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        畢業論文標題:

        基于HMM的語音識別技術

         本文ID:LWGSW15418 價格:收費積分/100
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        論文編號:TX416  論文字數:23503,頁數:42

        摘 要
         
         隨著現代計算機技術和語音技術的發展,用于語音和計算機交流已成為現代科技發展的一個標志,語音識別和語音和合成也因此成為現代計算機技術研究迫切需要發展的一個方向。
         語音識別技術關系到多學科研究領域,不同領域上的研究成果都對語音識別的發展作了貢獻。語音信號本身的特點造成了語音識別的困難,這些特性包括多變性、動態性 、瞬時性和連續性等。計算機對語音識別的過程和人對語音的識別過程基本上一致。目前主流的語音識別技術是基于統計模型識別的基本理論。
         本文以最終實現一個基于HMM模型的孤立詞識別系統為目的,詳細介紹了作者在實現高識別率的語音識別算法中的思想,以及對于一些改進的初步設想。文中介紹了語音識別的基本概念、孤立詞語音識別的一般方法和特點,詳細論述了特征矢量的獲取,HMM的原理和Baum-Welch算法的實現方法,以及HMM方法的優點。并在此基礎上采用了Viterbi算法,Segmental K-means算法,減少了運算的復雜度,提高識別速度,使之能夠滿足失時性要求。最后闡述了作者對完成系統不足之處的認識,以及幾種針對改進的方法。
        關鍵詞 語音識別        LPC倒譜    隱馬爾可夫模型
              分段K均值      孤立詞       MATLAB    仿真  
         

         
        Abstract
         
         With the development of computer technology and voice technology,inter- communtion with computer by using voice have been a symbol of modern scientific achievements, that also made speech recognition and speech synthesization a research direction of computer technology.
         Speech recognition technology is concerned with many research fields of varied subject ,they have contributed a lot to the development of speech recongnition. These characters include levity, dynamic, instantaneousness, continuum and so on .The process of computer recognize speech are essentially the same as that of human’s. Now the mainsteam of Speech recognition technology is base on the basic theory of statistic mode recongnition.
            The purpose of this article is to realize a isolated word recongnition system,introduce the arithmetic of hing-rated speech recognition and some principal assumption of improve it … This article introduce the basic conception, common method and character of isolated word speech recognition , and particularly discuss the procedure of gain eigenvector, the principle of HMM, the completion of Baum-Welch arithmetic and the virtue of HMM then improve the recognition speed, reduce operation complexity and satisfy the real-time requirement by using Viterbi arithmetic and Segmental K-means arithmetic . At the end the author expatiate some shortages of this system and some idea about improving them.
        Keywords Speech recognition    Hidden markov models         Segmental K-means arithmetic     Isolated word   MATLAB  Emulation
          
         目  錄
         
        摘 要 I
        Abstract II
        第1章 緒論 1
        1.1 課題背景 1
        1.2 國內外語音識別技術的歷史發展及研究 1
        1.2.1 國外研究歷史及現狀 1
        1.2.2國內研究歷史及現狀 3
        1.2.3語音識別技術的前景和應用 4
        第2章基于HMM的語音識別技術概述 5
        2.1 語音識別技術簡介 5
        2.2基于隱馬爾可夫(HMM)語音識別方法 7
        第3章 HMM模型參數的獲得 9
        3.1 語音信號數字處理的基本常識 9
        3.1.1語音信號的頻譜 10
        3.1.2音素和音節 10
        3.1.3語音信號的短時特性 10
        3.2語音信號的特征矢量的獲取 11
        3.2.1倒譜 11
        3.2.2DFT以及FFT 12
        3.2.3線性預測編碼(LPC) 12
        3.2.4線性預測倒譜系數(LPCC) 14
        3.2.5Mel倒譜參數(MFCC) 15
        3.2.6倒譜的算法 16
        第4章 隱馬爾可夫模型基本理論 18
        4.1隱馬爾可夫模型概述 18
        4.1.1馬爾可夫過程及隱馬爾可夫模型 18
        4.1.2隱馬爾可夫模型的結構和類型 20
        4.2 HMM模型的關鍵技術及解決算法 22
        4.2.1P(O|M)的解決算法 23
        4.2.2最佳狀態序列的選擇 24
        4.2.3HMM的訓練算法 25
        4.2.3 HMM的訓練 28
        4.3HMM模型的缺陷及改進 29
        4.3.1HMM存在的問題及解決 29
        4.3.2對HMM模型的改進 30
        第5章語音識別處理中HMM性能分析 32
        5.1語音識別基本原理 32
        5.2孤立詞識別 33
        5.3實驗結果及總結 34
        5.3.1實驗準備 34
        5.3.2實驗結果與分析 35
        結 論 36
        參考文獻 37
        致謝 38


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