文档介绍：摘要当今社会已经进入高速信息化时代,传统的信息储存与传播已经满足不了用于更加广泛的范围。因此,语音识别系统具有非常高的研究与实用价值。预处理、特征提取、训练以及匹配这四个方面对语音识别的基本问题进行了探维美尔频率参数,采用动态时间规整侗鸶咝惴ń杏镆最后,在机上中实现语音识别惴ǚ抡嫔杓疲樯芊真环境并分析仿真结果。人们的同常生活需求。为了使生活更加快捷、方便,人们渴望通过说话就可以解决一些事务,如语音拨号、语音门禁系统、语音输入等。同时,随着数字信号处理器和语音识别算法的发展,使得对语音识别成为现实,语音识别将会应本文研究一个基于奶囟ㄈ恕⒐铝⒋省⑿〈驶懔康挠镆羰侗鹣低常细介绍了识别系统的硬件设计过程,分析和改进了语音识别算法,并给出了语音识别仿真结果。本文首先简单介绍语音信号基础理论知识和相关声学原理,并从语音信号讨。接着,着重研究了基于挠镆羰侗鹣低车挠布杓啤U鱿低骋作为硬件核心,外围电路包括语音信号采集模块电源电路、允尽⒋娲⑵骼┱埂涌诘缏罚詈蟾鱿低秤布喙氐驱动程序设计。在软件方面,本文系统讨论了基于挠镆羰侗鹣低车娜砑设计,为提高识别率,系统采用双门限比较法进行端点检测,特征向量选用模型的训练和识别。关键词:;语音识别;武汉理捍笱妒垦宦畚
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第滦髀研究目的与意义应用价值。近年来,随着数字信号处理【坑胗镆羰侗鹚惴ā欢戏⒄梗矶喙音信号处理系统都可以集成在一块数字信号处理器,语音信号处理研究范围包含了许多学科,如语音学、语言学、数字信号处识别系统应当考虑到输入设备、说话人的状态、说话环境、硬件平台、识别算玩具、酒店服务、股票证券交易、汽车导航设备、工业控制、翻译系统等等。随着社会发展,语音识别系统的实用性越来越广,人们对语音识别系统的需求单,嵌入式复杂度越来越高,而此时,语音识别系统可作为语音输入和语音控本文设计一个基于奶囟ㄈ恕⒐铝⒋屎托〈驶懔坑镆羰侗鹣低场8孟统以布教ㄗ魑T靥澹远奔涔嬲珼高效算法作为语音识别核心算法,实现特定人、孤立词和小词汇量语音识别,可以实际应用到门禁系统中身份识别、语音拨号、号码查询等方面。语音信号处理技术作为目前发展最为迅速的一个信息科学研究领域,其研究范围涉及一些比较前沿的科研课题,所得研究成果也具有同样重要的研究与语音处理算法仿真和研究中出现的难题都基本得到解决。不管要求多么复杂,语酒希硭俣纫菜孀臘运算速度提升而飞速增长,因此语音信号处理技术应用越来越广泛,也越来越为人们所关注。理、电子通信、计算机技术、模式识别等【。因此,研究语音识别系统除了加强语音识别系统本身的学习外,还需要了解很多其他方面的知识,一个好的语音法等多方面的因素。在实际应用中,语音识别应用范围非常广泛,各行各业都可以见到语音识别系统,例如通讯系统语音拨号、语音识别昕写器、银行查询系统、家庭智能也越来越高,未来语音识别系统发展趋势是终端体积越来越小,操作越来越简制,是一个十分理想的人机界面。武汉理笱妒宦畚
国内外研究现状语音识别系统最开始出现的是年实验室开发的低场】,该系统结构简洁,功能简单,只可识别个英文数字,紧接着年普林斯顿大学笛槭铱7⒌牡ヒ艚谑侗鹣低趁媸溃孟低车母丛佣纫8哂贏系和软件的支持,使早期不能达到的硬件条件得到了实现;另一方面,在语音信号算法上提出了线性预测编码,规整技术,这两种技术分别有效的解决了特征提取和发音长短不等的匹配问题,年代末期,语音识别的应用范围逐渐扩大,孤立词、小词汇表、特定人等约束条件已经限制了语音识别技术的发展,为打破这些条件的约束,人们又要解决一些新的问题。比如:连续语音中各发音单位受上下语音影响;扩大词在不同的时间、环境等因素影响下,就算说同样的内容也会有很大的差异;语音中如果存在干扰或噪音,则原有的模板匹配方式也会受很大影响。,实验室语音识别研究取得巨大进展,大词汇量、连续语音和非特定人已成为科学家的研究重点,P臀4蟠驶懔苛镆羰侗鹛峁┑幕技术。最典型的是卡耐基梅隆大学开发的系统,将这三个特性都集中到年代,语音识别的研究进一步深入,P秃虯模型分别在语音识别中应用成功。技术方面,语音信号特征提取和优化、语言模型建立和算法技术越来越成熟,一些较成功复杂度较高的语音识别系统也相继面世,如我国语音识别研究始于五十年代,这些年进展较大,技术水平也从实验室统。早期的识别系统的运算关系基本上都是采用模拟电路来实现。年代末年代初,语音识别技术真正取得实质性进展,已经成为一个重要的课题并开展研究。一方面,计算机技术的发展为语音识别的发展提供了硬件际鹾投奔实现了语音识别算法的突破。此时的语音识别是基于模板匹配原理,其主要研究领域为孤立词、特定人、小词汇量的识别,而基于线性预测倒谱和际醯语音识别