利用matlab平臺(tái)實(shí)現(xiàn)少量字的語音識(shí)別功能 本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))論文.doc
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利用matlab平臺(tái)實(shí)現(xiàn)少量字的語音識(shí)別功能 本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))論文,利用matlab平臺(tái)實(shí)現(xiàn)少量字的語音識(shí)別功能 本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))論文 30頁共計(jì)14068字摘要摘要:初步研究兩種不同的語音識(shí)別算法---動(dòng)態(tài)時(shí)間伸縮算法(dtw)和隱馬爾科夫模型(hmm), 初步探究并實(shí)現(xiàn)在matlab環(huán)境中應(yīng)用dtw識(shí)別法的孤立字語音識(shí)別實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。abstract【abstract】: use ...
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利用MATLAB平臺(tái)實(shí)現(xiàn)少量字的語音識(shí)別功能 本科畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))論文
30頁共計(jì)14068字
摘 要
摘要:初步研究兩種不同的語音識(shí)別算法---動(dòng)態(tài)時(shí)間伸縮算法(DTW)和隱馬爾科夫模型(HMM), 初步探究并實(shí)現(xiàn)在MATLAB環(huán)境中應(yīng)用DTW識(shí)別法的孤立字語音識(shí)別實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
Abstract
【Abstract】: Use two kinds of arithmetic to study speech recognition: Dynamic Time Warping (DTW) and the Hidden Markov Model (HMM). Build a basic test platform of speech recognition using DTW.
【Key words】: MATLAB, speech recognition, LPC, LPCC, MFCC, Dynamic Time Warping, Hidden Markov Model
目 錄
引言 4
1.語音識(shí)別簡介 5
1.1語音識(shí)別系統(tǒng)的分類 5
1.2語音識(shí)別系統(tǒng)的基本構(gòu)成 5
2.語音識(shí)別參數(shù) 6
2.1線性預(yù)測(cè)系數(shù)(LPC) 6
2.2線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(LPCC) 8
2.3 MFCC系數(shù) 8
2.4參數(shù)計(jì)算流程 9
3.DTW算法 11
3.1 DTW算法原理 11
3.2 DTW的高效算法 14
4.HMM算法 16
4.1 HMM的原理 16
4.2 HMM的前向概率和后向概率 17
4.3識(shí)別算法——VITERBI解碼 19
4.4 BAUM-WELCH算法 20
5.實(shí)驗(yàn)及總結(jié) 23
5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備以及步驟 23
5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及討論 25
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論 29
參考文獻(xiàn) 30
關(guān)鍵字:MATLAB,語音識(shí)別,LPC,LPCC,MFCC,動(dòng)態(tài)時(shí)間伸縮算法(DTW),隱馬爾科夫模型(HMM)
參考文獻(xiàn):
[1] Rabiner L, Juang B H. Fundamentals of Speech Recognition, Prentice-Hall International. Inc, 1999, p.17
[2] D.G.Childers, Matlab之語音處理與合成工具箱(影印版), 清華大學(xué)出版社, 2004, p.45-51
[3] 黃文梅, 熊桂林, 楊勇, 信號(hào)分析與處理—MATLAB語言及應(yīng)用, 國防科技大學(xué)出版社, 2000, p.37-40
[4] 楊行峻, 遲惠生,“語音數(shù)字信號(hào)處理”, 電子工業(yè)出版社. 1995
[5] 張焱, 張杰, 黃志同, 語音識(shí)別中動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和隱馬爾可夫統(tǒng)一模型 數(shù)據(jù)采集與處理 1997年03期 p.218-222
[6] 何強(qiáng), 何英, MATLAB擴(kuò)展編程[M], 清華大學(xué)出版社, 2002 p.345-347
[7] Rabiner L and Juang B H. Introduction to hidden Markov models, IEEE ASSP Mag, vol.3,no.1,4-16,1986
[8] Huang X D. Hidden Markov Models for Speech Recognition, Edinburgh Information Technology Series.1999(7):136-202
[9] Rabiner L, A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition, Proc, of IEEE, 77(2)257-286,1989
[10] Jen+Tzung Chien, Predictive Hidden Markov Model Selection for Speech Recognition, IEEE Transaction on Speech and Audio
30頁共計(jì)14068字
摘 要
摘要:初步研究兩種不同的語音識(shí)別算法---動(dòng)態(tài)時(shí)間伸縮算法(DTW)和隱馬爾科夫模型(HMM), 初步探究并實(shí)現(xiàn)在MATLAB環(huán)境中應(yīng)用DTW識(shí)別法的孤立字語音識(shí)別實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
Abstract
【Abstract】: Use two kinds of arithmetic to study speech recognition: Dynamic Time Warping (DTW) and the Hidden Markov Model (HMM). Build a basic test platform of speech recognition using DTW.
【Key words】: MATLAB, speech recognition, LPC, LPCC, MFCC, Dynamic Time Warping, Hidden Markov Model
目 錄
引言 4
1.語音識(shí)別簡介 5
1.1語音識(shí)別系統(tǒng)的分類 5
1.2語音識(shí)別系統(tǒng)的基本構(gòu)成 5
2.語音識(shí)別參數(shù) 6
2.1線性預(yù)測(cè)系數(shù)(LPC) 6
2.2線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(LPCC) 8
2.3 MFCC系數(shù) 8
2.4參數(shù)計(jì)算流程 9
3.DTW算法 11
3.1 DTW算法原理 11
3.2 DTW的高效算法 14
4.HMM算法 16
4.1 HMM的原理 16
4.2 HMM的前向概率和后向概率 17
4.3識(shí)別算法——VITERBI解碼 19
4.4 BAUM-WELCH算法 20
5.實(shí)驗(yàn)及總結(jié) 23
5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備以及步驟 23
5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及討論 25
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論 29
參考文獻(xiàn) 30
關(guān)鍵字:MATLAB,語音識(shí)別,LPC,LPCC,MFCC,動(dòng)態(tài)時(shí)間伸縮算法(DTW),隱馬爾科夫模型(HMM)
參考文獻(xiàn):
[1] Rabiner L, Juang B H. Fundamentals of Speech Recognition, Prentice-Hall International. Inc, 1999, p.17
[2] D.G.Childers, Matlab之語音處理與合成工具箱(影印版), 清華大學(xué)出版社, 2004, p.45-51
[3] 黃文梅, 熊桂林, 楊勇, 信號(hào)分析與處理—MATLAB語言及應(yīng)用, 國防科技大學(xué)出版社, 2000, p.37-40
[4] 楊行峻, 遲惠生,“語音數(shù)字信號(hào)處理”, 電子工業(yè)出版社. 1995
[5] 張焱, 張杰, 黃志同, 語音識(shí)別中動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和隱馬爾可夫統(tǒng)一模型 數(shù)據(jù)采集與處理 1997年03期 p.218-222
[6] 何強(qiáng), 何英, MATLAB擴(kuò)展編程[M], 清華大學(xué)出版社, 2002 p.345-347
[7] Rabiner L and Juang B H. Introduction to hidden Markov models, IEEE ASSP Mag, vol.3,no.1,4-16,1986
[8] Huang X D. Hidden Markov Models for Speech Recognition, Edinburgh Information Technology Series.1999(7):136-202
[9] Rabiner L, A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition, Proc, of IEEE, 77(2)257-286,1989
[10] Jen+Tzung Chien, Predictive Hidden Markov Model Selection for Speech Recognition, IEEE Transaction on Speech and Audio