小词汇量语音识别系统的设计

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1、31淮南师范学院2011届本科毕业生小词汇量语音识别系统的设计学生：詹晶晶指导教师：沈晓波淮南师范学院电气信息工程系摘要：随着语音识别理论研究的深入和数字信号处理软、硬件技术的发展，语音识别技术应用的研究越来越受到人们的关注。人类与计算机进行交流时，最直接和方便的方式就是语言交流，语音识别成功完成人机交互新领域。虽然大字表非特定人连续语音识别技术仍有诸多难点尚未解决，基特定人小字表孤立词语音识别技术(LPC和DTW算法)已相对成熟。本文中首先对浯音识别技术研究与应用的历史和现状做了简单的介绍，并指出了该论文的研究意义所在。论文中对语音识别系统中涉

2、及到的基本概念及原理进行了简单的分析，之后分别针对语音识别系统中预处理阶段的端点检测算法、语音信号的特征提取算法以及模式匹配和模型训练算法进行了深入的理论研究。采用“双门限”法实现语音端点检测，在实验室环境下取得了较为理想的检测效果；系统地研究了语音识别系统各种主要特征参数的提取方法，特别分析和研究了线性预测分析系数(LPC)的提取方法和美尔频率倒谱系数(MFCC)的提取方法；针对模式匹配和模型训练问题，本文采用了基于连续概率密度隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别模型。实验证明，在信噪比较低的实验室环境下，该模型取得了良好的识别结果。关键词：语音

3、识别；端点检测；特征提取31淮南师范学院2011届本科毕业生Thedesignofsystemofsmall-vocabularyandspeechrecognitionStudent:ZhanJingJingDirectorteacher:ShenXiaoBoElectrical&InformationEngineeringDepartmentofHuaiNanNormalUniversityAbstractWiththedevelopmentofSpeechRecognitiontechniqueandthesoftwareandhardwa

4、reforDigitalSignalProcessinginrecentyears，theresearchofspeechrecognitionandcontrolsystemhavebeenmoreandmoreattended．Communicatingthroughspeechwithcomputeristhemostcomfortway,sothespeechrecognitionbecomeallimportantresearchfieldofmodemcomputertechnology．Althoughtherestillexist

5、manyproblemswhichneedtobeovercomesuchasthetechniqueoflarge-vocabulary,speaker-independent，continuousspeechrecognition，thetechnique(LPCandDTW)forsmall-vocabulary，speaker-dependent，isolated-wordspeechrecognitionhascometotheageofmaturity．Inthepaper,Ifirstpresentasimpleintroducti

6、onofthehistoryandthecurrentstatusoftheresearchandapplicationofspeechrecognitiontechnique，andpointoutthesignificationaboutourwork．Firstweanalysesomebasicconceptandtheoryaboutspeechrecognitionsystem．Thenaccordingtothealgorithmsoftheend—pointdetectionforpretreatment，featureextra

7、ctionofspeechrecognition，patternmatchingandmodeltraining，wehaveadeepstudyonthem．Usingthe“doublethreshold”lawwecancompletetheend-pointdetectionofthepronunciation，andobtainthemoreidealexaminationeffectunderthelaboratoryenvironment．Discussthemethodsofextractingthedifferentmainch

8、aracteristicparametersofspeechrecognitionsystematically,especiallyan