字移动网的永远的追求。
所谓语音编码是信源编码, 它是将模拟语音信号变成数字信号以便在信道中传输。
除了通信带宽的要求外, 计算机存储容量的限制也要求对语音信号进行压缩, 以满足海量数据情况下进行实时或准实时计算机处理的目的。
二、语音信号处理的发展史：声学是物理学的一个分支学科，而语言声学又是声学的一个分支学科。
它主要的研究方向是人的发声器官机理,发声器官的类比线路和数学模型,听觉器官的特性(如听阈、掩蔽、临界带宽、听力损失等) ,听觉器官的数学模型,语音信号的物理特性(如频谱特性、声调特性、相关特性、概率分布等) ,语音的清晰度和可懂度等。
当今通信和广播的发展非常迅速,而语言通信和语言广播仍然是最重要的部分,语言声学则是这些技术科学的基础。
语音识别中的语音信号预处理与特征提取优化
语音识别是人工智能领域的一个重要应用，它涉及到对语音信号的预处理和特征提取。
预处理和特征提取是语音识别中的关键步骤，它们的质量直接影响着语音识别的准确性和性能。
以下是关于语音识别中的语音信号预处理和特征提取优化的几点建议：一、语音信号预处理1. 信号采集：使用高质量的麦克风或者语音拾取设备进行语音采集，保证信号的纯净性和稳定性。
2. 噪声消除：对于来自环境或其他设备的噪声，需要进行适当的噪声消除处理。
可以使用数字滤波器、噪声掩蔽等技术进行噪声消除。
3. 采样率转换：对于不同采样率的数据，需要进行采样率转换，以保证数据的统一性和可处理性。
4. 增益控制：对语音信号的增益进行适当的控制，以保证信号的动态范围，避免过载或不足。
二、特征提取优化1. 短时傅里叶变换（STFT）：STFT是一种常用的语音特征提取方法，可以将时域的语音信号转换为频域的特征向量。
通过调整窗口大小和重叠长度，可以提高特征的准确性和鲁棒性。
2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）：MFCC是一种基于人类听觉特性的特征提取方法，它可以反映语音的纹理和情感。
通过优化MFCC的计算方法，可以提高特征的稳定性和准确性。
3. 深度学习特征：近年来，深度学习技术在语音识别领域得到了广泛应用。
通过使用深度学习模型（如卷积神经网络）对语音信号进行特征提取，可以获得更加复杂和有效的特征向量。
这些特征向量可以更好地捕捉语音的内部结构和模式。
4. 特征选择和优化：选择适合特定应用场景的特征组合，可以提高特征的准确性和性能。
同时，对特征进行适当的归一化、平滑等处理，可以提高特征的可解释性和稳定性。
三、优化流程1. 实验验证：通过实验验证不同的预处理和特征提取方法的效果，选择最适合特定应用场景的方法。
2. 参数调整：根据实验结果，对预处理和特征提取过程中的参数进行适当的调整，以提高性能。
3. 评估指标：使用准确率、召回率、F1得分等评估指标来评估语音识别的性能，并根据评估结果进行优化。
语音识别语音处理的原理
语音识别语音处理的原理一、引言语音识别是指将人类语音转换为可识别的文字或命令的技术。
而语音处理则是对语音信号进行预处理和特征提取的过程。
本文将介绍语音识别和语音处理的原理和技术。
二、语音信号处理的基本流程语音信号处理的基本流程包括预处理、特征提取和模式识别三个步骤。
1. 预处理预处理是指对原始语音信号进行一系列的处理，以提高信号质量和减少噪音干扰。
常见的预处理技术包括去噪、降噪和归一化等。
去噪是指通过滤波器等方法去除语音信号中的噪音成分，以提高信号的清晰度和准确性。
降噪是指通过降低信号的幅度范围，使得信号在传输和处理过程中不会被截断或失真。
归一化是指将语音信号的幅度范围缩放到特定的范围内，以便后续的特征提取和模式识别。
2. 特征提取特征提取是指从预处理后的语音信号中提取具有代表性的特征，以便用于模式识别和分类。
