数字语音信号处理计算机 计算机语音信号处理与语音识别系统

语音识别

第18卷第5～6期1998年12月南京邮电学院学报

JournalofNanjingInstituteofPostsandTelecommunicationsVol.18No.5～6

Dec.1998

计算机语音信号处理与语音识别系统

朱学芳徐建平

(南京邮电学院计算机科学与技术系,,210003)

摘要,以汉语单

音字作为识别对象,对10(主要是短时帧能量,,为系统的建立做了

基础准备,进行了模板的建立与识别实验。测试结果表明,该,9816%,说话人识别率达到9212%。关键词,语声识别,WAVE文件格式,临界频带中图分类号TN91213,TP18

1引言

人们对语音信号的研究已有很长的历史,计算

机的出现与数字信号处理的发展,推动了对语音信号处理的研究。目前,随着众多的语音识别应用软件的问世,我们感到计算机“听懂”人的语音已经不再是梦想。语音识别系统可以依照语音识别的单元及语音识别系统是否依赖特定人而分成以下四类[1]:(1)特定人,孤立词语音识别;(2)非特定人,孤立词语音识别;(3)特定人,连续语音识别;(4)非特定人,连续语音识别。可以看出,这四类系统的难度是依次增加的。在语音识别系统的性能中,语音识别的正确率以及字表大小和内容是主要的,此外还有系统对发音的要求高低、系统的抗噪声能力、训练量的大小等等[1]。汉语的语音识别有特点。汉语是音节性很强的语言,一个字就是一个音节,所以以音节为基本识别单位的全音节语音识别是比较合理和切实可行的。作为近十几年发展起来的具有先进理论和实用价值的新兴学科,语音识别,特别是与文本有关的(Text2dependent)说话人确认的研究,越来越受到关注。近年来,很多研究单位对语音识别的理论研究及实际应用投入了大量人力物力并取得一定进展,其主要方法是使用人工神经网络(ANN)和隐Markov模型(HMM)