基于hmm的語音識(shí)別系統(tǒng) (開題報(bào)告).doc
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基于hmm的語音識(shí)別系統(tǒng) (開題報(bào)告),3、研究/設(shè)計(jì)的目標(biāo):語音識(shí)別技術(shù)到目前為止已取得了很大的發(fā)展,隱馬爾可夫模型 hmm 方法是語音識(shí)別技術(shù)的主流方法,本文著重從 hmm入手,在對(duì)hmm的原理及識(shí)別過程有了充分了解之后,充分運(yùn)用 hmm 較強(qiáng)的時(shí)間歸整能力和建模能力,將其運(yùn)用于語音識(shí)別之中從而提高語音識(shí)別的識(shí)別率。包括語音信號(hào)的預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練與...
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3、研究/設(shè)計(jì)的目標(biāo):
語音識(shí)別技術(shù)到目前為止已取得了很大的發(fā)展,隱馬爾可夫模型 HMM 方法是語音識(shí)別技術(shù)的主流方法,本文著重從 HMM入手,在對(duì)HMM的原理及識(shí)別過程有了充分了解之后,充分運(yùn)用 HMM 較強(qiáng)的時(shí)間歸整能力和建模能力,將其運(yùn)用于語音識(shí)別之中從而提高語音識(shí)別的識(shí)別率。包括語音信號(hào)的預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練與識(shí)別等階段,通過實(shí)驗(yàn)可以看出隱馬爾可夫?qū)φZ音信號(hào)的識(shí)別率較高。在高噪聲環(huán)境下MFCC能提高語音信號(hào)的識(shí)別性能。
語音識(shí)別技術(shù)到目前為止已取得了很大的發(fā)展,隱馬爾可夫模型 HMM 方法是語音識(shí)別技術(shù)的主流方法,本文著重從 HMM入手,在對(duì)HMM的原理及識(shí)別過程有了充分了解之后,充分運(yùn)用 HMM 較強(qiáng)的時(shí)間歸整能力和建模能力,將其運(yùn)用于語音識(shí)別之中從而提高語音識(shí)別的識(shí)別率。包括語音信號(hào)的預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練與識(shí)別等階段,通過實(shí)驗(yàn)可以看出隱馬爾可夫?qū)φZ音信號(hào)的識(shí)別率較高。在高噪聲環(huán)境下MFCC能提高語音信號(hào)的識(shí)別性能。
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