一个实用的语音识别系统应由哪几个部分组成?语音识别中常用的语音特征参数有哪些?什么是动态语音特征参数?怎样提取动态语音特征参数?
时间: 2024-06-09 16:10:48 浏览: 4
一个实用的语音识别系统通常由以下几个部分组成:
1.语音前端处理:主要是将语音信号从模拟信号转换为数字信号,并进行预处理,如去噪、增强等。
2.特征提取:将语音信号转换为一系列数值特征,以便计算机能够处理。这是语音识别中最重要的步骤之一。
3.声学模型:是一个数学模型,用于建立声学特征和语音文本之间的关系。
4.语言模型:用于处理识别结果的语言上下文信息,以提高识别准确率。
5.解码器:将声学模型和语言模型结合起来,并进行贝叶斯决策,输出最终的语音识别结果。
语音识别中常用的语音特征参数包括:
1.短时能量(short-time energy)
2.短时自相关函数(short-time auto-correlation function)
3.短时平均幅度(short-time average amplitude)
4.短时平均过零率(short-time zero-crossing rate)
5.梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstral coefficients,MFCC)
动态语音特征参数是指基于短时语音特征参数的时间变化,常用的动态特征参数包括:
1.一阶差分(first-order delta)
2.二阶差分(second-order delta)
3.加速度(acceleration)
提取动态语音特征参数的方法一般是使用线性预测分析(linear predictive analysis,LPC)或离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)。通过这些方法,可以将短时语音特征参数转换为动态特征参数,从而更好地描述语音信号的时域和频域特征。
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