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1、讓計(jì)算機(jī)能聽懂人類的語言,是人類自計(jì)算機(jī)誕生以來夢(mèng)寐以求的追求。作為高科技應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),語音識(shí)別(Speech Recognition)技術(shù)從理論的研究到產(chǎn)品的開發(fā),是一項(xiàng)公認(rèn)的極具挑戰(zhàn)性和市場(chǎng)價(jià)值的工作,具有很強(qiáng)的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 本文研究了矢量量化(VQ)和隱馬爾可夫模型(HMM)應(yīng)用于語音識(shí)別技術(shù)的原理和方法。主要研究工作如下: 1)探討了語音識(shí)別的基本概念,分類和應(yīng)用,并論述語音識(shí)別的發(fā)展和研究
2、現(xiàn)狀。 2)從語音的發(fā)聲原理開始,分析了語音參數(shù)對(duì)語音識(shí)別性能的影響,研究了基于VQ和HMM的語音識(shí)別系統(tǒng)的參數(shù)提取方法。 3)探討了矢量量化技術(shù)的原理,研究了矢量量化技術(shù)在語音識(shí)別中的應(yīng)用。 4)探討了隱馬爾可夫模型(HMM)的理論以及隱馬爾可夫模型在語音識(shí)別中的應(yīng)用,并詳細(xì)介紹了利用HMM訓(xùn)練和識(shí)別的具體實(shí)現(xiàn)。 5)通過研究,提出了矢量量化和隱馬爾可夫模型相結(jié)合的VQ-HMM模型,并應(yīng)用到數(shù)碼語音識(shí)別
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