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浅析嵌入式语音识别系统的工作原理
作者:admin  发布日期:2013.05.04
【导读】嵌入式语音识别系统的语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取,本文简要介绍了语音信号特征提取的三个基本要素和识别结果的获取方法。

嵌入式语音识别系统都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理,包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强,接下来是特征提取用以从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数)。

语音信号提取的特征参数必须满足以下3个要求:

(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性;

(2)各阶参数之间有良好的独立性;

(3)特征参数要计算方便,最好有高效的算法,以保证语音识别的实时实现。

特征提取之后的数据一般分为两个步骤:

第一步是系统“学习”或“训练”阶段,这一阶段的任务是构建参考模式库,词表中每个词对应一个参考模式,它由这个词重复发音多遍,再经特征提取和某种训练中得到。

第二步是“识别”或“测试”阶段,按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度,最匹配的就是识别结果。

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