【摘 要】
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语音识别技术以语音信号处理为研究对象。本文主要研究小词汇量、非特定人、孤立词的汉语语音识别算法与实现。文章首先介绍了隐马尔可夫模型(HMM),包括HMM的参数估计,Viterb
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语音识别技术以语音信号处理为研究对象。本文主要研究小词汇量、非特定人、孤立词的汉语语音识别算法与实现。文章首先介绍了隐马尔可夫模型(HMM),包括HMM的参数估计,Viterbi算法等。接着阐述了如何利用HMM构建语音识别系统,分别讨论了基于离散HMM(DHMM)和连续HMM(CHMM)的孤立词语音识别系统。CHMM和DHMM的差别在于观测值的概率分布函数。DHMM的概率分布函数是离散的概率值,而对CHMM则是连续的概率密度,CHMM最常采用的概率密度函数是高斯混合模型(GMM)。DHMM具有运算量小、存储少的优点,但由于DHMM存在量化误差,识别精度较CHMM低。在孤立词语音识别系统中,词表外(OOV)的语音输入将会对语音识别系统产生难以预料的结果,这是设计中需要避免的,因此研究拒识算法变得十分重要。拒识算法主要有两种方法,一是利用废料模型,二是利用已有的识别结果进行辨识。第一种方法需要额外训练废料语音,而且一般难以选择合适的废料语音。因此实际应用中一般选择第二种方法。本文通过研究识别结果,最终通过识别概率中的最大和次大概率差作为拒识算法的判别依据。在PC机上难以模拟在实际设备上所使用的语音识别系统,例如背景噪声的干扰,语音信号的实时输入和实时处理,本文介绍了在TI公司的DM642 DSP上实现孤立词语音识别的方法,包括语音信号的输入,以及VAD算法的实现等。
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