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1、目前實(shí)驗(yàn)室條件下的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)能做到大詞匯量連續(xù)詞識(shí)別,并且可以取得較高的識(shí)別率。但是脫離實(shí)驗(yàn)室環(huán)境,由于環(huán)境的影響,其性能往往急劇下降,因此魯棒語(yǔ)音識(shí)別一直是研究的熱點(diǎn)。而隨著嵌入式設(shè)備的發(fā)展和普及,在嵌入式上的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)又成為了語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展的新方向。
本文研究基于模型自適應(yīng)的魯棒語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在嵌入式上的實(shí)現(xiàn)。主要內(nèi)容有以下幾個(gè)方面:
首先研究了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的原理和結(jié)構(gòu),并詳細(xì)介紹了其中的關(guān)鍵技術(shù)——MFCC
2、參數(shù)提取。研究了魯棒語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成和其主要實(shí)現(xiàn)方法,本文從前端特征空間和后端模型空間對(duì)魯棒語(yǔ)音識(shí)別方法予以介紹。
接著介紹了基于矢量泰勒級(jí)數(shù)(VTS)的模型自適應(yīng)算法。詳細(xì)介紹了基于矢量泰勒級(jí)數(shù)(VTS)的模型自適應(yīng)算法的原理。在MATLAB環(huán)境下用實(shí)驗(yàn)室錄制的中文語(yǔ)音庫(kù)進(jìn)行仿真,結(jié)合NoiseX-92噪聲庫(kù),在不同的信噪比下驗(yàn)證算法的性能。最終的結(jié)果顯示本算法在噪聲環(huán)境下有較好的識(shí)別性能,具有良好的魯棒性。
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