基于HMM的嵌入式語音識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、語音識別(Speech Recognition)是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹募夹g。語音識別技術經(jīng)過幾十年的探索和研究,已經(jīng)取得了一系列突破性的進展,一些成熟的技術正逐漸應用于實際生活中,近年來,作為一種方便的人機交互手段,語音識別在消費類電子產(chǎn)品和工業(yè)控制等領域迅速發(fā)展。在嵌入式系統(tǒng)中實現(xiàn)一個能識別較大詞匯量、具有較好實時性,并且具有比較高的識別率的語音識別系統(tǒng),具有很高的理論研究及實用價值。
　　

2、 論文首先介紹了語音識別技術的發(fā)展背景及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并對研究的背景項目所要求的各項技術指標進行了介紹和分析。在深入研究語音識別過程中各關鍵模塊(語音預處理,特征參數(shù)提取,識別算法)的基礎上,對各模塊的重點技術進行了研究。在語音預處理模塊中,重點研究了預加重、分幀、加窗、短時能量和過零率相結(jié)合的端點檢測法；在特征提取模塊中,通過分析LPCC參數(shù)和MFCC參數(shù)的實現(xiàn)原理和差異,結(jié)合背景項目的要求,闡述選用MFCC參數(shù)的原因。
　

3、　 在對語音識別的基本原理和三種經(jīng)典的識別算法研究對比后,論文著重研究了隱馬爾可夫(HMM)和基于此模型的語音識別算法,并且在傳統(tǒng)的HMM算法基礎上,針對HMM模型中狀態(tài)數(shù)對HMM模型參數(shù)以及系統(tǒng)識別率的影響,對HMM的模型和識別算法進行了改進,并提出了雙模板匹配法。論文在VC6.0平臺上構(gòu)建了一個MFCC參數(shù)與改進HMM算法相結(jié)合的語音識別系統(tǒng),系統(tǒng)的識別率在90％以上,滿足背景項目的性能要求。
　　 最后論文在對現(xiàn)有嵌入式