非特定人孤立詞語音識別技術(shù)的研究.pdf

1、小詞匯量非特定人孤立詞語音識別是語音識別領(lǐng)域中的一個重要分支，在家電遙控、智能導航、人機交互等領(lǐng)域都有著廣泛的應用價值。 近年來，語音識別技術(shù)得到了飛躍性的進展，但關(guān)于模型設(shè)計的細化、參數(shù)的提取和優(yōu)化仍然是討論的熱點和難點。本文系統(tǒng)的研究了小詞匯量孤立詞語音識別系統(tǒng)的各項組成技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上提出了DHMM模型中的自適應矢量量化方法和小波零極值特征參數(shù)提取方法。 本論文主要完成了以下工作： 1、設(shè)計了一個包括語音文件、說

2、話人地域、說話人性別等關(guān)于方向信息的語音數(shù)據(jù)庫。 2、系統(tǒng)地討論了小詞匯量非特定人孤立詞語音識別的幾種常用算法，包括離散隱馬爾可夫模型(DHMM)，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BPANN)以及主成分分析(PCA)，并詳細闡述其原理及其系統(tǒng)實現(xiàn)過程，進行了識別性能的比較。 3、針對DHMM模型中所用的矢量量化方法，提出了一種自適應矢量量化方法，并將其與傳統(tǒng)的LBG算法作了性能分析和比較。同時，在自適應矢量量化中，還應用了空包腔的優(yōu)化