【摘 要】
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语音识别技术的研究是当今时代的一大热点,语音识别系统已经广泛的进入到人们的生活之中,例如车载仪器仪表的语音识别系统,给人们带来了极大的便捷。实现人机用语音进行交流
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语音识别技术的研究是当今时代的一大热点,语音识别系统已经广泛的进入到人们的生活之中,例如车载仪器仪表的语音识别系统,给人们带来了极大的便捷。实现人机用语音进行交流一直是人们迫切想要实现的愿望。语音识别系统分为前端处理,模式匹配和识别三大部分。本文从语音识别系统的构成出发,首先大致介绍了信号的预处理过程,利用传统的汉明窗对信号进行分帧以及描述最常用的Mel倒谱系数的提取流程。然后介绍模型匹配技术中常用的四个模型,重点是动态时间归整模型和隐马尔可夫模型的基本原理和结构,对隐马尔可夫模型的三个问题及解决方法做了详细的介绍。随后针对在汽车噪声下的传统双门限端点检测法的弊端提出了改进措施,在抗噪语音识别技术中有五个方法,对功率谱相减法做了一个修正。最后通过实验室实验在特定的汽车噪声下取样,利用matlab仿真给出了一个满意的结果,为车载语音识别系统打下一个理论基础。
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