国内统计信号处理在语音识别的应用

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1、国内统计信号处理在音频模式识别中的应用摘要语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业，目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向

2、量机(SVM)等方法。在电话与通信系统中，智能语音接口正在把电话机从一个单纯的服务工具变成为一个服务的“提供者”和生活“伙伴”；使用电话与通信网络，人们可以通过语音命令方便地从远端的数据库系统中查询与提取有关的信息；随着计算机的小型化，键盘已经成为移动平台的一个很大障碍，想象一下如果手机仅仅只有一个手表那么大，再用键盘进行拨号操作已经是不可能的。语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统

3、识别精度已经大于98％，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方经济发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游、银行信息，并且取得很好的结果。调查统计表明多达85％以上的人对语音识别的信息查询服务系统的性能表示满意。可以预测在近五到十年内，语音识别系统的应用将更

4、加广泛。各种各样的语音识别系统产品将出现在市场上。人们也将调整自己的说话方式以适应各种各样的识别系统。在短期内还不可能造出具有和人相比拟的语音识别系统，要建成这样一个系统仍然是人类面临的一个大的挑战，我们只能一步步朝着改进语音识别系统的方向一步步地前进。至于什么时候可以建立一个像人一样完善的语音识别系统则是很难预测的。就像在60年代，谁又能预测今天超大规模集成电路技术会对我们的社会产生这么大的影响。在语音识别系统中必然存在预处理，存在语音信号处理的过程，因此能否对语音信号作很好的处理则是一个很重要的环节，因此我们可利用信号处理的理论对其进行描述。主题一：我国信号处理技术的发展

5、98年在中国电子学会和中国仪器仪表学会的组织下成立了信号处理学会该学会分个专业学组,即:理论与方法学组,振动信号处理学组,语声、图像及通信信号处理学组,雷声信号处理学组和信号处理系统与设备学组。在信号处理的理论和应用方面取得了一大究成果,使我国信号处理技术水平由起步一跃而进入了国际先进行列。1990年我国在北京主持召开了第一届国际信号处理学术会议,来自23个国家和地区的专家学者,交流了学科最新成果,250余篇论文中一半以上集中了国内的优秀成果。会议的胜利召开是我国信号进入国际学术行列的标志。特别值得欣慰的是我们学会的取名。我们的学会自成立开始即为信号处理学会,而国际IEEE的

6、相应学会“声学,语言信号处理学会"(ASSP)亦于1990年起更名为信号处理学会(SP)采用了与我国相同的名称。第二届国际信号处理学术会议IcsP’93将于1993年10月在北京召开,将有国内外稿件35。余篇发表,其中有近一半是国内稿件,将充分反映国内的研究水平。国内信号处理技术的进展可以从以下三个方面来介绍,即:1.理论和算法;2应用发展。1理论和算法.⑴离散变换1960年Good提出了快速付立叶变换的想法,1965年Cooley和Tukcy又独立地发表了FFT算法,数字信号处理发生了革命性的改变。Rader等于1970年提出了计算素数点的DFT方法(PFA)使FFT算法所

7、适用的范围从幕次序列长度推广到了素数序列长度的场合。Winograd于1978年在总结了Rader算法后,系统地提出了算法的结构理论。1984年Duhmel发表了义基基ZFFT算法,即SPFFT使DFT和FFT的算法进入了比较完善的地步。我国学者在PFA方法方面详细地讨论了它与FFT的关系,从映射的角度统一了素因子分解算法(PFA)、时域分解的Cooley一TukeyFFT算法和频域分解的Cooley一TukeyFFT算法。对PFA算法与基ZFFT算法的差别有了深刻的认识,并且指出基ZFFT的计算误差可