文档介绍：摘要别的研究热点和难点,具有极其重要的理论和实际意义。本文从研究语音处理的法实现了非特定人孤立词识别系统和说话人辨认系统。对基于算法的说话人算法的非特定人孤立词识别系统进行了多种噪声环境下的仿真实验,结果表明:诜治鲈肷匦缘幕∩希氐阊芯苛嘶谟镆艋钚约觳夂突诹略声谱的两种噪声参数估计方法,并提出了将能零积的思想应用到基于蛊紫数的语音活性检测算法中。实验结果表明,这两种算法都能有效地估计平稳噪声低车匮芯苛硕嘀钟镆粼銮克惴ǎɑ诙淌逼追治龅奈陕瞬ǚā⑵准法和算法,并研究了基于人耳听觉掩蔽效应的语音增强算法。在此基础上,镆粼銮考际跤胗镆羰侗鹣低辰岷掀鹄矗赐ü栽即胗镆艚杏镆分别采用维纳滤波、谱减法、算法和基于掩蔽模型的增强算法对语音识别系统进行了低信噪比环境下的系统仿真,实验结果表明,这种方法能有效地提高低信噪比环境下系统的识别率。关键词:语音识别,语音增强,低信噪比,噪声参数估计低信噪比下的语音识别是目前国内外一个重要的研究课题,也是目前语音识一些基本理论入手,重点研究了其中的语音识别算法、噪声参数估计方法和语音增强技术,并将语音增强技术应用于低信噪比噪声环境下的语音识别系统中,实验结果表明,系统性能得到了明显的改善。本文的主要研究工作如下:谘芯坑镆羰侗鸬囊恍┗纠砺刍∩希直鸩捎肈和两种识别算辨认系统,提出了在不同噪声环境下建立多个训练模板的方法。同时,对基于在安静环境下,系统识别率可到达%以上,而在低信噪比环境下,语音识别系统性能急剧下降,在信噪比极低时,几乎无法识别。参数,而基于连续更新噪声谱的方法在非平稳噪声环境下表现出了更佳的性能。结合前面的改进噪声参数估计方法,对各种语音增强算法及其改进方法进行了低信噪比环境下的系统仿真,并对实验结果进行了比较和分析。增强处理,提高信号的信噪比和可懂度,从而提高语音识别系统的识别率。本文
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叠谴。越遗:独创性声明关于论文使用授权的说明日期:年牛月韶日本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。。签名:的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文扫描等复制手段保存、汇编学位论文。导师签名:日期:函
⒄辜跋肿语言是人类特有的功能,声音是人类常用的工具,也是人们相互传递信息最正确执行人的各种意图与命令。语音识别是近二三十年发展起来的新兴学科,在计算机信息处理、通信与电子系统、自动化控制、工业、军事、交通、民用等诸多方面都有着广泛的应用。目前的语音识别系统对纯净语音可以达到非常高的识别精度。但是在低信噪比环境下,由于训练模型和识别特征之间的失配,语音识抗噪声语音识别是语音识别系统真正实用所必须解决的关键问题。些识别系统都是针对孤立语音,而且基于模式匹配器和滤波组提供的谱信息,由线性预测技术和模板匹配技术,为后来的语音识别技术的发展奠定了良好的基础。可靠地检测到语音的起始点和终止点,有效地减小了识别结果的可变性;年在二十世纪七十年代,语音识别的研究取得了许多重大的成果。模式识别、的动态时间规整算法虾玫慕饩隽怂祷八俣炔痪仍斐傻挠镆羰侗鹄重要的手段。自动语音识别技术,是指让机器“听懂”人说的话,即在各种情况下准确地识别出语音的内容,从而根据其信息,别系统的性能会急剧下降。因此,作为语音信号处理领域中比较困难的前沿课题,语音识别的研究可以追溯到二十世纪四十年代初,从年前后的声码器蚉热说目杉镆J嫉模闎实验室热烁菰R舻钠坠舱瘢状窝兄瞥晒α四苁侗鹗鲇⒂锸值奶定人语音识别系统;年挚鲜笛槭襉和热瞬捎昧个带通滤波器组提取频谱参数作为语音的特征,研制成功了一台简单的语音打字机。这于理论技术水平不够,都未取得明显的成功。在二十世纪六十年代,出现了对语音识别的发展产生深远影响的两大技术:年,笛槭业腗岢隽艘蛔榛谟镆粜藕哦说慵觳獾氖奔涔橐环椒ǎ提出了对两段语音进行对齐的动态规整方法珼,实现了语音识别中的时间规整;大学的ü砸蛩氐亩跟踪,对连续语音识别方法作了开创性的研究。动态规整技术开始在语音识别系统中得到应用。年日本学者板仓提出了著名
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