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基于MATLAB的语音信号识别及矢量模式匹配_承江红
语音识别是一种行为识别技术, 基于将现场采集到的语音 同登记过的语音模式进行精确的匹配。语音识别技术也被称为 自动语音识别(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换 为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与 说话人识别及说话人确认不同, 后者尝试识别或确认发出语音 的说话人而非其中所包含的词汇内容。 一般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音识 别的方法,模式匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。其中 模式匹配的方法发展得比较成熟,目前已经到了使用的阶段。在 模式匹配的方法中,要经过四个步骤:特征提取、模式训练、模式 分类、判决。常用的技术有三种:动态时间规整(DTW)、隐马尔科 夫模型(HMM)理论、矢量量化(VQ)技术。 语音识别的过程是一个模式识别匹配的过程。在这个过程 中,首先根据说话人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信 号进行分析,并提取所需的语音特征,在此基础上建立语音识别 所需的模式。在识别过程中根据语音识别的整体模型,将输入的 语音信号的特征与已经存在的语音模式进行比较, 根据一定的 搜索和匹配策略,找出最佳匹配对象作为识别结果。
语音识别是一种行为识别技术, 基于将现场采集到的语音 同登记过的语音模式进行精确的匹配。语音识别技术也被称为 自动语音识别(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换 为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与 说话人识别及说话人确认不同, 后者尝试识别或确认发出语音 的说话人而非其中所包含的词汇内容。 一般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音识 别的方法,模式匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。其中 模式匹配的方法发展得比较成熟,目前已经到了使用的阶段。在 模式匹配的方法中,要经过四个步骤:特征提取、模式训练、模式 分类、判决。常用的技术有三种:动态时间规整(DTW)、隐马尔科 夫模型(HMM)理论、矢量量化(VQ)技术。 语音识别的过程是一个模式识别匹配的过程。在这个过程 中,首先根据说话人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信 号进行分析,并提取所需的语音特征,在此基础上建立语音识别 所需的模式。在识别过程中根据语音识别的整体模型,将输入的 语音信号的特征与已经存在的语音模式进行比较, 根据一定的 搜索和匹配策略,找出最佳匹配对象作为识别结果。
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