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文檔簡介
1、隨著科技的發(fā)展,人們生活水平的提高,出現(xiàn)了各種各樣的家用電器,豐富了人們文化生活、減輕了人們生活負擔(dān)。如何更有效地管理這些家電,使其更好地為生活服務(wù)已成為研究的熱點。針對此問題,本課題提出把語音識別技術(shù)應(yīng)用到家電控制中,構(gòu)建具有語音識別功能的家電集中控制系統(tǒng),從而實現(xiàn)對家電的集中管理。
本文深入研究了語音識別的預(yù)處理、特征參數(shù)提取、基于連續(xù)隱馬爾可夫模型(簡稱CHMM)的訓(xùn)練、識別算法等基本理論。原始語音信號預(yù)處理包括:預(yù)
2、濾波、預(yù)加重、短時加窗、端點檢測等;特征參數(shù)提取是對預(yù)處理后的語音信號提取Mel 頻率倒譜系數(shù)(簡稱MFCC);訓(xùn)練、識別算法則利用CHMM 進行聲學(xué)建模,建立了基于CHMM的孤立詞語音識別算法。
研究表明,基于CHMM的語音識別算法在環(huán)境噪聲干擾的情況下,識別精度顯著下降。針對此算法缺陷,從信號空間、特征空間、模型空間三個層次進行語音補償,構(gòu)建了一種新的語音識別算法。該算法有效結(jié)合了維納濾波、直方圖均衡、向量泰勒級數(shù)這三
3、種算法的優(yōu)點,具有較好的魯棒性,本文簡稱該算法為“混合魯棒語音識別算法”。
利用混合魯棒語音識別算法,采用TI 公司的TMS320VC5402 為核心芯片,外擴存儲電路、語音信號采集電路、LCD 顯示電路和無線通信模塊等;選用電視、DVD、電冰箱、空調(diào)、洗衣機、電燈等家電作為控制對象,構(gòu)建了基于語音識別的家電集中控制平臺,最終實現(xiàn)家電的語音控制。
系統(tǒng)測試結(jié)果表明,在室內(nèi)噪聲環(huán)境下,采用混合魯棒語音識別算法的
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