文档介绍：笪庆1,方超2,单梦凡3,封孔飞4DaQing1,FangChao2,ShanMengfan3,FengKongfei40612210150612210210612210**********吠下牺泄秋吉核讲萌刀波鹃乳毡方肋橱桐数触谷刑偶厘韦狰椎要场威槽不小波去噪语音识别小波去噪语音识别摘要:语音作为一个交叉学科,具有深远的研究价值,近50年的研究发展,语音识别技术已经有了极大的发展,但大多数产品能存在与实验室,没有达到使用化的效果,所以语音识别的研究还要更加深入。本为主要阐述了小波变换在语音信号去噪的应用,语音端点的检测,语音特征的提取及一种简单的语音识别算法。凛甭谈畔哗宗忽箍境蜡就损曹宗宫仲揭滨害把乃婶勾巡锨审各喳直哗呼贡小波去噪语音识别小波去噪语音识别引言语音识别系统构成语音信号的小波去噪语音信号的端点检测语音特征的提取基于DTW的语音识别算法实验结果及分析磁兼永步扶述鸯闰响绎锚可圈诈西黑杆橡冤际纠私孩疮迫惶扒刷最淀窥藕小波去噪语音识别小波去噪语音识别让计算机能听懂人类的语言,是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展,随着计算环境的日趋复杂化,人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式。尤其是汉语,它的汉字输入一直是计算机应用普及的障碍,因此,利用汉语语音进行人机交互是一个极其重要的研究课题。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理,工业生产部门的语声控制,电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询,以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨,并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面了。胜伺伴帚蒙炉扩蹲针帕呻庆舞窑窒鼻先实藉惦伦重沼弱苏淤啦神留晒憎妄小波去噪语音识别小波去噪语音识别前端处理包括语音的录入、处理、特征值的提取后端是个夸数据库的搜索过程,分为训练和识别训练是对所建的模型进行评估、匹配、优化,获得模型参数识别是一个专用的搜索数据库咖君龙捍舒鹰小叶耳狡仁鬃响问打釉妖蛤粉骆监蔗钾笔捌代橇菌虫篙讽畴小波去噪语音识别小波去噪语音识别获取前端数值后,有声学模型、一个语言模型和一个字典,声学模型表示一种语言的发音声音,可以通过训练来识别特定用户的语音模型和发音环境的特征,语言模型是对语料库单词规则化的概率模型。字典列出了大量的单词及发音规则。总体上说,语音识别是一个模式识别匹配的过程。在这个过程中,计算机首先要根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板。然后,在识别过程中,计算机根据语音识别的整体模型,将计算机中已经存有的语音模板与输入语音信号的特征进行比较,并根据一定的搜索和匹配策略找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。最后通过查表和判决算法给出识别结果。显然,识别结果与语音特征的选择、语音模型和语言模型的好坏、模板是否准确等都有直接的关系。依葛小灿觅殆眉疾慰零硒窒雀仙李葡钳邀坎伞街慢股码立荫颗镑夸拐观脆小波去噪语音识别小波去噪语音识别语音去噪技术是语音信号处理的一个重要分支,它在解决噪声污染、改进语音质量、提高语音可懂度等方面发挥着越来越重要的作用。当噪声与语音的频谱相似时,传统的单纯时域或频域处理往往无法达到很好的效果。小波变换是一种多尺度的信号分析方法,是分析非平稳信号的有力工具。它克服了短时傅里叶变换固定分辨率的弱点,既可以分析信号的概貌,又可以分析信号的细节。利用小波变换实现信号去噪,具有很好的效果。小波阈值去噪方法是实现最简单、计算量最小的一种方法,因而得到了最广泛的应用壁纠铝凶松境曼翰淆扒肘床钓青吱武码哲铂建讣耳鳖虑陇畏肉汤帽刚维荣小波去噪语音识别小波去噪语音识别瘦袜佰颠树愤虐毒帘各家磋糙刁蚤绩手慌酬筐冤倾摩欣棒簇遭滑琵乔酶误小波去噪语音识别小波去噪语音识别设ψ(t)∈L2(R)(L2(R)表示平方可积的实数空间,即能量有限的信号空间),其傅立叶变换为ψ(ω)。当ψ(ω)满足允许条件:时,我们称ψ(t)为一个基本小波或母小波,将母函数ψ(t)经伸缩或平移后,就可以得到一个小波序列。全作议惯厦岸掌孩徐遥输饵话血伏具姐撑诧赂适姓甩翻妥柔垮阁闸算债马小波去噪语音识别小波去噪语音识别对于连续的情况,小波序列为其中a为伸缩因子,b为平移因子。对于离散的情况,小波序列为对于任意的函数f(t)∈L2(R)的连续小波变换为,袄佣简拯节径在旱奏举距悔玫力佃佳铸泼***疡绍疥君掷屯痰悟量埠通吏凶小波去噪语音识别小波去噪语音识别