简述语音识别原理。

简述语音识别原理。

语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同,语音识别系统可以分为:特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。

但无论那种语音识别系统,其基本原理和处理方法都大体类似。

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。

提取的特征参数必须满足以下的要求: (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。

在训练阶段,将特征参数进行一定的处理后,为每个词条建立一个模型,保存为模板库。

在识别阶段,语音信号经过相同的通道得到语音特征参数,生成测试模板,与参考模板进行匹配,将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。

同时,还可以在很多先验知识的帮助下,提高识别的准确率。

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