語音識別系統(tǒng)中聲學(xué)層模型的研究.pdf

1、隨著近代計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，孤立詞語音識別系統(tǒng)已經(jīng)取得了較高的識別準(zhǔn)確率，非特定人、大詞表連續(xù)語音識別技術(shù)成為當(dāng)前的研究熱點。本論文在國家自然科學(xué)基金項目的支持下，進(jìn)行了語音識別系統(tǒng)聲學(xué)模型訓(xùn)練方法的研究。
　　聲學(xué)模型是識別系統(tǒng)的底層模型，也是語音識別系統(tǒng)中最關(guān)鍵的一部分，聲學(xué)模型的目標(biāo)是提供一種有效的方法，計算語音的特征矢量序列和每個發(fā)音模板之間的距離，好的聲學(xué)模型能提高系統(tǒng)的識別率。
　　首先，本文首先介紹了語音識別

2、的相關(guān)主要技術(shù)，以及目前的發(fā)展現(xiàn)狀，講述語音識別系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)。
　　其次，講述語音識別系統(tǒng)的模型的構(gòu)成，通常由聲學(xué)模型和語言模型兩部分組成，分別對應(yīng)于語音到音節(jié)概率的計算和音節(jié)到字概率的計算。本文主要討論基于兩種聲學(xué)模型的研究和比較，分別是：隱馬爾可夫模型和條件隨機域模型。
　　最后利用隱馬爾可夫模型和條件隨機域模型分別建立聲學(xué)層模型；在語音識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行語音識別訓(xùn)練與識別，并對得到的實驗結(jié)果進(jìn)行分析與對比，結(jié)果表