基于htk汉语连续语音识别研究

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1、中国科学技术大学硕士学位论文基于HTK的汉语连续语音识别研究作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：何金鑫模式识别与智能系统关胜晓副教授二。一三年五月二日豸f毗UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeStudyonChineseContinuousSpeechRecognitionBasedonHTKAuthor’SName"JinxinHespeciality：Pattemrecognitionandintelligentsystem一，一Supervisor：Ass

2、ociateProf．ShenxiaoGuan11●1’上．mlstmdtlme：May2m，2013中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我--N二II作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：彳擞签字日期：丝丛!丝：雏中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复

3、印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等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、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。啦仫开口保密(——年)作者签名：么勇益庞导师签名：签字日期：丝廛!鱼!生签字日期：2望!至：笸颦摘要自动语音识别(ASR，AutomaticSpeechRecognition)是通过机器识别和理解过程，把人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术。语音识别技术是一门综合技术，融合声学、语音学、语义学、信号处理、心理学，经过近60年

4、的发展，已经取得了很大的进展。目前在特定领域已经能够达到应用的程度，但是要实现大词汇量连续语音识别还有很多难点有待攻克，尤其是在说话人无关、高噪音的环境下，识别准确度明显下降。本文主要研究汉语连续语音识别中涉及的关键技术。建立语音识别系统的基本流程，语音信号处理的基本理论，着重研究了端点检测方法、特征提取原理及方法。然后分别从两个角度阐述汉语连续语音识别过程：模式识别角度和基于HTK的软件识别过程。首先，研究了汉语语音的特点。汉语属于东方语系，在字形、发音方式方面与英语等西欧语系差别很大，因此要建立高质量的语音识别系统需要对汉语语音的特点进行深入研究。本文是基于隐马

5、尔科夫模型(HMM)的连续语音识别，特征向量采用美尔倒谱系数(MFCC)，基于上下文相关的三音素HUM，结合汉语特有的声韵母加声调的发音方式等一系列技术，利用隐马尔科夫模型工具箱(HTK)构建了实验平台。设计实验比较了不同高斯混合度(Mix)和不同音素模型下系统的表现性能。实验结果表明，采用上下文相关三音素模型识别精度达到98．00％，识别效果明显。其次，利用HTK工具包，设计实现了汉语连续语音识别模拟系统。本文介绍了HTK软件包架构及提供的模型分析工具，利用其接口应用程序ATK(AnApplicationToolkitforHTK)实现汉语连续识别系统并进行相关测

6、试。关键词：语音识别HTK隐马尔科夫模型决策树状态绑定三音素模型IIABSTRACTAutomaticspeechrecognition(ASR)isatechnologywhichtralls南rIllshu曲ntsmtⅦalspeechintocorrespondingtextorcommandbyidertifyingandunderstandingthecontentofthediscourse．Ifsacomplexart沁砌吨acoustics，phonetics，se艘Imlcs，signalprocessing，psychology．Ithasobt

7、ainedagreatdevelopmentduringthepast60years．Currently,it'spracticableinspecializedfield．Therefore，there锄℃stillsomedifficultiestobetreated．Undertheenvironmentofperson-协depeI】dem，∞isMtherecognitionaceuracydeclinerapidly．Inthethesis，theamhordoessomeresearchinthecriticaltechnologYofcontin