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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>模擬數(shù)字論文>基于VQ和HMM的語音識別系統(tǒng)的性能比較

      基于VQ和HMM的語音識別系統(tǒng)的性能比較

      2008-11-24 | rar | 333 | 次下載 | 5積分

      資料介紹

      語音識別代表性的方法有矢量量化法(VQ)和隱馬爾可夫模型法(HMM).V Q法是由Shore和Burton首先提出【1]，其主要優(yōu)點是無需時間規(guī)正或進行動態(tài)時間伸縮。但是，該方法對于由話者差別引起的語音特征的變化卻無能為力。HMM方法則適合于非特定人語音識別系統(tǒng)，因為它作為統(tǒng)計模型能夠吸收由不同說話人引起的語音特征的變化[2]。本文以語音信號的LPC倒譜系數(shù)和差值倒譜系數(shù)的混合特征參數(shù)作為識別的特征矢量集，比較了利用矢量量化(VQ)和各態(tài)經(jīng)歷隱馬爾可夫模型(HMM) [3]]技術實現(xiàn)的孤立字詞語音識別系統(tǒng)的性能。結論是各態(tài)經(jīng)歷HMM的識別性能好于VQ的識別性能。
      2基于VQ的語音識別方法
      在基 于 V Q失真測度的語音識別方法中，可以采用LBG算法設計每個待識別語音的碼本。如圖(1)所示，孤立字詞語音識別時，任意待辨識的輸入語音信號通過這些參考碼本被矢量量化，從而使VQ失真值逐幀累積下來。對每種參考類別都計算其所有幀的VQ失真累積值(最終累積值要除以總幀數(shù))。具有最小累積失真值的輸入語音信號對應的參考類別即被判定為識別結果。

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