基于CFCC的語音識別系統(tǒng)設(shè)計及在物聯(lián)網(wǎng)上的應用.pdf

1、語音特征參數(shù)提取是影響語音識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，近年來結(jié)合聽覺特性的語音特征參數(shù)提取是語音識別領(lǐng)域的研究熱點。而隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛推廣，設(shè)計并實現(xiàn)面向應用的語音識別系統(tǒng)引起越來越多科研人員的關(guān)注。
　　本文在綜述了語音識別技術(shù)中語音特征參數(shù)提取的研究發(fā)展及其在物聯(lián)網(wǎng)應用的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了一種基于聽覺模型的特征參數(shù):耳蝸基底膜倒譜系數(shù)(CFCC)，并將其應用于物聯(lián)網(wǎng)重要分支智能家居系統(tǒng)中，以實現(xiàn)非特定人、語音交互的智能家居系統(tǒng)。本

2、文的主要工作如下：
　　首先，研究基于聽覺模型的CFCC，介紹其數(shù)學定義、實現(xiàn)方法，并在MATLAB環(huán)境下進行仿真研究。仿真實驗中還提取了MFCC和GFCC，和CFCC進行對比試驗，實驗室安靜環(huán)境下錄制的音頻測試文件信噪比高，所有特征參數(shù)的識別率都可以達到90％以上，對該音頻文件添加白噪聲，令信噪比為6dB時，MFCC的識別率下降為67.5％，GFCC和CFCC的稍有下降，分別為86.8％和90.4％。當信噪比為0dB時，MFCC

3、的識別率下降到20％以下，GFCC和CFCC的亦有下降趨勢，分別為45.0％和65.2％，但CFCC的表現(xiàn)要優(yōu)于GFCC和MFCC。實驗說明CFCC具有更好的抗噪性。
　　然后，將CFCC整合到Sphinx語音識別系統(tǒng)中，以替換其默認的特征參數(shù)MFCC，實現(xiàn)基于CFCC的語音識別系統(tǒng)，并將該系統(tǒng)移植到嵌入式開發(fā)平臺。其中，嵌入式開發(fā)平臺以O(shè)MAP3530為核心處理控制芯片，搭載嵌入式Linux操作系統(tǒng)，并添加了QT圖形界面庫、AL