抗噪语音识别特征提取算法的研究(可复制论文).pdf

抗噪语音识别特征提取算法的研究摘要提出了三种新的语音识别特征:①怯肈小波变换代替算法中的玫降模虎贛怯昧俳绱〔ㄌ婊籑卣③特征是在特语音识别在通信等领域有着广泛的用途,其中语音特征参数提取是语音识别系统的一个重要组成部分。特征参数性能的优劣直接影响着系统的性能,而环境噪声是制约特征参数性能的关键因素。本文以噪音环境下语音特征参数的提取为研究对象,分析了人耳的听觉特性,在对传统语音特征参数的深入分析和研究基础上,提出了三种基于小波变换和人耳听觉特性的改进特征。论文还提出了一种对特征参数改进的方法。论文首先介绍了传统的语音特征参数,它是基于人耳听觉特性设计的一种特征参数,在静音环境下能得到较高的识别率,但在信噪比较低时识别率急剧下降,不利于实用化。本文通过对算法的分析和研究,发现其中的虳在整个时频空间使用固定的。分析窗,这不符合语音信号特性,而小波变换具有多分辨率特性,更符合人耳的听觉特性。因此,本文将小波变换和算法相结合,提取中的朔薉的缺陷;征算法的前端采用临界带小波变换而得到的一种新特征。本文通过大‘太原理工大学硕士研究生学位论文’
知识水坝***@pologoogle为您整理
量仿真试验证明,基于三种新特征的识别率比原来的识别率有了很大提高,特别是在低信噪比和大词汇量情况下。随后论文介绍了特征参数。这种特征在计算上升过零率获取频率信息时漏掉了部分高频信息,而且提取出来的密度信息与人耳的感觉特性不相符合。文中将语音信号作差分,通过计算差分信号的上升过零率获得高频信息;利用加权矩阵对密度信息加权,使之与人耳的听觉感受相吻合,从而弥补了特征的缺陷。最后试验证明,经过改进后识别率有了很大提高。关键词:语音识别,特征提取,,,小波变换太原理工大学硕士研究生学位论文“
知识水坝***@pologoogle为您整理
口,謈.—.’甌琩觯琣瓸,/瑆太原理工大学硕十研究生学位论文·.瑂.’。
琫:①瑆.②,,,.’口猺甌,...—’●‘’
,,,太原理工大学硕士研究生学位论文—.甋‘,
名:鎏兰型独重篡鎏塾翌卫』:堇关于学位论文使用权的说明中包括:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,日期:丝盟:±声本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。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。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定,其复制赠送和交换学位论文;⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容C苎宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑。签日期:蕖口导师签名:明
第一章绪论语音识别概述语音识别下,准确地识别出语音的内容,从而根据其信息,执行人的各种意图。它是涉及面很广的交叉学科,与计算机、通信、语音语言学、数理统计、信号处理、神经生理学、神经心理学和人工智能等学科都有密切的关系。随着计算机技术、模式识别和信号处理技术及声学技术等发展,使得能满足各种需要的语音识别系统的实现成为了可能。近二三十年,语音识别在工业,军事、交通、医学、民用诸方面,特别是在计算机、信号处理、通信与电子系统、自动控制等领域中有着广泛的应用。当今,语音识别产品在人机交互应用中,已经占到越来越大的比重。下面举几例语音识别应用的例子。镆舸蜃只河每谑龃婕汤词迪窒蚣扑慊淙胛淖趾头牛舛杂办公室自动化将带来革命性的变化。它可以用机器秘书代替人类秘书;可以使出版界的排字工人从繁重的劳动中解放出来;由于汉字输入的特殊性,汉语语音输入系统的重要性尤其突出。如果能实现语音宜接输入,这与使用打字键盘或按钮等方法相比,操作简单,使用方便;并且,语音信息输入速度比打字机大约快叮热斯こ创笤伎~倍。菘饧焖鳎壕伦髡街富硬棵拧⒄棵拧⒖蒲胁棵拧⒁小⒔灰姿以及各种金融、旅游、医疗卫生、交通、工业管理部门无不需要对庞大的数据进行繁杂的检索和查询,其中很多是通过电话来进行的。语音识别的实现可以免除大量操作人员的重复劳动,使用户通过语音直接向数据库检索或查询,既经济又囟ǖ幕肪乘枰5挠镆裘睿涸诤芏喑『,即在各种情况方便。太原理工大学硕士研究生学位论文●』
间弯折技术幕境墒欤乇鹗翘岢隽耸噶苛炕鸵矶煞蚰P实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统系纠他动作或者在特定环境下人员无法涉足进行操作时,必须用语声发出操作命令。例如,驾驶员需要在高速行驶的汽车中进行电话拨号、驾驶操作,或者飞行员需要在座