基于VQ的特定人孤立词语音识别设计与实验

基于VQ的特定人孤立词语音识别是一种先进的语音识别技术，它侧重于识别个体特有的孤立发音单词。这项设计的主要流程涉及预加重、特征提取、模板训练和系统测试。 首先，预加重处理是对输入语音信号进行增强，以提高高频成分，这有助于区分不同说话者的特征。接着，采用Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数，这是一种广泛使用的音频特征提取方法，因为它能有效捕捉声音的频谱特性，对语音识别至关重要。 在模板训练阶段，采用了矢量量化技术。矢量量化是一种数据压缩技术，通过将连续的信号空间划分为离散的矢量码book，使得相似的语音样本可以被归类到同一个码书区域，从而实现语音的编码和存储。通过对特定人的模版语音使用适量的量化方法，可以形成该个人的语音模型，这个模型对于识别该人说话具有很高的精度。 识别过程通过系统框图展示，主要包括端点检测、特征提取、量化和识别模型应用。端点检测是关键步骤，使用双阈值策略来准确划分静音、过渡、语音和结束阶段，以便提取出孤立词的边界。然后，对每帧语音进行加窗处理，提取出用于识别的特征矢量，并将其进行量化，转化为便于处理的形式。 实验结果显示，该系统在识别训练过的人的语音时表现出极高的识别率，达到100%，这得益于其针对特定人的个性化模板和精细的特征处理。然而，对于未训练过的人，识别率可能会下降，因为系统依赖于预先学习的模板，对于新的语音样本可能存在误识或拒识的情况。 基于VQ的特定人孤立词语音识别技术在保证识别精度的同时，也面临着扩展到非特定人和多词连续识别的挑战。未来的研究可能需要考虑如何改进模型的泛化能力，以适应更广泛的语音环境。