【摘 要】
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该文所进行的语音识别技术研究,旨在提高识别系统的识别精度和鲁棒性.基于统计模型的方法是当前语音识别领域占主导地位的技术.它将语音识别系统的设计过程分为声学建模和语
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该文所进行的语音识别技术研究,旨在提高识别系统的识别精度和鲁棒性.基于统计模型的方法是当前语音识别领域占主导地位的技术.它将语音识别系统的设计过程分为声学建模和语言建模两部分,而特征提取是声学建模的一个基础环节.声学建模的优劣,对于语音识别系统的性能是至关重要的.而目前统计语音识别系统的声学建模过程还不够完善,主要表现为:无噪声或有噪声情况下的语音特征提取还不够准确,基于分段K-均值算法的隐马尔可夫模型(HMM)训练过程还有待进一步完善,HMM概率分布估计还不够准确,以及声学建模过程对不利应用条件的适应能力不强等.这些因素均影响了系统识别精度和鲁棒性的提高.针对上述问题,该文将声学建模过程的改进作为研究目标,从特征提取、模型训练、语音去噪、模型适应等多个方面研究了提高声学建模精度,改善声学建模过程的方法.
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