語音辨識-技術與應用(編輯修改稿)
2024-08-17 12:20 本頁面
【文章內容簡介】 語音訊號的線性預測模型發(fā)音模型預測模型語音訊號雜訊 雜訊發(fā)音模型的參數(shù)可由預測模型的參數(shù)來估算154. 聽覺系統(tǒng)外耳中耳內耳16內耳模型與特徵擷取帶通濾波器 1 能量估算帶通濾波器 2 能量估算帶通濾波器 M 能量估算語音訊號17帶通濾波器的功能 (I)語音訊號可分解為許多不同頻率的正弦波成份。18帶通濾波器的功能 (II)語音訊號的各頻率組成分別由不同的帶通濾波器穿過。14頻率增益 1861~2139Hz19頻譜特徵圖 (Spectrogram)頻帶時間順序特徵向量記錄各頻帶能量估算值205. 辨識技術最常使用的語音辨識技術：動態(tài)時間軸校準 (Dyanmic Time Warping)隱藏式馬可夫模型 (Hidden Markov Model)21動態(tài)時間軸校準訓練階段：建立各辨識單元之樣板。使用階段：輸入語音的特徵圖樣與各樣板比對，最接近者即為辨識結果。...計算與辨識單元 1的樣板之距離計算與辨識單元 2的樣板之距離計算與辨
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