利用matlab平台实现少量字的语音识别功能 本科毕业论文(设计)论文.doc
DOC格式手机打开展开
利用matlab平台实现少量字的语音识别功能 本科毕业论文(设计)论文,利用matlab平台实现少量字的语音识别功能 本科毕业论文(设计)论文 30页共计14068字摘要摘要：初步研究两种不同的语音识别算法---动态时间伸缩算法(dtw)和隐马尔科夫模型(hmm), 初步探究并实现在matlab环境中应用dtw识别法的孤立字语音识别实验平台。abstract【abstract】: use ...
内容介绍
此文档由会员 bfxqt 发布
利用MATLAB平台实现少量字的语音识别功能 本科毕业论文(设计)论文
30页共计14068字
摘 要
摘要：初步研究两种不同的语音识别算法---动态时间伸缩算法(DTW)和隐马尔科夫模型(HMM), 初步探究并实现在MATLAB环境中应用DTW识别法的孤立字语音识别实验平台。
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 录
引言 4
1.语音识别简介 5
1.1语音识别系统的分类 5
1.2语音识别系统的基本构成 5
2.语音识别参数 6
2.1线性预测系数(LPC) 6
2.2线性预测倒谱系数(LPCC) 8
2.3 MFCC系数 8
2.4参数计算流程 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识别算法——VITERBI解码 19
4.4 BAUM-WELCH算法 20
5.实验及总结 23
5.1 实验准备以及步骤 23
5.2 实验结果及讨论 25
5.3 实验结论 29
参考文献 30
关键字：MATLAB，语音识别，LPC，LPCC，MFCC，动态时间伸缩算法(DTW)，隐马尔科夫模型（HMM）
参考文献:
[1] Rabiner L, Juang B H. Fundamentals of Speech Recognition, Prentice-Hall International. Inc, 1999, p.17
[2] D.G.Childers, Matlab之语音处理与合成工具箱（影印版）, 清华大学出版社, 2004, p.45-51
[3] 黄文梅, 熊桂林, 杨勇, 信号分析与处理—MATLAB语言及应用, 国防科技大学出版社, 2000, p.37-40
[4] 杨行峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995
[5] 张焱, 张杰, 黄志同, 语音识别中动态时间规整和隐马尔可夫统一模型 数据采集与处理 1997年03期 p.218-222
[6] 何强, 何英, MATLAB扩展编程[M], 清华大学出版社, 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页共计14068字
摘 要
摘要：初步研究两种不同的语音识别算法---动态时间伸缩算法(DTW)和隐马尔科夫模型(HMM), 初步探究并实现在MATLAB环境中应用DTW识别法的孤立字语音识别实验平台。
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 录
引言 4
1.语音识别简介 5
1.1语音识别系统的分类 5
1.2语音识别系统的基本构成 5
2.语音识别参数 6
2.1线性预测系数(LPC) 6
2.2线性预测倒谱系数(LPCC) 8
2.3 MFCC系数 8
2.4参数计算流程 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识别算法——VITERBI解码 19
4.4 BAUM-WELCH算法 20
5.实验及总结 23
5.1 实验准备以及步骤 23
5.2 实验结果及讨论 25
5.3 实验结论 29
参考文献 30
关键字：MATLAB，语音识别，LPC，LPCC，MFCC，动态时间伸缩算法(DTW)，隐马尔科夫模型（HMM）
参考文献:
[1] Rabiner L, Juang B H. Fundamentals of Speech Recognition, Prentice-Hall International. Inc, 1999, p.17
[2] D.G.Childers, Matlab之语音处理与合成工具箱（影印版）, 清华大学出版社, 2004, p.45-51
[3] 黄文梅, 熊桂林, 杨勇, 信号分析与处理—MATLAB语言及应用, 国防科技大学出版社, 2000, p.37-40
[4] 杨行峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995
[5] 张焱, 张杰, 黄志同, 语音识别中动态时间规整和隐马尔可夫统一模型 数据采集与处理 1997年03期 p.218-222
[6] 何强, 何英, MATLAB扩展编程[M], 清华大学出版社, 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
