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《中北大学》 2006年
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HMM模型在高噪声环境下的语音识别应用研究

周传刚  
【摘要】:语音识别技术对我们人类的生活具有非常重要的意义。它可以使我们的生活变的更加方便高效。人们在长期对语音识别技术进行研究的过程中,积累了丰富的经验和知识。现今语音识别技术中的主流技术应该是 HMM 模型技术。应用 HMM 模型对语音信号进行模板训练和识别从而得到的语音识别率是各种语音识别模型当中最高的。语音识别过程应该包括语音模板的建立和语音信号特征的比对。 本文主要是研究高噪音环境下的语音识别问题。尽管目前语音识别技术已经相当成熟,但是,在噪音环境下的语音识别率却不是很高。这主要是因为噪声对语音识别的影响较大,而对噪声的处理是比较困难的。因此,本文中利用了小波消噪的方法对在高噪音环境下所采集的语音信号进行了消噪处理。其 中 大 量 的 语 音 信 号 是 通 过WINDOWS 系统自带的录音机所采集的,利用 HMM 模型对语音信号进行建模,获得一组语音信号的模板。然后再利用 HMM 模型对经过小波消噪处理的信号进行识别。同时,为了说明小波消噪对最后语音识别率的影响,本文还对没有用小波消噪的语音信号进行识别,然后,对两种处理方法的识别率进行了对照,并分析了产生不同结果的原因和提出了一些改进意见。
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TN912.34

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