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语音识别算法及应用技术研究

作　者: 李秀珍
导　师: 仲元昌
学　校: 重庆大学
专　业: 电路与系统
关键词: 语音识别连续隐马尔可夫模型鲁棒性家电控制
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 274次
引　用: 2次
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内容摘要

随着科技的发展,人们生活水平的提高,出现了各种各样的家用电器,丰富了人们文化生活、减轻了人们生活负担。如何更有效地管理这些家电,使其更好地为我们的生活服务已成为研究的热点。针对此问题,本课题提出把语音识别技术应用到家电控制中,构建具有语音识别功能的家电集中控制系统,从而实现对家电的集中管理。本文深入研究了语音识别的预处理、特征参数提取、基于连续隐马尔可夫模型(简称CHMM)的训练、识别算法等基本理论。原始语音信号预处理包括:预滤波、预加重、短时加窗、端点检测等;特征参数提取是对预处理后的语音信号提取Mel频率倒谱系数(简称MFCC);训练、识别算法则利用CHMM进行声学建模,建立了基于CHMM的孤立词语音识别算法。研究表明,基于CHMM的语音识别算法在环境噪声干扰的情况下,识别精度显著下降。针对此算法缺陷,从信号空间、特征空间、模型空间三个层次进行语音补偿,构建了一种新的语音识别算法。该算法有效结合了维纳滤波、直方图均衡、向量泰勒级数这三种算法的优点,具有较好的鲁棒性,本文简称该算法为“混合鲁棒语音识别算法”。利用混合鲁棒语音识别算法,采用TI公司的TMS320VC5402为核心芯片,外扩存储电路、语音信号采集电路、LCD显示电路和无线通信模块等;选用电视、DVD、电冰箱、空调、洗衣机、电灯等家电作为控制对象,构建了基于语音识别的家电集中控制平台,最终实现家电的语音控制。系统测试结果表明,在室内噪声环境下,采用混合鲁棒语音识别算法的家电集中控制系统的识别率为98.00%,比没有考虑噪声干扰的基于CHMM的语音识别算法的识别率有显著提高,达到了本课题的预期目的。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-8
1 绪论  8-12
  1.1 课题背景及学术意义  8
  1.2 语音识别发展历史及国内外研究现状  8-10
    1.2.1 国外研究历史与现状  9
    1.2.2 国内研究历史与现状  9-10
  1.3 语音识别系统面临的问题  10-11
  1.4 研究内容及组织结构  11-12
2 语音识别的基本原理  12-28
  2.1 概述  12-13
  2.2 预处理  13-17
    2.2.1 预滤波  13-14
    2.2.2 预加重  14
    2.2.3 短时加窗处理  14-16
    2.2.4 端点检测  16-17
  2.3 特征参数提取  17-19
    2.3.1 概述  17-18
    2.3.2 Mel 倒谱分析  18-19
  2.4 声学建模  19-25
    2.4.1 模型概述  19-20
    2.4.2 HMM 的基本原理  20-21
    2.4.3 HMM 模型的三个基本问题及解决方案  21-24
    2.4.4 马尔可夫链的形状以及HMM 类型  24-25
  2.5 语音识别系统的性能评测  25-26
    2.5.1 识别精度  25-26
    2.5.2 识别速度  26
  2.6 小结  26-28
3 孤立词语音识别算法的研究  28-36
  3.1 CHMM 的原理  28
  3.2 CHMM 的主要算法  28-30
  3.3 CHMM 关键算法的修正  30-32
    3.3.1 前向-后向算法的修正  30-31
    3.3.2 Viterbi 算法的修正  31-32
    3.3.3 重估公式的修正  32
  3.4 基于CHMM 的语音识别算法  32-35
    3.4.1 模型参数的选择  32-34
    3.4.2 训练  34-35
    3.4.3 识别  35
  3.5 小结  35-36
4 鲁棒语音识别算法的研究  36-46
  4.1 环境噪声模型  36-37
  4.2 鲁棒语音识别算法原理  37-43
    4.2.1 信号空间  37-38
    4.2.2 特征空间  38-39
    4.2.3 模型空间  39-43
  4.3 鲁棒语音识别算法的改进  43
  4.4 小结  43-46
5 基于语音识别技术的家电集中控制平台的设计  46-56
  5.1 系统总体框架  46
  5.2 系统的硬件实现平台  46-49
    5.2.1 DSP 处理芯片的选型  46-47
    5.2.2 DSP 处理芯片介绍  47
    5.2.3 外围电路设计  47-49
  5.3 系统的软件设计  49-54
    5.3.1 软件的开发环境  49-50
    5.3.2 接口的初始化程序设计  50-52
    5.3.3 语音识别程序设计  52-53
    5.3.4 系统工作流程  53-54
    5.3.5 程序编译和调试  54
  5.4 总结  54-56
6 系统测试与结果分析  56-68
  6.1 语音识别算法的MATLAB 仿真  56-60
    6.1.1 端点检测算法  56
    6.1.2 MFCC 特征提取  56-57
    6.1.3 维纳滤波算法  57-58
    6.1.4 模型训练  58-60
  6.2 语音识别算法的鲁棒性测试  60-63
    6.2.1 算法测试环境  60
    6.2.2 算法测试过程  60-61
    6.2.3 算法测试结果及分析  61-63
  6.3 室内环境中的系统的测试  63-67
    6.3.1 测试环境  63-64
    6.3.2 测试过程  64-66
    6.3.3 结果分析  66-67
  6.4 小结  67-68
7 总结与展望  68-70
致谢  70-72
参考文献  72-76
附录  76-77
  A. 作者在攻读硕士期间发表的论文目录  76
  B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目  76-77
  C. 系统控制平台实物图  77
  D. 无线收发模块实物图  77

语音识别算法及应用技术研究

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