【摘 要】
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随着计算机技术的飞速发展，便捷的语音交互系统已经成为实现人机交互的一种重要手段。语音交互系统能够对人的语音进行识别和理解并转换成相应的语音输出或控制命令而执行相应
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随着计算机技术的飞速发展，便捷的语音交互系统已经成为实现人机交互的一种重要手段。语音交互系统能够对人的语音进行识别和理解并转换成相应的语音输出或控制命令而执行相应的操作。语音识别的对象是语音信号，它是语音信号处理的一个重要分支，经过几十年的发展已经形成了完整的理论体系和多种算法识别模型，具有广阔的应用前景。本文所研究的隐马尔科夫模型(HMM)就是其中的一种模型，它具有较好的鲁棒性和识别性能。
在语音识别实际的环境中存在各种各样的噪声，以及训练环境和识别环境的不同，导致绝大多数语音识别系统在噪声环境中的性能不可避免的下降。为了提高语音识别系统的自适应性和鲁棒性，采用语音增强技术去除噪声就显得尤为重要。因此，本文研究了卡尔曼和小波变换这两种去噪技术，并进行了仿真，仿真的结果表明小波去噪相比卡尔曼去噪有较好的去噪性能，尤其是在低信噪比环境下，如在—5dB时，能够提高19．41％，因此，在本系统设计中采用小波去噪进行语音增强。
本文研究了军用飞机座舱内复杂噪声环境下的语音增强算法，并以PC机为平台设计了一套飞机员用以语音控制飞机飞行的基于HMM的实时口令识别系统软件，为进一步开展了工程化的研究，成功将该系统移植到基于Linux的嵌入式系统中，并根据测试结果，改变系统不同的参数，找出最适合系统的参数设定。同时还对系统进行perl脚本测试，测试了系统在不同信噪比下的识别率，并对测试结果做了分析和总结。测试结果表明系统具有良好的识别率，在10dB的噪声环境下能够达到97．73％的识别率。
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