基于神经网络与混沌理论的独立发声式语音识别研究

本文主要探讨了机器人语音识别算法的改进和外文翻译，重点关注在非线性系统理论背景下对传统语音识别方法的革新。语音识别作为一项关键技术，近年来因其理论价值和实用性日益受到重视。以往的研究主要依赖于线性系统理论，如隐马尔可夫模型和动态时间规整，但随着对语音信号复杂性的深入理解，非线性系统理论，如人工神经网络、混沌理论和分形理论，逐渐成为突破的关键。 首先，文章介绍了两种类型的语音识别：独立发声式和非独立发声式。独立发声式通过多个人的训练样本，适用于识别多个个体的指令，而无需用户操作训练，应用范围更广。为了提高独立发声式系统的性能，关键在于从语音信号中有效地提取特征，这是一个基础问题。通常，语音信号通过隐马尔可夫模型表示为时间序列，并通过特征提取转化为特征向量，用于训练模型参数估计。 线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）是常见的特征提取方法，它们基于声道共振的线性模型。然而，这些方法难以捕捉语音中的非线性信息，因此引入了分形维数等非线性分析工具，用于测量语音信号的复杂度。本文采用传统的LPCC方法结合非线性多尺度分形维数进行特征提取，旨在提升语音识别系统的准确性和鲁棒性。 语音识别系统的工作流程包括训练和识别两个阶段，通过模式化的方法，如HMM（隐马尔可夫模型），将语音信号转化为可识别的特征，并优化模型参数。输入信号经过处理后，能够准确地识别成特定的词，其识别精度是衡量系统性能的重要指标。图1展示了语音识别系统的模块图，直观地展示了整个识别过程。 本文的创新之处在于将非线性系统理论应用于语音识别，尤其是通过引入分形维数这一工具，可能有助于解决语音信号的复杂性问题，从而提高机器人语音识别的效率和准确性。这种研究对于推动智能机器人技术的发展具有重要意义，使得机器人能够更好地理解和响应人类的语音指令。