"汉语连续语音识别技术及其在移动机器人导航中的应用研究"

汉语连续语音识别的研究已经进行了十多年，取得了一定的成果，但仍然有许多重大的技术问题亟待解决。首先，声学模型的鲁棒性和准确性有待进一步提高，需要深入研究语境相关的声学建模，特别是汉语三音子模型；其次，当训练和识别的环境由于信道和背景噪声的不同或者说话人自身原因而导致系统识别率下降，需要我们深入研究自适应的方法；最后，我们还需要研究技术的可移植性，即如何将识别结果二次利用，以期加快新领域的研究速度。 本文的主要研究工作围绕这些关键技术问题展开。首先，研究了基于决策树的三音子建模技术。针对汉语语音识别，我们研究了决策树建模中必须解决的几个主要问题，包括汉语基本建模单元的选择、问题集的设计原则、决策树建模复杂度的优化。在建模单元的选择中，本文在比较以往汉语语音识别中用到的建模单元的基础上，提出了新的建模方法，该方法使用将六个零声母附加到标准声韵母序列的新的声韵母集合作为识别基元，并根据这种识别基元结合语音学和语言学的先验知识设计了问题集，利用基于决策树的状态共享策略建立上下文相关三元声韵母模型。在用基于HTK工具构建的识别系统上进行实验，结果表明，新的声韵母基元与标准声韵母相比，识别性能得到了显著的提升。 其次，我们研究了在不同环境下的自适应方法。由于环境的多样性，从而导致了系统的识别率下降，我们需要研究如何在不同环境下调整模型参数以提高识别性能。本文使用了基于最大似然线性回归的方法进行自适应，通过建模观察给定环境下的音频特征和理想输出之间的关系，从而调整模型参数以提高识别性能。实验结果表明，这种自适应方法在不同环境下的识别率都有所提升。 最后，我们研究了技术的可移植性。在移动机器人导航中，语音识别是一个重要的应用场景，如何将语音识别的结果有效地应用到导航系统中是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于分段识别结果的导航方法，即将连续语音输入分段成独立的语音识别结果，然后根据这些结果识别出导航命令。在实际的移动机器人导航系统中进行测试，结果表明，这种基于分段识别结果的导航方法具有较高的准确性和稳定性，可以有效地应用到移动机器人导航中。 综上所述，本文针对汉语连续语音识别中的关键技术问题进行了深入研究，提出了相应的解决方案，并在实验中验证了这些方法的有效性。这些研究成果为汉语连续语音识别技术的进一步发展和移动机器人导航系统的应用提供了重要的参考和指导。希望未来的研究能够进一步探索和完善这些方法，为语音识别技术和移动机器人导航系统的发展做出更大的贡献。