【摘 要】
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让计算机能听懂人类的语言,是人类自计算机诞生以来梦寐以求的追求。作为高科技应用领域的研究热点,语音识别(Speech Recognition)技术从理论的研究到产品的开发,是一项公认
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让计算机能听懂人类的语言,是人类自计算机诞生以来梦寐以求的追求。作为高科技应用领域的研究热点,语音识别(Speech Recognition)技术从理论的研究到产品的开发,是一项公认的极具挑战性和市场价值的工作,具有很强的理论研究意义和实际应用价值。本文研究了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)应用于语音识别技术的原理和方法。主要研究工作如下:1)探讨了语音识别的基本概念,分类和应用,并论述语音识别的发展和研究现状。2)从语音的发声原理开始,分析了语音参数对语音识别性能的影响,研究了基于VQ和HMM的语音识别系统的参数提取方法。3)探讨了矢量量化技术的原理,研究了矢量量化技术在语音识别中的应用。4)探讨了隐马尔可夫模型(HMM)的理论以及隐马尔可夫模型在语音识别中的应用,并详细介绍了利用HMM训练和识别的具体实现。5)通过研究,提出了矢量量化和隐马尔可夫模型相结合的VQ-HMM模型,并应用到数码语音识别中。
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