【摘 要】
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随着科技不断发展,人与机器之间的交流已经可以通过语音来实现。但是语音指令传递给机器过程中存在环境噪声和混响,这会影响机器接受信号和做出正确的指令判断。本文将重点研究在行驶中汽车环境下,语音识别技术应用的有效性和针对性,其技术包括预处理,语音减噪技术、特征参数的提取,具体研究改进成果如下:提出了一种基于频谱参数值的谱减法结合掩蔽法的改进算法。该方法针对传统谱减法公式的参数没有达到最优,利用语音的频谱
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随着科技不断发展,人与机器之间的交流已经可以通过语音来实现。但是语音指令传递给机器过程中存在环境噪声和混响,这会影响机器接受信号和做出正确的指令判断。本文将重点研究在行驶中汽车环境下,语音识别技术应用的有效性和针对性,其技术包括预处理,语音减噪技术、特征参数的提取,具体研究改进成果如下:提出了一种基于频谱参数值的谱减法结合掩蔽法的改进算法。该方法针对传统谱减法公式的参数没有达到最优,利用语音的频谱参数计算出适合该环境语音的参数,再与掩蔽法相结合,最终得到减噪后的语音。经过实验证明,该改进的算法,在行驶汽车环境的减噪效果好,并且能有效去除传统谱减法产生的“音乐噪声”。提出了一种基于多层小波包分解的改进特征提取方法。该方法首先对信号进行小波包6层分解,在原来的基础上多分解了1-2层,利用清音和浊音的频率不同,能准确的排列小波包变化后的频率分布。然后计算每个频带的平均能量,结合MFCC技术求倒谱,最后应用Fisher比选择最佳特征参数。经过实验表明,该改进的算法,对识别率有较大提升,在行驶汽车环境下,检测识别率可以达到90%以上。介绍了隐马尔可夫的基本理论和建模中遇到的三个问题及解决。在Matlab上搭建基于HMM的语音识别系统,再与先前各种改进的算法进行对比。经过大量的实验数据分析对比,得出相比原先的识别系统,本文改进后的系统在识别率上有较大的提升。
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