化工自动化及仪表
化工自動化及儀錶
화공자동화급의표
CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY
2013年
6期
779-782
,共4页
武志翔%王顺利%李占锋%邱斌%尚丽平
武誌翔%王順利%李佔鋒%邱斌%尚麗平
무지상%왕순리%리점봉%구빈%상려평
语音识别%短时平均幅度%HMM%语音特征%音频
語音識彆%短時平均幅度%HMM%語音特徵%音頻
어음식별%단시평균폭도%HMM%어음특정%음빈
speech recognition%short-time average amplitude%HMM%phonetic feature%audio frequency
为克服现行语音识别精度不高的缺点,充分利用资源,改进语音识别效率,研究了基于音频波段特征分析的声音检测与分辨方法.方法以不同人对同一字的发音样本中的音频段信号为主要检测组分,研究不同样本的语音特征区别,使用MNP21声音传感器采集音频信号并进行分析.针对不同人的发音样本体系,提出了使用音频波段检测的思路.基于短时平均幅度优化获得音频信号,进而用隐马尔可夫模型进行识别,设计了语音识别系统.实验结果表明:每人采集10组样本训练,针对五人的不同样 本进行多次语音区分,准确率达到100％.
為剋服現行語音識彆精度不高的缺點,充分利用資源,改進語音識彆效率,研究瞭基于音頻波段特徵分析的聲音檢測與分辨方法.方法以不同人對同一字的髮音樣本中的音頻段信號為主要檢測組分,研究不同樣本的語音特徵區彆,使用MNP21聲音傳感器採集音頻信號併進行分析.針對不同人的髮音樣本體繫,提齣瞭使用音頻波段檢測的思路.基于短時平均幅度優化穫得音頻信號,進而用隱馬爾可伕模型進行識彆,設計瞭語音識彆繫統.實驗結果錶明:每人採集10組樣本訓練,針對五人的不同樣 本進行多次語音區分,準確率達到100％.
위극복현행어음식별정도불고적결점,충분이용자원,개진어음식별효솔,연구료기우음빈파단특정분석적성음검측여분변방법.방법이불동인대동일자적발음양본중적음빈단신호위주요검측조분,연구불동양본적어음특정구별,사용MNP21성음전감기채집음빈신호병진행분석.침대불동인적발음양본체계,제출료사용음빈파단검측적사로.기우단시평균폭도우화획득음빈신호,진이용은마이가부모형진행식별,설계료어음식별계통.실험결과표명:매인채집10조양본훈련,침대오인적불동양 본진행다차어음구분,준학솔체도100％.
