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时间:2019-03-17
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1、■虽化:#V占产I-義巧;、■,'韦巧’',\壁:建,!'■?''-占-?^'茄-.V.'、-:V'■.-..分类号;密级:—',UDC;:单位代码k.签徵至赴义章硕去学位论文论文题目:非特定人的语音识别系统研究1320190227学号,作者.李燕萍I控制理论与控制工程专业名称:2016年5月26日;中?、:-昔独创性说明本人郑重声明:所呈交的论文是我个
2、人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知,除了文中特别加注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写的研巧成果,也不包含为获得安徽工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。T.>3答名日期-:2J>IL3关于论文使用授权的说明艮、:本人完全了解安徽王业大学有关保留使用学位论文的规定,P学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可W公、布论文的全部
3、或部分内容,可W采用影印缩印或其他复制手段保存论文,保密的论文在解密后应遵循此规定。、朵曰期答名M导师签名甲^:气安徽工业大学硕士学位论文非特定人的语音识别系统研究论文题目:ResearchontheSpeaker-IndependentSpeechRecognitionSystem作者:李燕萍学院:电气与信息工程学院指导教师:章小兵单位:安徽工业大学协助指导教师:单位:单位:论文提交日期:2016年4月1日学位授予单位:安徽工业大学安徽马鞍山243002摘要摘要在科学技术发展的推动下,语音识
4、别技术已经逐渐从研究阶段进入到实际应用阶段。但是,对非特定人的语音识别研究仍在激烈的探讨中,怎样提高该系统的识别率,依旧是当前研究的热点问题。本文系统地研究了语音识别系统的各个组成部分,针对部分关键技术提出了改进的算法,并在MATLAB上建立了相应的非特定人识别系统。文中深入研究了语音识别系统的原理组成部分,包括语音信号的预处理、起止端点的检测、特征参数的提取。在此基础上,对三种常用的语音识别方法:动态时间规整(DTW)、隐马尔科夫模型(HMM)与神经网络模型(ANN)进行了对比分析,并重点研究了隐马尔科夫模
5、型算法,对该算法中存在的数据溢出问题采取了有效的解决措施。接着,针对低信噪比噪声环境下,语音信号的滤波和端点检测这两个关键技术,分别提出了改进的算法,即:基于经验模式分解(EMD)和奇异值分解(SVD)差熵法的滤波算法,以及改进的希尔伯特黄变换(HHT)语音端点检测算法,并将改进后的算法分别与传统算法的处理结果进行了分析比较。本文在MATLAB平台上建立了基于HMM模型的非特定人的语音识别系统。结果表明,与传统的滤波方法以及端点检测方法相比,改进后的算法提高了识别系统的识别率,充分体现了改进算法的有效性和可行
6、性。最后设计了一个语音识别系统GUI界面,包括语音信号处理的界面和语音的识别过程界面,对语音库中的语音进行实时识别实验,验证了所用系列方法的有效性。关键词:语音识别;非特定人;滤波;端点检测;隐马尔科夫模型I非特定人的语音识别系统研究AbstractWiththedevelopmentoftheinformationtechnology,thetechnologyofspeechrecognitionhasbeengraduallyappliedtothestagefromresearchintopracti
7、cality,buthowtoimprovetherecognitionrateofspeaker-independentsystemisstilloneofthehotspotsinthecurrentspeechrecognitiontechnology.Varioustechniquesofspeaker-independentspeechrecognitionsystemarestudiedsystemicallyinthethesis,meanwhileaspeechrecognitionsyste
8、mbasedonspeaker-independentisolatedwordsiscompletedontheMATLAB.Thespeechrecognitionsystem,thespeechsignalpreprocessing,endpointdetectionofthestartingandendingpointsandtheextractionoffeatureparameters,a
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