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摘要语音识别最直接的目的是让计算机听懂人说的话。经过半个多世纪的发展,语音识别理论已趋近成熟。大量的实验结果和实践操作证明,目前很多语音识别算法和识别模型非常有效。语音识别技术己被广泛应用于各行各业中。本文主要探究了语音识别理论在汉语连续语音识别中的应用。本文先介绍了语音识别系统的基本流程,语音信号处理的基本理论并且重点探讨了端点检测、特征参数提取的方法和原理。然后再从以下两方面对汉语连续语音识别的方法、原理进行深入的阐述:一方面从模式识别的研究角度,探讨了汉语语音的发音特点,提取了适合汉语语音识别的特征参数,训练了相应的语音识别模型,并且建立了汉语连续语音识别实验平台。本文基于隐马尔可夫模型牧镆粞盗泛褪侗鹚惴ɡ论,结合美尔频率倒谱系数提取技术,单音素<际酰谏下文相关的三音素<际跻约盎谖乇人惴ǖ氖侗鸺际醯纫幌盗屑术,利用隐马尔可夫模型工具箱菇嘶贖的连续语音识别实验平台。实验结果表明,随着拥ヒ羲亟5饺羲亟5淖;唬馐杂锞湓语句级和字词级的识别率都呈增加的趋势,捆绑三音素后识别率达到稳定状态。语句级和字词级的识别率分别由开始的.%和.%提高到最后的.%和.%,识别效果非常理想。另一方面从语音识别软件开发的角度,设计和实现了汉语连续语音识别售票模拟系统。文中先介绍了覧τ贸绦駻的基本组成和基本原理,接着利用赩甆平台上实现了汉语连续语音识别售票模拟系统,最后进行了相应的平台测试。测试结果表明它基本实现一个初级汉语语音识别售票系统的功能。关键词:语音识别,矶煞蚰P停珹,端点检测安徽大学硕貉宦畚
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录目摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。语音识别概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文所做的主要工作和结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章语音信号前端分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯声学语音信号到数字语音信号的转化⋯⋯⋯⋯⋯⋯.ぢ瞬ā疍变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯语音信号的预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.〖哟啊语音信号的时域分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯特征参数提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯特征参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.特征参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯端点检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯..⋯.⋯⋯⋯.⋯.⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯..⋯.⋯⋯...
.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章连续语音识别应用中的隐马尔可夫模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯隐马尔科夫模型的基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一第四章基于暮河锪镆羰侗鹣低车纳杓啤幕驹怼汉语连续语音识别系统的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.