中低档微机上的语音识别系统实现与优化

"一个在中低档微机上实现的语音识别系统 (1988年)" 本文详细介绍了在中低档微机上实现孤立词语音识别的技术和策略。作者们针对这一领域的挑战，如识别效率和准确性，提出了一种新的识别方案。他们强调综合运用语音的瞬态特性和动态特性，通过两次匹配来提高识别效果，同时采取其他优化措施以缩短识别时间并提升识别准确率。 在语音识别领域，孤立词识别是相对成熟的技术，尤其是对于特定说话人的识别。文中提到，早期的系统往往在高端计算机上实现，利用高性能的语音处理芯片。然而，这些系统的价格较高，不利于在中低档微机上的普及。为了降低成本，作者们探讨了两种方法：改进识别算法和调整系统硬件以适应现有集成工艺。 在特征参数的选择上，研究团队选择了线性预测系数（LPC）作为基本特性参数。LPC是一种常见的语音分析方法，能有效地提取语音信号的结构信息。通过这种方法，可以减少对昂贵硬件的依赖，比如多通道滤波器组，转而使用更经济的集成块来实现。 样机在Apple II微机上进行了实时实现，并成功应用于汉语的孤立词识别，证明了该方案的有效性。关键词包括计算机应用、语音识别、瞬态谱特性、动态谱特性以及动态时间弯曲，这些都是实现高效语音识别系统的关键技术。 这篇论文不仅探讨了在资源有限的计算平台上实现语音识别的策略，还为如何在保持性能的同时降低成本提供了具体方案。通过LPC和其他优化措施，使得中低档微机也能拥有语音识别能力，这对计算机智能、办公自动化和人机交互等领域具有重要意义。