小詞匯量漢語孤立詞語音識別的理論與技術研究.pdf

1、語音識別是人機智能接口領域的研究熱點，本文就小詞匯量漢語孤立詞識別的理論與技術進行了系統(tǒng)的研究。分別在語音庫建立、語音去噪、端點檢測、識別方法及軟硬件實現(xiàn)等5個方面取得了較有成效的進展。建立了一個標準化的小型語音庫，組織和完成了語音樣本的采集工作，為算法測試奠定了物質(zhì)基礎。比較和分析了現(xiàn)有的各種語音去噪理論和算法，表明基于軟閾值的多尺度小波去噪方法優(yōu)勢明顯。對端點檢測方法的比較性研究表明，在高信噪比條件下，宜選用運算量較小的能量和過零率

2、方法，而在低信噪比情況下，宜選用魯棒性較好的自相關、線性預測誤差或倒譜距離方法?；诓檎冶砗褪噶苛炕僮鳎ㄟ^構造失真測度表和哈希查找函數(shù)，改進了傳統(tǒng)的動態(tài)時間規(guī)整識別算法，在保證識別率沒有明顯下降的前提下大幅度降低了時空復雜度。利用漢語聲韻母的結構特點，將傳統(tǒng)的矢量量化方法改進成分段矢量量化方法，提高了量化操作的精度和刻畫特征矢量空間的能力，理論上證明了該方法沒有增加算法的復雜度，是一種較理想的孤立詞識別方法。提出了分段準隱馬爾可夫模