基于神經網(wǎng)絡的抗噪聲語音識別算法的研究.pdf

1、語音識別的最終目標是實現(xiàn)人與機器之間進行自然語言的通信，它涉及到生理學、語言學、計算機科學以及信號處理等諸多領域。在語音識別的實際應用中，噪聲一直是制約該技術廣泛應用的主要問題之一。因此，本課題所確定的研究目標是提高噪聲環(huán)境下語音識別的性能。 語音識別是一個復雜的非線性過程，利用傳統(tǒng)的基于線性系統(tǒng)理論的方法如隱馬爾可夫(HMM)模型法來研究語音識別是有一定局限性的。另一方面，隨著人工神經網(wǎng)絡(ANN)研究與應用的逐漸深入，基于A

2、NN的語音識別方法，逐漸成為人們關注的焦點并獲得了良好的應用。因此，本文利用神經網(wǎng)絡實現(xiàn)了語音識別系統(tǒng)的建立。 本文首先介紹了語音識別的基本概念、背景噪聲對語音識別的影響以及語音識別過程中的預處理、特征提取及識別算法等各個環(huán)節(jié)的常規(guī)方法，然后，重點闡述了本課題所研究的兩個方面內容：其一，在前端的特征提取階段，通過深入地了解目前與人類聽力相關的生理及心理的種種研究成果，給出了一種新的抗噪特征提取方法，即小波與譜壓縮相結合的方法；其