常见的特征提取方法包括短时能量、短时过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
短时能量是指在一段时间内语音信号的能量大小，可以用于判断语音信号的强弱和变化。
短时过零率是指在一段时间内语音信号的正负交叉次数，可以用于判断语音信号的频率和变化。
MFCC是一种基于人耳听觉特性的特征提取方法，通过将语音信号转换为梅尔频率谱图，并对其取对数和离散余弦变换（DCT），得到一组具有代表性的特征向量。
3. 模式识别模式识别是指将特征向量与已知的语音模式进行比较和匹配，以确定语音信号的类别或内容。
常见的模式识别方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）和人工神经网络（ANN）等。
HMM是一种统计模型，能够对语音信号的时序特性进行建模和分析，常用于连续语音识别。
GMM是一种概率模型，能够对语音信号的概率分布进行建模和估计，常用于离散语音识别。
ANN是一种模拟人脑神经网络的模型，能够通过训练和学习，实现对语音信号的自适应和分类。
三、语音识别技术的发展和应用随着计算机和人工智能技术的不断发展，语音识别技术已经取得了显著的进展和广泛的应用。
语音识别与自然语言处理
语音识别与自然语言处理近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音识别与自然语言处理成为热门的研究领域。
语音识别技术能够将人的语音信号转化为可识别的文字形式，而自然语言处理则致力于让计算机理解和处理人类的自然语言。
本文将深入探讨语音识别与自然语言处理的关系与应用。
一、语音识别技术语音识别技术是指将人的语音信号转化为计算机可理解的文本。
它是基于声学模型、语言模型和发音词典实现的。
声学模型主要用于对语音信号进行特征提取和声学建模，语言模型则用于对语音信号进行语言建模和识别概率的计算，发音词典则用于提供词的发音信息。
这些模型的结合能够实现准确的语音识别，并且在大数据和深度学习的支持下，其性能不断提升。
语音识别技术在实际应用中有着广泛的应用，尤其是在智能语音助手、语音交互、语音搜索和语音转写等领域。
例如，智能语音助手能够通过语音识别技术理解并执行用户的命令，提供语音交互的便利；语音搜索能够通过语音识别技术将用户的语音查询转化为文字搜索，并返回相关结果；语音转写能够将音频文件中的语音内容转化为文本，方便后续的信息处理和分析。
二、自然语言处理技术自然语言处理技术是指让计算机能够理解和处理人类的自然语言。
它包括自然语言理解和自然语言生成两个方面。
自然语言理解主要用于将人的自然语言转化为计算机可理解的表示，例如将句子进行分词、词性标注和句法分析等；自然语言生成则是将计算机的表示转化为人类可理解的自然语言，例如将计算机生成的答案转化为文字回答或语音输出。
自然语言处理技术在各个应用场景中都发挥着重要作用。
在机器翻译领域，通过自然语言处理技术可以将一种语言的文本自动翻译成其他语言的文本，实现跨语言的交流和理解；在情感分析领域，通过自然语言处理技术可以对用户的评论和情感进行分析，帮助企业了解用户的需求和反馈；在智能客服领域，通过自然语言处理技术可以理解用户的问题并提供相应的解答，提高客户服务的质量和效率。
三、语音识别与自然语言处理的关系与应用语音识别和自然语言处理是密切相关的两个研究领域。
语音信号处理语音识别.课件.ppt
对信赖度低的识别结果的Rejection处理也是一个很重要的课题， 可以考虑利用音节识别得到的得分补偿的方式进行拒识别处理， 在这种方式中，利用在不限定识别对象的条件下求得的参考得 分来补偿的识别结果，并用补偿过的识别得分进行拒识别判定。
