【摘 要】
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该文概述了语音识别的发展历史与现状,通过研究汉语数字音的特点及常用特征参数,提出了一种新的描述语音信号特征的非线性规整多门限过零率特征矢量及一种基于时域波形匹配的
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该文概述了语音识别的发展历史与现状,通过研究汉语数字音的特点及常用特征参数,提出了一种新的描述语音信号特征的非线性规整多门限过零率特征矢量及一种基于时域波形匹配的基音快速算法.识别时,利用基音、清音音长的信息,进行分类判决.对相似音组,采用BP神经元网络进行细判.对于非特定人训练集的识别率达到94.53%,非训练集的识别率在90%以上,其中识别时间为1--2秒.特别是通过加入自适应算法,提高了非特定人对系统的适应性和识别率.这种算法运算量小,适用于单片机实时识别.另外,还用8031单片机设计制做了一个具有实用价值的小型语音识别系统.实验表明,非线性规整的多门限过零率特征矢量是适用于非特定人、小字表、实时语音识别的有效特征参数.
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