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孤立词语音识别算法研究与实现的中期报告.docx

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孤立词语音识别算法研究与实现的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/15 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【孤立词语音识别算法研究与实现的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【孤立词语音识别算法研究与实现的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。孤立词语音识别算法研究与实现的中期报告一、研究背景孤立词语音识别作为语音识别技术的一种重要分支,在语音控制、智能家居、智能客服等领域广泛应用。其核心是将音频信号转换成对应的文本信息,不同于连续语音识别的在语音流向的连续性,孤立词语音识别可以针对单独的声音片段进行处理,因此它可以实现更高的精度和更快的响应速度。二、研究内容本次研究主要围绕孤立词语音识别算法进行探索和实现。具体研究内容包括声音信号的分帧和预加重、共振峰频率识别、语音特征提取等关键技术,以及基于GMM和HMM模型的语音识别算法等。三、实验设计(1)数据准备:从公开数据集中获取英文数字语音信号,进行格式转换和预处理。(2)信号分帧和预加重:将语音信号均匀分帧,对每帧采用预加重技术加权处理,以提高后续处理的精度和准确性。(3)共振峰频率提取:利用倒谱分析法获取语音信号的共振峰频率,对其进行归一化和平滑处理。(4)语音特征提取:基于共振峰频率和其他特征,等,提取语音特征,并将其转化为对应的特征向量。(5)GMM模型训练:根据提取的特征向量训练GMM模型,得到各个声音的高斯混合模型参数。(6)HMM模型训练:利用GMM模型参数训练HMM模型,并进行模型参数调优。(7)语音识别结果输出:使用语音信号识别算法,对输入的语音信号进行识别,输出对应的文本结果。四、进展与成果已完成语音信号的分帧和预加重处理,以及共振峰频率的提取和归一化处理。正在进行语音特征提取、GMM模型训练和HMM模型训练及参数调优等后续工作,预计在未来几周内完成算法的实现和验证。