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基于元音长度调整的中文语音识别

作　者: 朱力
导　师: 曾毓敏
学　校: 南京师范大学
专　业: 电路与系统
关键词: 语音识别 隐马尔可夫模型 特征参数提取 动态时间规整 语速调整 元音分组
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 24次
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内容摘要


语音识别一直都是国内外的一个重要的研究课题。目前的语音识别系统对发音人的语速具有一定的自适应调整能力。但对于不同的发音人来说,这些自适应调整能力都是不够的,往往在识别那些语速过快或过慢的语音的时候,得到的识别率都比较低。本文从研究语音识别的一些基本理论入手,为了改善语音发音长短不同,而导致识别率下降的问题,重点研究了基于HMM模型以及动态时间规整算法的元音长度调整算法和元音分组算法,并进行了仿真与比较。本文的主要研究工作如下：1、本文先对隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)和动态时间规整算法(Dynami c Time Warping, DTW)进行了详细的分析,并对基础模型、算法进行了仿真实验。将基于DTW算法的仿真结果,作为后续章节研究的基础识别率,从而可清晰地看出改进算法对识别率的提高。2、根据汉语语音发音时,每一个音节都含有元音,元音长度占音节长度的主要部分,但是却不包含发音的主要信息这些特点,研究了在语音的元音部分,利用相关系数寻找相似波形,然后对元音部分进行相似波形的插入或删除的方法,来改变元音部分的长度,进而调整语速。在对元音部分进行实际操作时,提出了一种新的计算方法,相对于原先的“调整—判断—再调整—再判断”方法,在算法速度上有了很大的提高。3、由于元音长度调整算法当中,阈值参数Lmax和Lmin的取值,不能完全兼顾到所有的孤立词。本文提出了一种改进算法,即元音分组算法。该算法使用三种分组方法,分别根据元音的类型、元音的相似性以及元音的长度进行分组。针对不同的元音组,选择不同的阈值参数Lmax和Lmin,真正做到“区别对待”。仿真实验结果表明,相较于元音长度调整算法,这种改进的算法对系统的识别率,有更为显著的提高。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
第一章 绪论  8-11
  1.1 选题背景  8
  1.2 语音识别的研究历史和现状  8-9
  1.3 语音识别面临的主要问题  9-10
  1.4 主要研究内容与章节安排  10-11
第二章 语音识别技术基础  11-24
  2.1 语音识别概述  11-12
    2.1.1 语音识别的分类  11
    2.1.2 语音识别的系统框图  11-12
  2.2 语音识别的常用方法  12-16
    2.2.1 基于模板匹配模型的方法  12-15
    2.2.2 基于概率模型的方法  15-16
  2.3 隐马尔可夫模型的原理  16-20
    2.3.1 HMM模型的参数  16-17
    2.3.2 HMM模型的三个基本问题  17-18
    2.3.3 HMM模型的三种算法  18-20
  2.4 语音信号的预处理  20-23
    2.4.1 预加重  20-21
    2.4.2 分帧加窗  21-22
    2.4.3 语音信号的端点检测  22-23
  2.5 本章小节  23-24
第三章 语音识别系统的特征参数  24-30
  3.1 线性预测倒谱系数(LPCC)  24-25
  3.2 Mel频率倒谱系数(MFCC)  25-26
  3.3 感知线性预测倒谱系数(PLPCC)  26-28
  3.4 三种特征参数仿真结果比较  28-29
    3.4.1 仿真实验条件  28
    3.4.2 仿真实验结果  28-29
  3.5 本章小结  29-30
第四章 基于元音长度调整的中文孤立词识别  30-49
  4.1 语音语速调整概述  30-31
  4.2 语音元音起止点的判断  31-39
    4.2.1 语音信号的时域波形  31-32
    4.2.2 语音信号的特点分析  32-33
    4.2.3 语音元音起止点判别算法  33-39
  4.3 元音长度调整算法  39-48
    4.3.1 元音长度调整算法的基本思路  39-40
    4.3.2 判断相似波形  40-45
    4.3.3 元音长度调整的实现  45-46
    4.3.4 对元音长度调整算法的改进  46-47
    4.3.5 元音长度调整算法仿真  47-48
  4.4 本章小结  48-49
第五章 元音分组语速调整  49-58
  5.1 语音库的构成  49-50
  5.2 元音分组算法的思路  50-51
  5.3 元音分组的主要方法  51-56
    5.3.1 根据元音的类型分组  52-53
    5.3.2 根据元音的相似性分组  53-54
    5.3.3 根据元音长度分组  54-56
  5.4 元音分组算法仿真  56-57
    5.4.1 实验条件  56
    5.4.2 仿真结果  56-57
  5.5 本章小结  57-58
第六章 总结与展望  58-60
科研及获奖情况  60-61
致谢  61-62
参考文献  62-64

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 电声技术和语音信号处理 > 语音信号处理 > 语音识别与设备
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