盲人信息輸入新方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機(jī)處理能力的不斷提高,語音文字識別技術(shù)得到了迅速發(fā)展,支持語音文字識別的各種產(chǎn)品紛紛面世。然而日益高科技化的產(chǎn)品與服務(wù)并沒有使社會的某些群體得到更好的關(guān)懷與照顧。如何使科技發(fā)展更好地服務(wù)于盲人,是科技工作者應(yīng)該努力的重要方向。研究語音識別及盲文識別技術(shù),開發(fā)實用的語音識別和盲文識別系統(tǒng),對于高科技服務(wù)盲人具有十分重要的意義。
　　針對盲人群體的特殊信息輸入要求,研究了結(jié)合語音識別和盲文識別的盲人信息輸入新方法,提出了一種基

2、于語音及盲文識別的盲人手機(jī)系統(tǒng)設(shè)計方案,論述了系統(tǒng)的工作原理及構(gòu)成,詳細(xì)說明手機(jī)系統(tǒng)主要模塊的接口設(shè)計。研究了基于連續(xù)隱馬爾可夫模型的語音識別算法在非特定人孤立詞語音系統(tǒng)中的應(yīng)用。從語音信號預(yù)處理、加窗分幀、端點檢測、特征參數(shù)提取、識別和訓(xùn)練六個環(huán)節(jié)詳細(xì)闡述了語音識別的原理、處理流程及相應(yīng)算法。文章從不同角度討論了多種語音模型的優(yōu)劣點,結(jié)合了實際的應(yīng)用系統(tǒng),采用漢明窗進(jìn)行滑差分幀,短時能量和過零率的雙門限法進(jìn)行端點檢測,美爾頻率的倒譜系

3、數(shù)作為特征參數(shù),Viterbi解碼算法作為識別算法及Baum-Welch重估公式作為訓(xùn)練算法,最終確定了以無跨越從左至右連續(xù)混合高斯概率密度隱馬爾可夫模型作為系統(tǒng)語音識別的模型。
　　討論并解決了該語音識別模型中初始參數(shù)選取、多個觀察值序列訓(xùn)練、數(shù)據(jù)下溢等幾個關(guān)鍵性問題。提出了Braille立體盲文的平面化轉(zhuǎn)化方法。根據(jù)Braille立體盲文的原理特點,定義盲文抽象符替代Braille立體盲文的凸點,完成盲文信息的平面化手寫輸入。

4、采用簡化區(qū)域分割法對盲文抽象符進(jìn)行特征參數(shù)提取及基于歐氏距離的模板匹配,完成盲文抽象符的識別,以此建立了一整套盲文信息的輸入、識別和轉(zhuǎn)化處理方法。提出并建立了盲人手機(jī)系統(tǒng)的多信息處理方法,設(shè)計了一種適合盲人信息輸入的嵌入式DSP平臺。通過語音處理、字符處理及通信處理三大單元的軟件設(shè)計說明了系統(tǒng)的工作原理,程序流程及功能目的。為盲人信息處理新方法在手機(jī)或其它電子產(chǎn)品中的應(yīng)用提供了技術(shù)實現(xiàn)平臺。系統(tǒng)語音識別率高于92％,盲文識別率高于91%