❖ 语音区间的端点检测:端点检测的目的是从包含语音的一段信号 中确定出语音的起点以及终点。有效的端点检测不仅能使处理 时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系 统具有良好的识别性能。传统的端点检测方法是将语音信号的 短时能量与过零率相结合加以判断的。但这种端点检测算法如 果运用不好，将会发生漏检或虚检的情况。为了克服传统端点 检测算法的缺点，已有很多改进方法被提出来。例如，可以考 虑采用基于相关性的语音端点检测算法。
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❖ 连续语音的自动分段:连续语音的自动分段，是指从语音信号流中
自动地分割出识别基元的问题。把连续的语音信号分成对应于各 音的区间叫做分割（Segmentation），分割的结果产生的区间 叫做分割区间（Segment），给分割区间付与表示音种的符号 叫做符号化。汉语自动分段是指根据汉语特点及其参数的统计规律，
一般语音识别系统按不同的角度有下面几种分类方法。 ❖ 孤立词、连接词、连续语音识别系统以及语音理解和会话系统。
❖ 大词汇、中词汇和小词汇量语音识别系统。
❖ 特定人和非特定人语音识别系统。
❖ 语音识别所采用的方法也可以作为语音识别系统分类的依据， 因此，也有从识别方法上来对语音识别系统进行分类的。语音 识别方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三 种。
需要指出的是，一个成功的语音识别系统的建立，一定要结合其具 体的应用背景，选择不同的识别策略、以及硬件平台和软件平台。另外， 更应注意的是，语音识别系统的建立应当结合语言的自然特点，否则， 将很难达到较高的水平。
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在这篇中文摘要中,第二部分详细解释了遇到的问题。在第三部分中,提出了该论文解决问题的最重要最显著的论点。在第四部分是对成绩的总结,第五部分提出对未来研究的一些建议。
2.论文的研究内容
汉语普通话是一种音节结构化的语言。在这种语言中,有很多音节在语谱图上非常相似。由于这种相似性,因此很难区分它们。于是,有必要使用
更加复杂的算法正确地区分和识别它们。
一个标准的以及其改进的随机模型语音识别方法能同时提高识别的正确率和计算的速度。梅尔频率倒谱声学特征矢量(MFCCs)、基于段长分布的隐含马尔可夫模型(DDBHMM)是连续大词汇量(CLV)汉语普通话语音识别的系统(M-ASR)的组成部分。
因此现在的问题是怎么才样能找到好的能增强表达语义信息的特征,从而能提高系统的识别率,并增强系统对噪声的稳健性和对说话人的不敏感性。现有的汉语普通话自动语音识别系统中,使用的都是基于MFCC算法的特征。该特征在识别时对发音相近的汉语音节很难区分。鉴于此,将介绍一些对现有的语音识别系统的特征进行改进的算法,这些算法对由清华大学电子工程系开发的THEESP语音识别系统中采用的特征提取方法进行了扩充。
3.期刊论文黄丽霞.张雪英.HUANG Li-xia.ZHANG Xue-ying Laguerre滤波器在抗噪语音识别特征提取中的应用-
计算机工程与应用2008,44(18)
为克服FIR滤波器存在的通阻带特性差、滤波器阶次高等缺点给语音识别系统带来的不利影响,采用Laguerre滤波器组代替过零峰值幅度特征提取中使用的FIR滤波器组进行前端处理.在仔细研究FIR滤波器参数确定方法的基础上.叙述了Laguerre滤波器原理及参数计算方法,并给出了计算结果.孤立词、非特定人语不仅使识别系统抗噪性能优于使用FIR滤波器,而且滤波器阶数也大为下降.
