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基于MATLAB的語音信號識別及矢量模式匹配_承江紅
語音識別是一種行為識別技術, 基于將現場采集到的語音 同登記過的語音模式進行精確的匹配。語音識別技術也被稱為 自動語音識別(ASR),其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換 為計算機可讀的輸入,例如按鍵、二進制編碼或者字符序列。與 說話人識別及說話人確認不同, 后者嘗試識別或確認發出語音 的說話人而非其中所包含的詞匯內容。 一般來說,語音識別的方法有三種:基于聲道模型和語音識 別的方法,模式匹配的方法以及利用人工神經網絡的方法。其中 模式匹配的方法發展得比較成熟,目前已經到了使用的階段。在 模式匹配的方法中,要經過四個步驟:特征提取、模式訓練、模式 分類、判決。常用的技術有三種:動態時間規整(DTW)、隱馬爾科 夫模型(HMM)理論、矢量量化(VQ)技術。 語音識別的過程是一個模式識別匹配的過程。在這個過程 中,首先根據說話人的語音特點建立語音模型,對輸入的語音信 號進行分析,并提取所需的語音特征,在此基礎上建立語音識別 所需的模式。在識別過程中根據語音識別的整體模型,將輸入的 語音信號的特征與已經存在的語音模式進行比較, 根據一定的 搜索和匹配策略,找出最佳匹配對象作為識別結果。
語音識別是一種行為識別技術, 基于將現場采集到的語音 同登記過的語音模式進行精確的匹配。語音識別技術也被稱為 自動語音識別(ASR),其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換 為計算機可讀的輸入,例如按鍵、二進制編碼或者字符序列。與 說話人識別及說話人確認不同, 后者嘗試識別或確認發出語音 的說話人而非其中所包含的詞匯內容。 一般來說,語音識別的方法有三種:基于聲道模型和語音識 別的方法,模式匹配的方法以及利用人工神經網絡的方法。其中 模式匹配的方法發展得比較成熟,目前已經到了使用的階段。在 模式匹配的方法中,要經過四個步驟:特征提取、模式訓練、模式 分類、判決。常用的技術有三種:動態時間規整(DTW)、隱馬爾科 夫模型(HMM)理論、矢量量化(VQ)技術。 語音識別的過程是一個模式識別匹配的過程。在這個過程 中,首先根據說話人的語音特點建立語音模型,對輸入的語音信 號進行分析,并提取所需的語音特征,在此基礎上建立語音識別 所需的模式。在識別過程中根據語音識別的整體模型,將輸入的 語音信號的特征與已經存在的語音模式進行比較, 根據一定的 搜索和匹配策略,找出最佳匹配對象作為識別結果。
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