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文檔簡介
1、語音識別技術(shù)經(jīng)過幾十年的探索和研究,已經(jīng)取得了一系列突破性的進(jìn)展,一些成熟技術(shù)正逐漸應(yīng)用于實(shí)際生活中。近年來,作為一種方便的人機(jī)交互手段,語音識別在消費(fèi)類電子產(chǎn)品和工業(yè)控制等領(lǐng)域迅速發(fā)展,有著廣泛的應(yīng)用前景。嵌入式平臺上的基于隱馬爾可夫模型的非特定人、小詞匯量、孤立詞語音識別技術(shù)正在成為目前研究的熱點(diǎn)之一。本文系統(tǒng)地研究了組成小詞匯量語音識別系統(tǒng)的各種關(guān)鍵技術(shù),在Matlab實(shí)驗(yàn)平臺下完成語音訓(xùn)練和識別算法的設(shè)計(jì),取得相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),為軟
2、硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)語音識別提供依據(jù),并在此基礎(chǔ)上探討了其在FPGA上的實(shí)現(xiàn)問題。 語音識別的理論模型對系統(tǒng)的構(gòu)建具有指導(dǎo)意義,本文首先分析了語音信號的聲學(xué)模型和漢語音節(jié)特點(diǎn),合理地選擇了音節(jié)作為語音識別的基本單元。然后詳細(xì)地論述了語音識別的流程和基于Matlab的軟件實(shí)驗(yàn)平臺,并應(yīng)用隱馬爾可夫模型實(shí)現(xiàn)孤立詞語音識別。 隱馬爾可夫模型對時(shí)間序列具有很強(qiáng)的建模能力,通過對時(shí)間序列特征參數(shù)的訓(xùn)練,為每個(gè)語音建立一個(gè)隱馬爾可夫模型。待
3、識別語音通過與各個(gè)隱馬爾可夫模型匹配,即得到識別結(jié)果。它是一個(gè)魯棒性模型,可以確保識別的高『E確率,因此,廣泛應(yīng)用于語音識別領(lǐng)域。論文在Matlab實(shí)驗(yàn)平臺上編寫和仿真了預(yù)處理、端點(diǎn)檢測、特征參數(shù)提取、矢量量化、隱馬爾可夫模型訓(xùn)練和識別幾個(gè)子功能模塊,實(shí)現(xiàn)了語音識別的整體過程。并用漢語數(shù)字識別驗(yàn)證了方案的可行。同時(shí),在對經(jīng)典方法深入研究的前提下,本文還探討將動(dòng)態(tài)窗長、模糊理論等引入語音識別過程,通過對小詞匯量孤立詞的語音識別實(shí)驗(yàn),取得了
4、一定的效果。 文章最后采用Matlab、VC++、FPGA,建立了一個(gè)軟硬件協(xié)同語音識別的實(shí)驗(yàn)研究平臺,探討了語音識別算法在FPGA上的應(yīng)用,重點(diǎn)考慮了基于幀的流程決策、MFCC定點(diǎn)計(jì)算和Viterbi算法等幾個(gè)問題。結(jié)合FPGA結(jié)構(gòu)特點(diǎn),直接使用加法器、乘法器、比較器等建立一個(gè)Viterbi算法結(jié)構(gòu),采用改進(jìn)的方法計(jì)算Viterbi得分和預(yù)計(jì)算邏輯實(shí)現(xiàn)了一種簡單的基于隱馬爾可夫模型的語音模板匹配。實(shí)驗(yàn)證明了該方案的切實(shí)可行。
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