本论文的研究目标就是在中文语音识别系统进行粗识别和精识别的两个阶段都设计一些算法用来提高系统的识别率。改进的方向就是使用新的、有效的和独立的特征去加入或者替换现有的基于MFCC特征的算法,使得那些容易混淆的音节在新的特征空间中的距离能够增大,从而提高系统的稳健性
,最终导致识别率的提高。
3.论文的研究方法和创新内容
5.学位论文法杜尔基于非线性时间谱的语音识别多重外周特征提取算法2003
1.简介
特征提取在实现稳健的语音识别中扮演了重要的角色。好的特征应该在类内具有尽可能多的相似性、而在类间则应该尽可能的不同。在设计和开发更先进的语音识别系统中,稳健特征的提取是提高系统性能的重要的手段之一。很显然不同的特征或者特征中的不同参数各自能更好地描述特定的语音类别。
接着,论文以上述系统为基础,提出了改进ZCPA特征,即组合差分ZCPA特征。该特征利用了语音差分信号的特性,增加信号差分信息到ZCPA特征中。新特征能提取叠加在低频中的高频信息,一定程度上弥补了ZCPA特征的不足,获得了改进的实验结果。
本文同时对识别系统的前端滤波器进行了研究。提出使用Bark小波滤波器代替FIR滤波器。由于大多数小波,无论是二进小波、小波包还是M带小波,其频域的划分都是一种倍频程关系,这与人耳的临界频带的划分相差很大。因此,若有一种小波能按照临界带宽划分频带,则这样的小波更符合人耳对声音的感知。Bark小波就是这样一种小波,它按照临界带宽来非均匀地划分频带,更接近人耳对声音频率的感知。构造Bark小波的基本思想是:所选择的小波母函数在Bark域满足时间一带宽积最小,即为Bark域的高斯函数;母小波在Bark域的带宽相等。论文分析了该小波的分解和重构性质,给出了其时域和频域特性以及Bark小波滤波器用于前端处理的原理,仿真实现了基于Bark小波滤波器和ZCPA特征的语音识别系统,获得了改进后的结果,提高了系统的识别率。
THEESP语音识别系统使用了基于段长分布的隐含马尔可夫模型。这个汉语语音识别系统(M-ASR)在识别过程中是分两个阶段进行的:第一阶段叫做粗识别阶段,在这个阶段中,系统只区分音节而不区分音调;第二阶段叫精识别阶段,在这个阶段中,每个音节的四个音调都会予以考虑。在本论文研究中,用这个中文识别系统作为基线系统。
论文首先介绍了传统的语音特征参数MFCC,它是基于人耳听觉特性设计的一种特征参数,在静音环境下能得到较高的识别率,但在信噪比较低时识别率急剧下降,不利于实用化。本文通过对MFCC算法的分析和研究,发现其中的FFT和DCT在整个时频空间使用固定的分析窗,这不符合语音信号特性
,而小波变换具有多分辨率特性,更符合人耳的听觉特性。因此,本文将小波变换和MFCC算法相结合,提出了三种新的语音识别特征:①DWTMFCC是用DB3小波变换代替MFCC算法中的FFT得到的;②MFCBWC是用临界带小波替换MFCC特征提取中的DCT,克服了DCT的缺陷;③CBMFCBWC特征是在MFCBWC特征算法的前端采用临界带小波变换而得到的一种新特征。本文通过大量仿真试验证明,基于三种新特征的识别率比原来MFCC的识别率有了很大提高,特别是在低信噪比和大词汇量情况下。
本文围绕抗噪语音识别这个中心,完成了以下研究工作。首先实现了具有过零峰值幅度(ZCPA:Zero-crossingwithPeakAmplitude)特征的语音识别系统,它是基于人耳的听觉模型建立起来的。该模型通过分析和计算语音信号相邻上升过零点间的间隔,并将之分配到对应的频率箱,以此反映信号的频率信息;再通过检测相邻上升过零点间的峰值幅度并进行非线性压缩,对频率箱幅度进行加权。论文分析了该系统的抗噪性能,通过实验证明了这种系统的抗噪性能优于常用的由LPCC,MFCC作为识别特征的系统性能。
作者:潘洋
学位授予单位:兰州大学
1.学位论文惠博语音识别特征提取算法的研究及实现2008
语音信号具有很强的时变特性,在较短的时间间隔中语音信号的特征可看作基本保持不变,这是语音信号处理的一个重要出发点。语音识别率的高低,也都取决于语音信号特征提取的准确性和鲁棒性。因此,语音信号特征提取在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。
2、使用VC++根据动态时间规整模型实现了一个连接数字串语音识别系统,并进行了实验分析。系统的组成模块和语音识别系统的基本构成模型一致。在实现时选用了美尔频率系数(MFCC)。
3、实验过程中发现了汉语数码易于混淆的问题,在模板训练方法和参考模板两方面做了改进,提出了使用多对特征矢量序列进行鲁棒性训练和进行声韵母分割来构造参考模板的方法。
6.期刊论文惠博.冯宏伟.李星军.HUI Bo.FENG Hong-wei.LI Xing-jun基于掩蔽特性的一种语音识别特征提取算
法-电声技术2008,32(7)
通过对Bark频带和Mel频标之间关系的研究,得到一个BarkMel临界带表,在此基础上详细介绍了一种基于人耳听觉掩蔽特性的MFCC计算方法.实验表明,该方法可使掩蔽特性在MFCC参数提取中达到最优化,提高识别率,具有一定的鲁棒性.
