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<title>学位论文－小型语音识别系统的研究和开发</title>
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<p></p></td>
<td width="81%"><p>馆藏号：Y592432<br>
<br>
论 文 题 目：<strong style="font-weight: 400">小型语音识别系统的研究和开发</strong><br>
学位授予单位：天津大学<br>
作 者：张众<br>
申请学位级别：硕士<br>
学 科 名 称：生物医学工程<br>
指 导 教 师：虞启琏<br>
出 版 时 间：20040101<br>
摘 要：<br>
语音是人与机器之间进行交流的重要工具.语音识别就是让机器听懂人的话,语音识别技术在实际中得到广泛应用.该文小型语音识别系统是针对小词汇量的孤立词语音识别,该论文从两个方面进行论述.一方面从模式识别的角度研究,讨论了语音识别的原理和模型,建立了小型词库的语音识别模型.论文首先介绍了语音识别的基本原理,包括语音信号的数字模型和语音信号的数字处理,重点论述了语音的分帧和端点检测.语音信号特征的提取是语音识别的重要环节,该文介绍了两种语音特征参数:线性预测倒谱系数(LPCC)和Mel频率倒谱系数(MFCC),我们选取MFCC参数作为语音识别的特征参数.该文论述了动态时间规整算法(DTW)和隐马尔可夫模型(HMM)的原理,重点讲述了在语音识别系统的应用.基于DTW建立了针对特定人的小型语音识别模型,对"0~9"十个数字和23个中文词汇进行识别实验,取得了较好的识别效果;基于连续高斯分布的HMM建立了针对非特定人的小型语音识别模型,对十个数字进行了非特定人识别实验,取得了初步实验结果.另一个方面从指令系统的软件开发考虑,利用软件开发包Speech API建立一个嵌入内窥镜成像系统的语音指令识别系统.在指令识别系统上对23个中文词汇进行语音识别测试,取得较好的识别效果,解决了系统的语音拒识问题,提出了改进系统识别效果的方法.<br>
分 类 号：TN912.34<br>
关 键 词：语音识别;端点检测;线性预测编码;Mel频率倒谱系数;动态时间规整;隐马尔可夫模型;Speech API
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