一种基于HMM和WNN混合模型的语音识别方法.pdf

兰州理工大学
硕士学位论文
一种基于HMM和WNN混合模型的语音识别方法
姓名:赵彦敏
申请学位级别:硕士
专业:通信与信息系统
指导教师:张秋余
20080415
摘要语音识别技术已经被广泛应用于人们生产、生活的各个领域,长期以来一直是人们研究的热点。但是现有的语音识别系统仍然存在耗时、成本高、使用起来不方便等缺点。这些缺点都影响着语音识别的速度、硬件实现和推广应用。基于能量的端点检测受环境噪声影响大。针对这一问题,本文对端点检测算法进行了一些改进性研究,即:利用语音声学信号的频谱分析来寻找连续语音信号帧的分割点,再结合音素分割方法,提高分割精度。实验表明改进的端点检测算法比传统的以信号的短时能量、过零率等简单特征作为判决特征参数的语音端点检测方法更适合语音的分割。这种算法对于清音和噪声,以及元音和辅音的区在分析隐马尔可夫模型托〔ㄉ窬各自优、缺点的基础上,提出了基于蛍混合模型的汉语数字串语音识别方法。该方法首先利用杂镆粜藕沤惺毙蚪#偈褂肰算法得到识别概率值,然后通过小波神经网络将氖侗鸶怕手到蟹窍咝杂成洌从而得出识别结果。为了检验算法的有效性,在环境下对混合模型进行了仿真计算。并分别应用P秃虷旌夏P投苑翘囟ㄈ私汉语孤立数字和连续数字语音识别实验。结果表明,本文提出的模型和算法是有效的,与P头椒ㄏ啾龋旌夏P陀薪细叩氖侗鹇屎徒洗蟮挠τ糜攀啤关键词:语音识别;端点检测;隐马尔可夫模型;小波神经网络;混合模型分都有很好的识别性能。硕士学位论文
簊籋篿..瑃猻..籬,.瑃,—..甋琷琣.,緀籩Ⅱ
插图索引图语音训练流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一德食叨嚷瞬ㄆ髯椤提取过程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图数字串‘’的汉语语音波形图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图上图所示波形的问胧奔涞墓叵怠图语音识别基本结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.难盗饭獭图神经网络的神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图二进制小波时频相位分布图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图单输入小波神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一图语音识别系统⋯⋯:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图混合模型的语音识别系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图仿真实验流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图语音识别流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图难盗饭獭硕士学位论文Ⅲ
附表索引~特孤连数一较一较比的率较较征立续字表表表表比的率别比比别识识率识字误别数数字识参词数串一种基于蚖混合模型的语音识别方法
导师签名:肚每作者签名:赵考铋作者签名:.赵房敲日期:聊笤年∥兰州理工大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明日期:乃够年歹月,≥日学位论文版权使用授权书本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。由本人承担。编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇月廴日期:多竽甏踉拢颉と夕
第滦髀国内外研究现状语音识别的研究可以追溯到上世纪年代初,当时,术得到了进一步的发展,动态时间归整技术境墒欤乇鹗翘岢隽耸语言是人类获取信息的主要来源之一,是人类与外界交流信息最方便、最有效、最自然的工具。随着计算机技术的快速发展,语音技术的研究也愈来愈受到重视。人们对语音的研究主要包括语音编码,语音合成,语音识别及说话人辨识等几个方面F渲杏镆羰侗是以语音为研究对象,涉及语言学、计算机科学、信号处理、生理学、心理学等诸多领域的一类模式识别。语音识别技术的根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器,能直接接受人的口呼命令,理解人的意图并做出相应的反应,它是发展人机有声通信和新一代智能计算机的重要组成部分嗨’俊实验室开发了第一个特定入的孤立数字语音识别系统一低常籖实验室识别了特定人的十个单音节词中所包含的不同音节;摹皀实验室开发了针对十个元音的非特定人语音识别系统。这些语音识别系统都是针对孤立