7.学位论文张林噪声环境下基于MFCC的鲁棒语音识别研究2009
语音识别系统在噪声环境下的鲁棒性是关系到语音识别能否走向完全实用化的关键,也是当前语音识别技术研究的热点和难点。噪声鲁棒性问题的根源为语音识别训练和测试环境之间的不匹配,噪声鲁棒语音识别的目的就是消除噪声引起的训练环境和测试环境之间的不匹配,其方法分为4种:鲁棒性特征提取、语音增强、模型补偿、麦克风阵列。本文重点研究了其中的鲁棒特征提取方法,利用听觉特征机理,借助已有的加窗以及子带技术,尝试构建鲁棒性比较强的特征向量,从而提高噪声环境下的语音识别性能,使其能够很好地应用在实际环境中。本文主要针对基于Mel频率倒谱频率(Mel Frequency Cepstrum Coeficients,MFCC)特征提取,将常规的MFCC特征提取过程进行改进。主要工作如下:
寻找语音信号的“完美的”表达方法是许多研究人员孜孜以求的目标。本论文的研究中,寻求从不同的角度来研究和处理这个问题。不只用一种单一的特征表示方法,而是用多种不同的特征表示方法,这包括用时间频谱特征的表示方法。
4.结论
在这篇论文中,根据研究工作的先后次序,在论文的五个章节中先后提出并测试了许多算法。论文的研究工作从研究测试语谱图开始,并最终取得了很大的进展。在时间谱特征的基础上,运用特征补偿或是用提取新特征方法,使得现有的THEESP中文识别系统的性能得到了明显的提高。
随后论文介绍了ZCPA特征参数。这种特征在计算上升过零率获取频率信息时漏掉了部分高频信息,而且提取出来的密度信息与人耳的感觉特性不相符合。文中将语音信号作差分,通过计算差分信号的上升过零率获得高频信息;利用加权矩阵对密度信息加权,使之与人耳的听觉感受相吻合,从而弥补了ZCPA特征的缺陷。最后试验证明,经过改进后ZCPA识别率有了很大提高。
最后,结合加窗以及子带频谱质心,将描述频谱峰值位置信息的子带质心应用到提取过程,建立基于HMM模型的识别系统。
本文采用英国剑桥大学的HTK语音识别工具进行仿真实验,实验结果表明,改进后的特征提取算法跟基准系统相比,识别性能及鲁棒性有一定程度的提高。
4、最后本文研究了汉语连续语音识别中的声学建模方法,给出了识别汉语易混淆词的方法。
本文通过对实际语音识别系统各个部分的实验和研究,为进一步开发实用性语音识别系统的工作做了基础性的工作。
2.学位论文梁五洲抗噪语音识别特征提取算法的研究2006
语音识别在通信等领域有着广泛的用途,其中语音特征参数提取是语音识别系统的一个重要组成部分。特征参数性能的优劣直接影响着系统的性能,而环境噪声是制约特征参数性能的关键因素。本文以噪音环境下语音特征参数的提取为研究对象,分析了人耳的听觉特性,在对传统语音特征参数MFCC的深入分析和研究基础上,提出了三种基于小波变换和人耳听觉特性的改进MFCC特征。论文还提出了一种对ZCPA特征参数改进的方法。