非特定人漢語數碼語音識別研究及嵌入式系統(tǒng)實現.pdf

1、語音識別是模式識別和人工智能的一個重要領域，是計算機科學、信號處理、生理學、心理學等多學科研究的熱點問題。目前，語音識別技術方面的研究逐漸從實驗室研究階段進入實用化研究階段。隨著智能化電子產品開發(fā)的需求提高和嵌入式技術的發(fā)展，迫切需要將語音識別技術應用于基于嵌入式系統(tǒng)平臺的智能電子產品，以提升產品的市場價值和易操作性?，F有的語音識別算法計算復雜度和空間復雜度較高，而嵌入式平臺的可用資源有限，需要對算法進行改進，在保證一定識別率的前提下降

2、低算法計算復雜度，以適合嵌入式平臺的應用。此外，為了增加產品的通用性，免去每次重新訓練，語音識別最好可以針對非特定人并且對集外數據有效。針對上述問題，本文對非特定人漢語數碼的語音識別相關算法進行研究，提出相應的改進算法，并將該算法應用于嵌入式系統(tǒng)，實現了一個語音撥號系統(tǒng)。論文的主要研究內容包括：
　　首先，利用隱馬爾科夫工具包（HTK）搭建了一個語音識別系統(tǒng)，并分別針對孤立詞與連續(xù)詞、集內數據和集外數據等多種情況開展實驗。

3、　　其次，研究了語音信號去噪、特征提?。ㄈ缇€性預測頻率倒譜系數LPCC和Mel頻率倒譜系數MFCC）、聲學單元選取、參數捆綁和高斯混合元數目等對識別率的影響。
　　再次，對現有語音識別算法進行優(yōu)化設計，提出適用于嵌入式平臺的語音識別算法。在PC機上針對連續(xù)詞語音識別對該算法進行仿真實驗，結果表明，集內識別率達97.50％，集外識別率達96.83%，識別時間也有所減少。
　　最后，將所提出的語音識別算法應用于嵌入式平臺（友善之