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語音識别的基本原理

發布日期:2018-05-18來源:www.mssx49.com

1、語音識别的基本原理

   語音識别系統本質上是一種模式識别系統,包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等三個基本單元。

  未知語音經過話筒變換成電信号後加在識别系統的輸入端,首先經過預處理,再根據人的語音特點建立語音模型,對輸入的語音信号進行分析,并抽取所需的特征,在此基礎上建立語音識别所需的模闆。而計算機在識别過程中要根據語音識别的模型,将計算機中存放的語音模闆與輸入的語音信号的特征進行比較,根據一定的搜索和匹配策略,找出一系列最優的與輸入語音匹配的模闆。然後根據此模闆的定義,通過查表就可以給出計算機的識别結果。顯然,這種最優的結果與特征的選擇、語音模型的好壞、模闆是否準确都有直接的關系。

2、語音識别技術的發展曆史及現狀

  1952年,AT&TBell實驗室的Davis等人研制了第一個可十個英文數字的特定人語音增強系統一Audry系統1956年,美國普林斯頓大學RCA實驗室的Olson和Belar等人研制出能10個單音節詞的系統,該系統采用帶通濾波器組獲得的頻譜參數作為語音增強特征。1959年,Fry和Denes等人嘗試構建音素器來4個元音和9個輔音,并采用頻譜分析和模式匹配進行決策。這就大大提高了語音識别的效率和準确度。

  從此計算機語音識别的受到了各國科研人員的重視并開始進入語音識别的研究。60年代,蘇聯的MaTIn等提出了語音結束點的端點檢測,使語音識别水平明顯上升;Vintsyuk提出了動态編程,這一提法在以後的識别中不可或缺。

  60年代末、70年代初的重要成果是提出了信号線性預測編碼(LPC)技術和動态時間規整(DTW)技術,有效地解決了語音信号的特征提取和不等長語音匹配問題;同時提出了矢量量化(VQ)和隐馬爾可夫模型(HMM)理論。語音識别技術與語音合成技術結合使人們能夠擺脫鍵盤的束縛,取而代之的是以語音輸入這樣便于使用的、自然的、人性化的輸入方式,它正逐步成為信息技術中人機接口的關鍵技術。

成立于2005年,是一家以計算機系統集成、軟件開發為起點,緻力于信息領域多元化發展的民營高新技術企業。
經過10多年的努力,公司目前擁有多項自主知識産權産品、專利技術及軟件著作權,取得了國家級高新技術企業證書和中關村高新技術企業證書,成為國家級高新技術企業,公司自主研發的多種産品已經廣泛的應用于司法行業。

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