混合多特征参数提升语音识别精度与鲁棒性的研究

本文档深入探讨了"人工智能-语音识别-基于多特征参数混合语音识别系统研究与实现"这一主题，随着科技的飞速发展，语音识别技术在各个领域得到了广泛应用。作者在对前人研究成果进行分析和总结的基础上，提出了混合多特征参数的创新研究思路，旨在解决当前识别率和鲁棒性方面存在的问题。 首先，论文概述了语音识别技术的现状，详细解析了识别模型构成的识别系统结构及其工作原理，并对比了常用语音识别算法的优势和不足。通过数学推导和实验模拟，展示了不同算法的具体应用方法，这对于理解现有技术的局限性和改进方向具有重要意义。 其次，文章的重点聚焦于时域和频域特征参数提取算法的研究以及混合方法中的参数优化。时域和频域作为语音信号分析的两大基础，论文深入剖析了这两种特征提取方法的特点，包括Mel频率倒谱系数（MFCC）等经典算法的实现过程。作者探讨了如何结合时域的即时性与频域的稳定性，优化参数设置，以提高识别系统的性能和适应性。 此外，论文还可能涉及深度学习技术在特征提取中的应用，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），以及长短时记忆（LSTM）等在处理序列数据方面的优势，这些都是提高语音识别准确度的关键因素。混合方法可能涉及到声学模型、语言模型和上下文信息的融合，以增强模型对噪声和变声的鲁棒性。 通过理论分析和实验验证，作者期望提出一种高效、鲁棒的混合多特征参数语音识别系统，能够在实际应用场景中展现出更好的性能。这不仅对提升语音识别技术的实用价值有积极影响，也为相关领域的进一步研究和发展提供了新的思路和实践指导。这篇论文是一篇深入挖掘语音识别技术潜力，推动技术创新的重要文献。