小波去噪語音識別ppt課件-資料下載頁
2025-01-14 15:24本頁面
【正文】 音幀總數(shù)。 為了比較他們之間的相似度，可以計(jì)算他們之間的距離 D[T,R]，距離越小相似度越高。為了計(jì)算這一距離，應(yīng)從 T和 R中各個(gè)對應(yīng)幀之間的距離算起，設(shè) n和 m分別是 T和 R中任意選擇的幀號，d[T(n),R(m)]為這兩幀間的距離，距離函數(shù)為歐式距離。 若 N=M則可以直接計(jì)算，否則要考慮對齊的問題，這里采用了動態(tài)規(guī)劃的方法。如果把測試模板和參考模板的各個(gè)幀號在一個(gè)二維坐標(biāo)標(biāo)出，并畫出網(wǎng)格，于是問題歸結(jié)為尋找一條經(jīng)過網(wǎng)格的從 (1,1)到 (N,M)路徑，路徑通過的網(wǎng)格點(diǎn)的坐標(biāo)對應(yīng)的是進(jìn)行距離計(jì)算的兩個(gè)幀號。 為了描述這條路徑，假設(shè)路徑通過的所有格點(diǎn)依次為（ n1,m1)， ...，（ ni,mi)， ...，（ nN,mN)，路徑可以用函數(shù)： 描述，為了使路徑不至于過分傾斜，可以約束斜率在~2的范圍內(nèi)，即如果路徑已通過了（ ni1,mi1)，則（ ni,mi)只可能是： 1.（ ni,mi)=（ ni1+1， mi1+2)； 2.（ ni,mi)=（ ni1+1， mi1+1)； 3.（ ni,mi)=（ ni1+1， mi1)； 于是求最佳路徑的問題可以歸結(jié)為求最佳路徑函數(shù)使得路徑的積累距離最小。 )( ii nm ??搜索該路徑的方法如下：搜索從（ n1,m1)點(diǎn)出發(fā)，可以展開若干條滿足約束條件的路徑。假設(shè)可計(jì)算每條路徑達(dá)到終點(diǎn)的總的積累距離，具有最小積累距離的路徑即為最佳路徑。易于證明，限定范圍的任意網(wǎng)格點(diǎn)（ ni,mi)只可能有一條搜索路徑通過。對于（ ni,mi)，其可達(dá)到該網(wǎng)格點(diǎn)的前一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)只可能是（ ni1,mi)，（ ni1,mi1)和（ ni,mi2)，那么（ ni,mi)一定選擇這 3個(gè)距離中最小的對應(yīng)的點(diǎn)為其前續(xù)網(wǎng)格點(diǎn)，若用（ ni1,mi1)代表此網(wǎng)格點(diǎn)，并將通過該格點(diǎn)的路徑延伸而通過（ ni,mi)，此時(shí)路徑的累計(jì)距離為： 而： 這樣就可以從（ ni,mi)=(1,1)出發(fā)直至搜索到（ nN,mN)求得整條路徑 )],[()](),([)],[( 11 ???? iiiiii mnDmRnTdmnD)]}2,[()],1,[()],[(m i n {)],[( 11111 ??? ????? iiiiiiii mnDmnDmnDmnD在我們這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，采用了 0~9這是個(gè)數(shù)字作為參考模板，先由小波去噪做語音的預(yù)處理，然后用基于短時(shí)能量和過零率的雙門限法進(jìn)行端點(diǎn)檢測，再計(jì)算每幀語音的 MFCC系數(shù)，最后將模板系數(shù)存入外存。 識別時(shí)，先從外存將模板參數(shù)導(dǎo)入，然后對測試語音做同樣的處理，接著即通動態(tài)時(shí)間彎折算法進(jìn)行語音識別。 對于測試語音，我們做了一點(diǎn)改進(jìn)，可以做到對一段連續(xù)的數(shù)字語音進(jìn)行識別，以模擬“語音撥號”，目前采用的是基于手機(jī)的 11位連續(xù)數(shù)字語音的識別，在安靜的環(huán)境下識別率可以有90%左右，但在噪音環(huán)境下識別率下降很厲害，這也是我們今后的努力方向。
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