連接詞語音識別系統(tǒng)的碼本設(shè)計(jì)與識別模塊的硬件建模.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，語音識別技術(shù)已經(jīng)基本成熟，在現(xiàn)實(shí)中具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　本文的研究內(nèi)容主要應(yīng)用于中等詞匯量、非特定人、連接詞語音識別系統(tǒng)。論文研究了K均值法、LBG算法、蟻群聚類算法以及模擬退火算法等碼本設(shè)計(jì)方法，通過性能比較，采用能夠達(dá)到全局最優(yōu)的模擬退火算法來設(shè)計(jì)語音識別系統(tǒng)的碼本。論文研究了模擬退火算法的退火過程，采用Metropolis準(zhǔn)則來決定一個新解是接受還是舍棄。論文給出了該算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟，確定了模擬

2、退火算法在實(shí)現(xiàn)過程中所需要的初始溫度、冷卻率、Markov鏈長、終止條件等參數(shù)。論文描述了用分裂法生成初始碼本的流程，詳細(xì)介紹了碼本模型擾動的方法和過程。
　　本文采用模糊量化方法對語音特征向量進(jìn)行量化，當(dāng)特征向量處于兩個碼字中間位置時，論文采用兩個小數(shù)系數(shù)表示該向量的碼字歸屬。在量化系統(tǒng)中，提取的MFCC特征參數(shù)為14維特征向量，采用歐氏距離作為失真測度。實(shí)驗(yàn)證明，模糊量化方式使語音識別系統(tǒng)的識別率提高了1.87％。