基于DSP的非特定人孤立词语音识别：自动模板库与优化算法研究

本文主要探讨了人工智能领域中的一个重要研究课题——基于数字信号处理(DSP)的非特定人孤立词语音识别系统的设计与实现。随着移动设备和智能家居等应用场景的日益普及，语音识别技术因其便捷性在人机交互中扮演着关键角色。本文的焦点在于如何利用DSP技术来提高在嘈杂环境下对孤立词语的识别性能。 首先，作者采用剑桥大学的HTK工具包创建了一个自动化的语音模板库，这个模板库具有简单的训练过程，且不需额外扩展，这简化了系统的构建流程。通过优化模板库，论文强调了如何接近最优的隐马尔可夫模型(HMM)参数设置，从而提升识别准确度。 接着，文章深入研究了语音信号处理的关键步骤。包括采样、数字化、预加重处理算法，这些技术旨在改善原始信号的质量，减少噪声干扰。特征提取算法，如梅尔频率倒谱系数(MFCC)，用于将语音信号转换成可供机器理解的特征向量。然而，由于噪声环境可能使识别率下降，文中还讨论了端点检测算法，这是一个重要的环节，因为它能精确地定位语音信号的开始和结束点，这对于孤立词识别至关重要。 为了应对噪声环境下的识别挑战，作者提出了一种结合了噪声抑制和端点检测技术的方法，以提高识别准确性和鲁棒性。通过细致的实验和分析，论文探讨了这些技术如何协同工作，以降低误识别率，并在实际应用中验证了其有效性。 这篇论文不仅涵盖了语音识别的基本原理和技术细节，还着重展示了如何通过DSP平台优化非特定人孤立词识别，特别是在复杂环境中的性能提升策略。对于从事语音识别技术或DSP应用的科研人员来说，该研究提供了有价值的技术参考和实践经验。