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《标准拉萨语的藏语语音识别技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、西藏大学硕士学位论文基于标准拉萨语的藏语语音识别技术研究姓名：裴春宝申请学位级别：硕士专业：中国少数民族语言文学指导教师：欧珠20090501摘要语音识别是当今语音研究的热点，它是涉及语音语言学、计算机科学、信号处理、生理学、心理学等多领域的一门交叉学科,也是模式识别和人工智能领域的重要分支。英语的语音识别经过多年的探索研究和实践已经走向了实用化。汉语语音识别自本世纪80年代起步至今也已取得重大突破，不断向实际应用阶段迈进。藏语语音识别技术的研究才刚刚起步，由于语言本身的复杂性所限，目前还停留在实验室研究阶段，尚未形成比较成熟的理论成果，因此藏语语音
2、识别技术要得到突破性进展并实现大规模实用，还要跨越很多障碍。本文以语音识别的发展历史、关键技术、人工智能理论及方法为出发点，提出了一个基本的藏语语音识别技术方案，即提取以拉萨话为基础的藏语语音的发音特点并以此作为语音识别的主要技术依据，通过基于小波变换的基音检测、基于倒谱特征的藏语语音端点检测和基于HMM的特征提取等技术手段来实现藏语小词汇量孤立词的语音识别。本文的研究结果为藏语语音识别、藏语语音合成等技术的进一步研究提供了基础和参考。关键词中文信息处理，藏语语音识别，特征提取，隐马尔可夫模型，美尔倒谱系数2ABSTRACTVoicespeechre
3、cognitionisthehotspotinresearch,itisacross-disciplinarythatinvolvedincomputationallinguistics,computerscience,signalprocessing,physiology,psychologyandotherareas,anditisalsoanimportantbranchinthefieldofpatternrecognitionandartificialintelligence.Afteryearsofexplorationandpracti
4、ce,Englishspeechrecognitionhasbecomepractical.Sincethe80softhiscentury,Chinesespeechrecognitionhasalsostartedamajorbreakthroughhasbeenachieved,andcontinuouslymovetothestageofpracticalapplication.Tibetanlanguagespeechrecognitiontechnologyhasjustbegun,duetothecomplexityoflanguage
5、itselflimited,isstillstayinginthelaboratorystageandisnotyetformamorematuretheoreticalresults,sotheTibetanlanguagevoicerecognitiontechnologytobeabreakthroughandachievelarge-scalepractical,itmustacrossthemanyobstacles.Thispaperanalyzedthespeechrecognition’sthehistoryofdevelopment
6、,keytechnologies,theoryandmethodsofartificialintelligence,providedtechnologyproposalofTibetanlanguagespeechrecognition.ExtractedfeaturesofLhasapronunciationandlookthemasthemainfoundationforTibetanspeechrecognition.ThroughWavelet-BasedPitchDetection,Cestrum-basedfeaturesoftheTib
7、etanvoiceactivitydetectionandHMM-basedfeatureextractionandothertechnicalmeanstoachieveTibetansmallvocabularyisolatedwordrecognition.TheresultsofthisarticleprovideatechnicalbasisandreferencetofurthertheTibetanlanguagespeechrecognitionandspeechsynthesis.KEYWORDSChineseinformation
8、processing，Tibetanspeechrecognition，Featureextraction，
