漢語(yǔ)語(yǔ)音預(yù)處理及孤立詞識(shí)別方法研究.pdf

1、語(yǔ)音識(shí)別作為一個(gè)交叉學(xué)科，具有極高的研究和應(yīng)用價(jià)值。語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)研究和發(fā)展的一個(gè)重要領(lǐng)域，也是現(xiàn)代技術(shù)發(fā)展的一個(gè)標(biāo)志。雖然語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了一些成就，也有部分產(chǎn)品面世，但大多數(shù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)受識(shí)別精度和系統(tǒng)復(fù)雜度的制約，仍局限于實(shí)驗(yàn)室，遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到實(shí)用化要求。 中、小詞匯量的孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是語(yǔ)音識(shí)別中的一個(gè)重要發(fā)展方向并具有廣泛的應(yīng)用。其中在聾兒語(yǔ)言功能康復(fù)訓(xùn)練中，是將受訓(xùn)者所發(fā)語(yǔ)音進(jìn)行處理后

2、，提取語(yǔ)音的特征，與標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音進(jìn)行比較，使受訓(xùn)者逐步糾正自己的發(fā)音，特征參量的提取、分析、識(shí)別和應(yīng)用等算法與語(yǔ)種密切相關(guān)，本文屬于一種漢語(yǔ)語(yǔ)言視覺(jué)輔助語(yǔ)音訓(xùn)練系統(tǒng)的算法研究。針對(duì)漢語(yǔ)語(yǔ)音面臨的理論和技術(shù)問(wèn)題，研究了漢語(yǔ)語(yǔ)音孤立詞識(shí)別技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)方法。 論文首先分析了語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理問(wèn)題。對(duì)端點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行了部分改進(jìn)，提出了一種基于EVRC的端點(diǎn)檢測(cè)方法。在背景噪聲變化的環(huán)境下，該方法將語(yǔ)音映射到一個(gè)基于心理聲學(xué)模型的語(yǔ)音矩陣中，通過(guò)

3、跟蹤噪聲，得到的語(yǔ)音矩陣和參數(shù)能夠適應(yīng)不同的背景噪聲環(huán)境。結(jié)合漢語(yǔ)語(yǔ)音的特點(diǎn)，使用本方法無(wú)需改變門(mén)限，即可準(zhǔn)確的檢測(cè)出語(yǔ)音的端點(diǎn)。 其次研究了基于DTW的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，提出了一種基于聯(lián)合得分的實(shí)時(shí)孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。在識(shí)別階段，通過(guò)內(nèi)插向量得到兩種改進(jìn)的DTW算法，并且和基本的DTW聯(lián)合起來(lái)對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，把各自的結(jié)果聯(lián)合起來(lái)得到最終的識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)在低信噪比的環(huán)境下和實(shí)時(shí)運(yùn)行的環(huán)境中，都可以獲得比一般只應(yīng)用DTW算法