小波去噪語(yǔ)音識(shí)別ppt課件(參考版)
2025-01-17 15:24本頁(yè)面
【正文】 對(duì)于測(cè)試語(yǔ)音，我們做了一點(diǎn)改進(jìn)，可以做到對(duì)一段連續(xù)的數(shù)字語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，以模擬“語(yǔ)音撥號(hào)”，目前采用的是基于手機(jī)的 11位連續(xù)數(shù)字語(yǔ)音的識(shí)別，在安靜的環(huán)境下識(shí)別率可以有90%左右，但在噪音環(huán)境下識(shí)別率下降很厲害，這也是我們今后的努力方向。對(duì)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(duì)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(guò)該格點(diǎn)的路徑延伸而通過(guò)（ 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(yǔ)音的預(yù)處理，然后用基于短時(shí)能量和過(guò)零率的雙門限法進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)，再計(jì)算每幀語(yǔ)音的 MFCC系數(shù)，最后將模板系數(shù)存入外存。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。 為了描述這條路徑，假設(shè)路徑通過(guò)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(guò)分傾斜，可以約束斜率在~2的范圍內(nèi)，即如果路徑已通過(guò)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(wèn)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。 若 N=M則可以直接計(jì)算，否則要考慮對(duì)齊的問(wèn)題，這里采用了動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法。 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。 每個(gè)詞條通過(guò)端點(diǎn)檢測(cè)和特征提取存入模板庫(kù)，稱為一個(gè)參考模板，可以表示為 {R(1),R(2),...,R(m),...,R(M)},R(m)為第 m幀的語(yǔ)音特征矢量， M為該段語(yǔ)音幀總數(shù)。用于孤立詞識(shí)別，DTW算法與 HMM算法在相同的環(huán)境下，識(shí)別效果相差不大。 差分參數(shù)的計(jì)算采用下面的公式： ????????kkikkiinicind )(1)(2這里的 c和 d都表示一幀語(yǔ)音參數(shù)， k為常數(shù)， 通常取 2，這時(shí)差分參數(shù)就稱為當(dāng)前幀的前兩幀和后兩幀的線性組合。舍去代表直流成分的 D0 ，取 D1 ， D2 ， ...，DK 作為 M FCC參數(shù)。 ( 3) 計(jì)算 pm 的
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