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文檔簡介
1、語音識別是利用計算機理解人類語言的語義內(nèi)容。
近些年以來，在非特定人領(lǐng)域的孤立詞語音識別技術(shù)方面有了很大的進展，人機交互、智能手機、家電遙控等應(yīng)用行業(yè)都有語音識別技術(shù)的融入。目前動態(tài)時間規(guī)整、隱馬爾可夫模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等關(guān)鍵技術(shù)都可以實現(xiàn)孤立詞語音的識別。本文著重研究了非特定人孤立詞語音識別的各種組成技術(shù)。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和隱馬爾可夫模型技術(shù)各自的優(yōu)勢，通過將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的分類能力以及隱馬爾可夫模型較好的時域建模能力
2、相結(jié)合，提出了ANN/HMM混合模型的語音識別方式，并利用MATLAB編寫了程序代碼。通過與傳統(tǒng)的HMM和ANN模型進行對比和分析，實驗結(jié)果表明混合模型語音識別方式改善了識別性能，提高了識別率，并在抗干擾性和魯棒性方面也得到加強。
在全面系統(tǒng)地研究國內(nèi)外語音識別技術(shù)，特別是非特定人領(lǐng)域的孤立詞語音識別技術(shù)的基礎(chǔ)上，主要作了如下工作：
1．研究了隱馬爾可夫模型原理及算法實現(xiàn)，指出了模型存在的不足，結(jié)合本文提出的設(shè)計方案
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