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1、第10卷第2期上海电机学院学报Vol.10No.22007年6月JOURNALOFSHANGHAIDIANJIUNIVERSITYJun.2007文章编号167122730(2007)0220127204基于仿生模式识别的语音识别研究徐毅,殷业,王沛(上海师范大学数理信息学院,上海200234)摘要:与传统模式识别的方法相比,仿生模式识别能识别单模板,并大大减小误识率。基于这两个优点,将仿生模式识别应用于语音信号处理中,进行2次识别。第1次使用传统模式识别方法,第2次为单模板识别。对小词汇量的关键词识别实验结果表明能够大大降低误识率。关键词:语音识别;模式识别;
2、仿生模式识别;关键词识别;误识率中图分类号:TP15文献标识码:ATheSpeechSignalRecognitionBasedonBionicPatternRecognitionXUYi,YINYe,WANGPei(MathematicsandSciencesCollege,ShanghaiNormalUniversity,Shanghai200234,China)Abstract:Comparedwiththetraditionalpatternrecognition,bionicpatternrecognitioncanrecog2nizesinglete
3、mplateandreduceerrorrate.Basedonthetwomerits,thebionicpatternrecognitionisappliedtospeechsignalprocessingwiththeuseofsecondaryidentification.Firstly,itusestraditionalmethodsofpatternrecognition,secondly,itusessingletemplaterecognition.Smallvocabularykey2wordspottingexperimentalresult
4、sshowasignificantlylowererrorrate.Keywords:speechrecognition;patternrecognition;bionicpatternrecognition;keywordspot2ting;errorrate语音识别本质上是一种模式识别,因此,识别算物的识别功能恰恰相反,人类认识事物是以类类样法的好坏对识别效果影响巨大。在半个多世纪的发本的“认识”过程,即一类样本与无限类未知样本的展中,各种算法层出不穷,如滤波器模型法、线性预区分,侧重于“认识”,只有在细微处才重视“区别”。测技术(LP)、动态时间规整算法(
5、DTW)、隐马尔科正是由于这些模式识别方法忽略了“认识”的概念,夫模型(HMM)、矢量量化技术(VQ)、人工神经网必然会带来2个缺点:①首次遇到未学习过的新事络(ANN)和支持向量机(SVM)等。但现有的这些物时容易误认为是某一种学习过的旧事物,造成误方法只侧重于“区别”,即一类样本于有限类已知样识;②在对未学习过的新事物进行新的学习时,往本的区分,而忽视了“认识”的概念。这与人类对事往会打乱旧知识,即破坏对学习过的旧事物的识收稿日期:2006210220基金项目:上海市教委会科学基金资助项目(04DC33)作者简介:徐毅(19832),男,硕士研究生,专业方向
6、:语音处理和识别等。©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net128上海电机学院学报2007年第2期[1]别。的拓扑属性,从而对这类样本在特征空间中的分布[3,4]王守觉院士提出的仿生模式识别(拓扑模式识状况加以合理覆盖。别)就是强调用“认识”模式取代传统的“分类”模式,2基于仿生模式识别的语音识别因而,比传统模式识别方法会有较大优势,已经在人脸识别、波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计2.1语音
7、识别的基本原理等领域获得了成功。笔者将此方法引入语音识别领语音识别主要包括语音信号预处理、特征提取、域,利用仿生模式识别的基本原理进行语音识别。特征建模(建立参考模式库)、模式匹配和后处理几1仿生模式识别原理个功能模块,其中后处理为可选部分,如图3所示。以往,人们在研究模式识别问题时,考虑的出发点都是怎样利用统计决策理论对若干有限类别的样本进行最优分类划分。而仿生模式识别是利用高维空间几何分析方法对一类一类样本进行“认识”。图[2]1为仿生模式识别与传统模式识别的比较。图3基于仿生模式识别的语音识别原理框图Fig.3Thefunctionalblockdiagr
8、amofspeechre
