語音信號處理技術及應用

電子通信論文編號:TX061        論文字數:21140,頁數:53

目錄
1  緒論   1
1.1 語音信號處理技術概述   1
1.1.1 語音編碼技術（Speech Coding  2
1.1.2 語音合成技術（Speech Synthesis  2
1.1.3 語音識別技術（Speech Recognition  3
1.1.4 語音增強技術（Speech Enhancement）   3
1.2 課題研究背景  4
1.3 本文的主要內容   4
2  語音信號分析  6
2.1 語音信號的數字模型   6
2.1.1 激勵模型  6
2.1.2 聲道模型  7
2.1.3 輻射模型  7
2.2 語音信號的時域分析  7
2.3 語音信號的頻域分析  9
2.3.1 短時傅立葉變換   9
2.3.2 短時傅立葉反變換  10
3  語音識別理論   11
3.1 語音識別的發展歷史  11
3.2 語音識別定義  12
3.3 語音識別的分類  12
3.3.1 按識別器的類型   12
3.3.2 按識別器對使用者的適應情況  12
3.3.3 按語音詞匯表的大小   13
3.4 語音識別的基本原理  13
3.5 語音識別的特點  14
3.6 語音識別技術的困難   14
4  語音識別系統的實現   16
4.1 典型語音識別系統  16
4.1.1 預處理   16
4.1.2 特征提取  16
4.1.3 訓練   17
4.1.4 識別   17
4.1.5 后處理   18
4.2 語音識別技術   18
4.2.1 動態時間規整（DTW）技術   18
4.2.2 隱馬爾可夫模型（HMM）技術  19
4.2.3 矢量量化(VQ)技術   24
4.2.4 人工神經網絡（ANN）技術   24
4.2.5 混合模式識別技術   25
4.3 語音識別系統的性能評價標準   25
4.4 孤立詞識別系統的實現   26
4.4.1 整體系統軟件流程圖   26
4.4.2 語音信號的采集   28
4.4.3 預處理  28
4.4.4 特征參數的提取  31
4.4.5 模板訓練  33
4.4.6 模式匹配識別   34
5　系統仿真  36
5.1 語音的采集   36
5.2 端點檢測   36
5.3 識別測試  38
5.3.1 DTW算法測試   38
5.3.2 基于HMM模型算法測試   39
5.4 分析與總結  40
6  應用   41
7  總結與展望  42
參考文獻   44
致謝   46

摘要
語音信號處理是研究用數字信號處理技術對語音信號進行處理的一門新興學科。語音信號處理的應用極為廣泛，其中的主要技術包括語音編碼、語音合成、語音識別和語音增強等。本文選取語音識別作為重點討論課題。
語音識別就是讓計算機聽懂人的話，并做出正確的反應。目前主流的語音識別技術是基于統計模式識別的基本理論。
本文首先對語音信號處理進行了概述，其中包括各種處理技術、發展及應用。接下來主要介紹了語音識別方面的知識。根據語音識別系統的基本構成模型，介紹了預處理、端點檢測到模板匹配各個部分所涉及到的語音數字信號處理原理和方法。重點研究了孤立詞識別系統的原理、構成及各部分的實現算法。并在MATLAB平臺上進行了系統的仿真。

關鍵詞：端點檢測，特征提取，動態時間規整，隱馬爾可夫模型


Abstract
Speech signal processing is a new developing discipline which has a research on the speech signal using the technology of digital signal processing. The application is very widespread. Speech coding, speech synthesis, speech recognition and speech enhancement are the primary kinds of technology of speech signal processing. In this thesis, what the author research for is just a kind of them—speech recognition.
Speech recognition is letting the computer understand our human being and react rightly. Now the mainstream of speech recognition technology is base on the basic theory of statistic mode recognition.
In this paper, firstly, the author introduces the summary of the speech signal processing, including kinds of technologies of processing, development and application. Then discuss the knowledge of speech recognition. According to the model of speech—recognition system, it describes the fundamental of every part (including pretreatment ,end point detection and template matching )such as the speech data signal process and discusses some methods of the realization. The author put the emphases on the realization of isolated speech-recognition system, discussing the principium and the methods. Finally the author simulate on the PC using MATLAB.
Key words: Endpoint Detection，Abstracting Characteristic，Dynamic Time Warping，Hidden Markov Model