基于語音識(shí)別的莫爾斯報(bào)文系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、本課題是研究短波通信中莫爾斯信號(hào)的自動(dòng)檢測和識(shí)別。莫爾斯信號(hào)是短波信號(hào)中簡單、實(shí)用的一種通信制式，目前仍被大量的采用著，尤其在軍事通信領(lǐng)域，更發(fā)揮著不可替代的作用。長期以來，莫爾斯信號(hào)的接收譯碼都靠人工完成，大量人力每天都在做簡單的重復(fù)性工作。為了解放人力減輕工作強(qiáng)度，本課題研究并實(shí)現(xiàn)了莫爾斯信號(hào)的自動(dòng)檢測和識(shí)別抄收技術(shù)，以替代人工手抄的工作過程。 語音信號(hào)的頻率范圍介于100Hz至3400Hz之間，語音識(shí)別技術(shù)就是利用數(shù)字信號(hào)

2、處理方法提取該頻段范圍信號(hào)特征，再依據(jù)一定的判別準(zhǔn)則判定信號(hào)的內(nèi)容。莫爾斯信號(hào)是單音頻等幅信號(hào)，頻率一般出現(xiàn)在1000Hz左右，位于語音頻段內(nèi)，并且信號(hào)表達(dá)式簡單，故可利用語音信號(hào)處理方法去處理莫爾斯信號(hào)，達(dá)到檢測和識(shí)別的目的。 提取語音參數(shù)之前，有一些經(jīng)常使用的、共同的短時(shí)分析技術(shù)必須預(yù)先進(jìn)行，如語音信號(hào)的數(shù)字化、語音信號(hào)的端點(diǎn)檢測、預(yù)加重、加窗和分幀等，這些是不可忽視的語音信號(hào)分析的關(guān)鍵技術(shù)。 語音信號(hào)的參數(shù)有時(shí)域和

3、頻域之分。本文利用時(shí)域參數(shù)中的短時(shí)能量和短時(shí)過零率作為莫爾斯信號(hào)端點(diǎn)檢測參數(shù)取得了很好的效果。 噪聲是短波信號(hào)中不可避免的成分，所以選用合適的濾波方法，得到干凈的信號(hào)質(zhì)量是必需環(huán)節(jié)。功率譜法是一種廣泛用于去除加性噪聲的技術(shù)。應(yīng)用于短波信號(hào)中能去除大部分背景噪聲，提高信號(hào)質(zhì)量。 當(dāng)今語音識(shí)別技術(shù)的主流算法，主要有隱馬爾可夫模型(HMM)方法和矢量量化(VQ)方法。矢量量化的算法所需的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練與識(shí)別時(shí)間，工作存儲(chǔ)空