基于模型自适应的鲁棒语音识别算法在嵌入式系统上的实现

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1、隶。初女·粤硕士学位论文万方数据基于模型自适应的鲁棒语音识别算法在嵌入式系统上的实现万方数据EmbeddedRealizationofRobustSpeechRecognitionAlgorithmbasedonModelAdaptationDissertationSubmiRedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYHUANGChao．fanSupervisedbyProfessorⅥUZhen—yangSchoolofInformationScien

2、ce&EngineeringSoutheastUniversityApril2014万方数据东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：盔遣墨』坠日期：兰2丝：鱼：!』东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有

3、权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括以电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：氆翅坍师签名：盥日期：≥皇监!垒：』／万方数据摘要目前实验室条件下的语音识别系统已经能做到大词汇量连续词识别，并且可以取得较高的识别率。但是脱离实验室环境，由于环境的影响，其性能往往急剧下降，因此鲁棒语音识别一直是研究的热点

4、。而随着嵌入式设备的发展和普及，在嵌入式上的语音识别系统又成为了语音识别发展的新方向。本文研究基于模型自适应的鲁棒语音识别系统在嵌入式上的实现。主要内容有以下几个方面：首先研究了语音识别系统的原理和结构，并详细介绍了其中的关键技术——MFcC参数提取。研究了鲁棒语音识别系统的构成和其主要实现方法，本文从前端特征空间和后端模型空间对鲁棒语音识别方法予以介绍。接着介绍了基于矢量泰勒级数(VTS)的模型自适应算法。详细介绍了基于矢量泰勒级数(VTS)的模型自适应算法的原理。在MATLAB环境下用实验室录制的中文语音库进行仿真，结合NoiseX一92

5、噪声库，在不同的信噪比下验证算法的性能。最终的结果显示本算法在噪声环境下有较好的识别性能，具有良好的鲁棒性。最后在ARM板上实现了基于模型自适应的鲁棒语音识别系统。系统主要模块有：语音采集模块、端点检测模块、特征参数提取模块、模型自适应模块和识别模块。然后对ARM语音识别系统从时问和空问两方面予以优化。最终在ARM上实现的语音识别系统当信噪比为15dB时，其识别率在90％左右，识别时间在3s以内，达到了系统的预期目标。关键词：语音识别；ARM；矢量泰勒级数；模型自适应万方数据AbstractAtpresent，largevocabularyc

6、ontinuouswordrecognitioncanbedoneunderlaboratoryconditionsandcanachieveahigherrecognitionrate．Butthereisaveryseriousdeclineduetotheimpactofenvironmentinarealenvironment．Sorobustspeechrecognitionhasbeenahotareaofresearchforyears．Withthedevelopmentandpopularizationofembeddedd

7、evices，thespeechrecognitiononembeddedsystemhasbecomeanewdirectionforthedevelopmentofspeechrecognition．Inthispaper,weimplementedarobustspeechrecognitionsystemontheembeddedwhichbasedonthemodeladaptmionalgorithm．Themaincontentsarethefollowingareas"Firstwestudiedthetheoryandstr

8、uctureofthespeechrecognitionsystem，andintroducedthekeytechnologies·MFCCparameterse