智能聲控小車畢業(yè)設計開題報告(編輯修改稿)
2025-02-17 17:26 本頁面
【文章內容簡介】 ：單個短語的短語結構語法和組合短語的語法研制出連續(xù)語音識別系統(tǒng)，% ，對216 % 。1985年東京的Matsushita研究所研制了非特定人孤立詞語音識別系統(tǒng)、該系統(tǒng)包括：LPC 倒譜系數、輔音分段、輔音識別、元音和半元音識別、音節(jié)序列生成和詞的匹配。根據1985年Morii的報導，系統(tǒng)對274 % 。另外，Matsushita研制出 15個詞組成的非特定人孤立詞識別的商業(yè)用接插板，并己經用于VCR，視頻通信系統(tǒng)。在Yamatokoriyama 的夏普信息系統(tǒng)實驗室，根據日本語的特點：日語總共有大約100 個音節(jié)，并且語音是以音節(jié)為基礎，用音節(jié)作語音識別基元，用音韻規(guī)則得到每個音節(jié)間的關系，并用 DTW方法作語音識別，對 300 個孤立字的特定人的識別率是94% 。 1985 年sharp 在超級市場放置了一個用聲音操作的字處理系統(tǒng)，并引起人們對這一領域的關注。 1990年在kawasaki的Fujits。實驗室的信息處理分部，將DP(Dynamic programming) 方法用于100, 000 字的字典( 大部分是名字) 的語音識別，由于詞匯量大，計算時間極長，通過預處理完成快速選擇。在 20個侯選字中，% 。整個系統(tǒng)的性能比較差，第一侯選字的正確率只有55% 。 1989年DECIPHER 用25個Mel 濾波器，帶寬為 1006400Hz ，得到每幀12位的Mel CEP 系數(Melcepstra coefficients) ，使用矢量量化 VQ方法將特征壓縮到每幀4 位：能量(energy) 、能量導數(energy derivative) 、Mel倒譜(Melcepstra) 和Mel倒譜導數(Melcepstra derivative) 。在字的結構中使用了音韻規(guī)則，使用混合的 HMM方法(The tied mixture HMMs) 銳化訓練數據的音素，并能很好地將男人和女人說話者分成二組模板，所需的訓練時間大約為 23 小時，混合的 HMM 能根據每個說話人的特點來修改參數。該系統(tǒng)用20 句作為自適應訓練句子，可以使誤識率從 %%。1987 年Cambridge 的BBN系統(tǒng)和技術實驗室(Bolt Beranick and Newman Systems and Technologies Laboratory) 研制出BYBLOS語音識別器，該系統(tǒng)與DECIPHER 相類似，它用混合的高斯HMM 作識別器，在 DARPA組織的測試中，% ，% 。BNN能夠對帶有方言的說話者具有自適應能力。CMU ( Carnegie Mellon University) 計算機學院是語音識別研究的先驅，從七十年代就開始了語音識別的研究。S
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