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毕业设计( 论文) 外文资料翻译学院: 自动化工程学院专业: □自动化□测控技术与仪器姓名: 学号: 附件: 1. 外文资料翻译译文; 2. 外文原文。指导教师评语: 签名: 年月日附件 1 :外文资料翻译译文改进型智能机器人的语音识别方法 2、语音识别概述最近,由于其重大的理论意义和实用价值,语音识别已经受到越来越多的关注。到现在为止,多数的语音识别是基于传统的线性系统理论,例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别的深度研究,研究者发现,语音信号是一个复杂的非线性过程,如果语音识别研究想要获得突破,那么就必须引进非线性系统理论方法。最近,随着非线性系统理论的发展,如人工神经网络,混沌与分形,可能应用这些理论到语音识别中。因此,本文的研究是在神经网络和混沌与分形理论的基础上介绍了语音识别的过程。语音识别可以划分为独立发声式和非独立发声式两种。非独立发声式是指发音模式是由单个人来进行训练,其对训练人命令的识别速度很快,但它对与其他人的指令识别速度很慢,或者不能识别。独立发声式是指其发音模式是由不同年龄, 不同性别,不同地域的人来进行训练,它能识别一个群体的指令。一般地,由于用户不需要操作训练,独立发声式系统得到了更广泛的应用。所以,在独立发声式系统中,从语音信号中提取语音特征是语音识别系统的一个基本问题。语音识别包括训练和识别,我们可以把它看做一种模式化的识别任务。通常地, 语音信号可以看作为一段通过隐马尔可夫模型来表征的时间序列。通过这些特征提取,语音信号被转化为特征向量并把它作为一种意见,在训练程序中,这些意见将反馈到HMM 的模型参数估计中。这些参数包括意见和他们响应状态所对应的概率密度函数,状态间的转移概率,等等。经过参数估计以后,这个已训练模式就可以应用到识别任务当中。输入信号将会被确认为造成词,其精确度是可以评估的。整个过程如图一所示。图1语音识别系统的模块图 3 、理论与方法从语音信号中进行独立扬声器的特征提取是语音识别系统中的一个基本问题。解决这个问题的最流行方法是应用线性预测倒谱系数和 Mel 频率倒谱系数。这两种方法都是基于一种假设的线形程序, 该假设认为说话者所拥有的语音特性是由于声道共振造成的。这些信号特征构成了语音信号最基本的光谱结构。然而,在语音信号中,这些非线形信息不容易被当前的特征提取逻辑方法所提取,所以我们使用分型维数来测量非线形语音扰动。本文利用传统的LPC C和非线性多尺度分形维数特征提取研究并实现语音识别系统。 线性预测倒谱系数线性预测系数是一个我们在做语音的线形预分析时得到的参数,它是关于毗邻语音样本间特征联系的参数。线形预分析正式基于以下几个概念建立起来的,即一个语音样本可以通过一些以前的样本的线形组合来快速地估计,根据真实语音样本在确切的分析框架(短时间内的)和预测样本之间的差别的最小平方原则,最后会确认出唯一的一组预测系数。 LPC 可以用来估计语音信号的倒谱。在语音信号的短时倒谱分析中,这是一种特殊的处理方法。信道模型的系统函数可以通过如下的线形预分析来得到: 其中 p代表线形预测命令, ,(k=1 ,2,……,p)代表预测参数, 脉冲响应用 h(n) 来表示,假设 h(n)的倒谱是。那么( 1)式可以扩展为( 2)式: 将( 1 )带入( 2) ,两边同时,(2 )变成( 3)。就获得了方程( 4): 那么可以通过来获得。(5 )中计算的倒谱系数叫做 ,n代表 命令。在我们采集 参数以前,我们应该对语音信号进行预加重,帧处理,加工和终端窗口检测等,所以,中文命令字“前进”的端点检测如图 2所示,接下来,断点检测后的中文命令字“前进”语音波形和 的参数波形如图 3所示。图2中文命令字“前进”的端点检测图3断点检测后的中文命令字“前进”语音波形和 的参数波形 语音分形维数计算分形维数是一个与分形的规模与数量相关的定值,也是对自我的结构相似性的测量。分形分维测量是[6-7] 。从测量的角度来看,分形维数从整数扩展到了分数,打破了一般集拓扑学方面被整数分形维数的限制,分数大多是在欧几里得几何尺寸的延伸。有许多关于分形维数的定义,例如相似维度, 豪斯多夫维度,信息维度,相关维度,容积维度,计盒维度等等,其中,豪斯多夫维度是最古老同时也是最重要的, 它的定义如【 3】所示: 其中, 表示需要多少个单位来覆盖子集 F. 端点检测后,中文命令词“向前”的语音波形和分形维数波形如图 4所示。图4端点检测后,中文命令词“向前”的语音波形和分形维数波形 改进的特征提取方法考虑到 语音信号和分形维数在表达上各自的优点,我们把它们二者混合到信号的特取中,即分形维数表表征语音时间波形图的自相似性,周期性,随机性, 同时, 特性在高语音质量和高识别速度上做得很好。由于人工