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语音识别,重要技术研究和系统实现Pdf

2019-10-21 10:40365bet365游戏

中国提取物
摘要
语音识别是指使机器“理解”人类语音并给出正确答案。最终目标是了解人。
阶级与机器之间的自然沟通
随着科学技术的发展,语音识别技术逐渐形成了一套比较。
还提供完整的理论体系及其实用产品,但通常需要不同领域的不同需求
促进有针对性的发展。
语音识别技术发展的两个重要方向是基于对广泛的PC词汇的识别。
而且,内置语音识别具有广阔的市场前景。
为此,请检查关键语音识别技术。
该研究提出了一种新的识别算法:动态遗传时间规划算法(GA_DTW)和传统动力学。
与时间失真算法相比,新算法具有更好的全局搜索能力和并行计算能力。
如果测试算法的有效性,则孤立词的识别率达到95。
根据07%GA_DTW算法
我们设计了一个基于嵌入式的紧凑语音识别系统,并将一种新算法应用于该系统。
好结果
主要研究内容如下。
(1)分析语音识别的基本理论,包括基本语音配置,中文语音特征和数字模型。
音频信号采样,预加重,窗口,帧,端点检测和特征参数提取。
在处理中最重要的端点检测,提出了一种改进的端点检测算法:双动态语音端点检测
算法表明该算法具有更好的检测性能。研究了倒谱线性预测系数(LPCC)。
在Meir的频率倒谱系数(MFCC)的特征之后,选择并提取MFCC作为研究的特征参数。
使用此参数。
(2)研究三种当前语音识别算法:动态时间失真(DTW),隐马尔可夫模型
(HMM)和人工神经网络(ANN)。
分析其原理,特点,实施过程,DTW语言。
结合实际情况对三种算法的特点进行了比较和分析,以识别语音识别。
我们选择DTW作为研究重点,并提出通过遗传算法对其进行改进。
(3)基于遗传算法的分析,利用其优秀的全局搜索能力及其并行计算能力
对传统的DTW算法进行了改进,提出了一种遗传动态时间规划识别算法。
实现方法,编码方法,自适应功能设计,种群初始化,选择机制,交叉操作,
通过变异操作和终止策略以及实验验证,实验结果表明该算法是有效的。
性别
(4)基于GA_DTW算法,我们设计了一个以SPCE061A微控制器为核心的小型集成系统。
一种语音识别系统,分析硬件和软件设计,并用C语言实现GA_DTW。
该算法经过系统测试,测试结果良好。
关键词:语音识别,终点检测,识别算法,GA_DTW,SPCE061A
英文摘要
摘要
语音识别由理解人类语言的机器组成。
正确的答案
语音识别的最终目标是自然和自然。
人与机器之间的沟通
讲话随着科学的发展。
识别技术逐渐适应整个系统
大多数产品已经出现并且相关,但是针对几种不同的要求
坎波斯,有必要发展。
他们语言的两个重要方向。
技术识别基于基于PC和集成的词汇识别
语音识别和参考边际