电脑开发与应用
電腦開髮與應用
전뇌개발여응용
COMPUTER DEVELOPMENT & APPLICATIONS
2006年
8期
2-3,6
,共3页
语音识别%特征提取%听觉模型
語音識彆%特徵提取%聽覺模型
어음식별%특정제취%은각모형
针对多数语音识别系统在噪音环境下性能急剧下降的问题,提出了一种新的语音识别特征提取方法.该方法是建立在听觉模型的基础上,通过组合语音信号和其差分信号的上升过零率获得频率信息,通过峰值检测和非线性幅度加权来获取强度信息,二者组合在一起,得到输出语音特征,再分别用BP神经网络和HMM进行训练和识别.仿真实现了不同信噪比下不依赖人的50词的语音识别,给出了识别的结果,证明了组合差分信息的过零与峰值幅度特征具有较强的抗噪声性能.
針對多數語音識彆繫統在譟音環境下性能急劇下降的問題,提齣瞭一種新的語音識彆特徵提取方法.該方法是建立在聽覺模型的基礎上,通過組閤語音信號和其差分信號的上升過零率穫得頻率信息,通過峰值檢測和非線性幅度加權來穫取彊度信息,二者組閤在一起,得到輸齣語音特徵,再分彆用BP神經網絡和HMM進行訓練和識彆.倣真實現瞭不同信譟比下不依賴人的50詞的語音識彆,給齣瞭識彆的結果,證明瞭組閤差分信息的過零與峰值幅度特徵具有較彊的抗譟聲性能.
침대다수어음식별계통재조음배경하성능급극하강적문제,제출료일충신적어음식별특정제취방법.해방법시건립재은각모형적기출상,통과조합어음신호화기차분신호적상승과령솔획득빈솔신식,통과봉치검측화비선성폭도가권래획취강도신식,이자조합재일기,득도수출어음특정,재분별용BP신경망락화HMM진행훈련화식별.방진실현료불동신조비하불의뢰인적50사적어음식별,급출료식별적결과,증명료조합차분신식적과령여봉치폭도특정구유교강적항조성성능.
