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语音识别的基本原理

发布日期:2018-05-18来源:www.bjlhbc.com

1、语音识别的基本原理

   语音识别系统本质上是一种模式识别系统,包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。

  未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端,首先经过预处理,再根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型,将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较,根据一定的搜索和匹配策略,找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义,通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然,这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。

2、语音识别技术的发展历史及现状

  1952年,AT&TBell实验室的Davis等人研制了第一个可十个英文数字的特定人语音增强系统一Audry系统1956年,美国普林斯顿大学RCA实验室的Olson和Belar等人研制出能10个单音节词的系统,该系统采用带通滤波器组获得的频谱参数作为语音增强特征。1959年,Fry和Denes等人尝试构建音素器来4个元音和9个辅音,并采用频谱分析和模式匹配进行决策。这就大大提高了语音识别的效率和准确度。

  从此计算机语音识别的受到了各国科研人员的重视并开始进入语音识别的研究。60年代,苏联的MaTIn等提出了语音结束点的端点检测,使语音识别水平明显上升;Vintsyuk提出了动态编程,这一提法在以后的识别中不可或缺。

  60年代末、70年代初的重要成果是提出了信号线性预测编码(LPC)技术和动态时间规整(DTW)技术,有效地解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题;同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够摆脱键盘的束缚,取而代之的是以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式,它正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。

北京联华博创科技有限公司成立于2005年,是一家以计算机系统集成、软件开发为起点,致力于信息领域多元化发展的民营高新技术企业。
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