计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2003年
28期
106-108,161
,共4页
语音识别%连续隐马尔可夫模型%特征参数%矢量量化
語音識彆%連續隱馬爾可伕模型%特徵參數%矢量量化
어음식별%련속은마이가부모형%특정삼수%시량양화
该文研究了基于改进VQ/HMM模型的语音识别方法,设计实现了基于该模型的汉语口令识别系统;研究了鲁棒性特征参数问题,提出了一些新的基于MFCC和LPCC的高维动态参数;分别进行了纯净语音和不同信噪比语音的识别实验,分析比较了不同类型特征参数、训练状态数和高斯混合度对该系统识别性能的影响.在此基础上得出了以下结论:在加性白噪声的情况下,使用高维动态参数明显提高了系统的鲁棒性;在汉语两字组的短语音(口令)识别中,状态数取4,混合度取3时实验结果较好;利用不同特征参数的优势,进行信息融合,是提高系统性能的一个很好选择.
該文研究瞭基于改進VQ/HMM模型的語音識彆方法,設計實現瞭基于該模型的漢語口令識彆繫統;研究瞭魯棒性特徵參數問題,提齣瞭一些新的基于MFCC和LPCC的高維動態參數;分彆進行瞭純淨語音和不同信譟比語音的識彆實驗,分析比較瞭不同類型特徵參數、訓練狀態數和高斯混閤度對該繫統識彆性能的影響.在此基礎上得齣瞭以下結論:在加性白譟聲的情況下,使用高維動態參數明顯提高瞭繫統的魯棒性;在漢語兩字組的短語音(口令)識彆中,狀態數取4,混閤度取3時實驗結果較好;利用不同特徵參數的優勢,進行信息融閤,是提高繫統性能的一箇很好選擇.
해문연구료기우개진VQ/HMM모형적어음식별방법,설계실현료기우해모형적한어구령식별계통;연구료로봉성특정삼수문제,제출료일사신적기우MFCC화LPCC적고유동태삼수;분별진행료순정어음화불동신조비어음적식별실험,분석비교료불동류형특정삼수、훈련상태수화고사혼합도대해계통식별성능적영향.재차기출상득출료이하결론:재가성백조성적정황하,사용고유동태삼수명현제고료계통적로봉성;재한어량자조적단어음(구령)식별중,상태수취4,혼합도취3시실험결과교호;이용불동특정삼수적우세,진행신식융합,시제고계통성능적일개흔호선택.
