线性预测方法（LPC, LPCC, PLP）在孤立词语音识别中的对比与模型阶数影响研究

本研究论文深入探讨了在孤立单词的语音识别中，线性预测编码（LPC）、线性预测倒谱系数（LPCC）和感知线性预测（PLP）三种参数化方法的有效性，以及模型阶数变化对其性能的影响。自动语音识别（ASR）尽管已有六十年的研究历史，但在说话者独立识别任务中，机器的准确性和处理速度仍面临挑战。因此，研究者选择这些常用的技术来提升语音处理的效率和准确性。 LPC是一种基于统计模型的语音分析方法，通过估计声音信号的线性预测误差来捕捉语音信号的频域特性。然而，LPCC进一步改进了这一方法，它结合了线性预测和倒谱分析，能够更好地保留信号的非线性信息，尤其在处理噪声和频率变化时，显示出更好的性能。PLP则引入了感知过程，通过对信号进行预加重和滤波，减小了人耳感知到的语音特征差异，使得模型在噪声环境中的鲁棒性更强。 该研究采用了矢量量化（VQ）技术将语音转化为模板，利用欧几里得距离作为分类器，对TI-46文字数据库中的干净语音和受噪声影响的语音进行了对比实验。结果表明，随着噪声水平从40dB逐渐下降至-5dB，LPCC在噪音环境下表现优于LPC，而PLP（带DELTA和DELTA-DELTA）在所有条件下，包括干净和嘈杂语音，都展现出更优的识别率。 模型阶数的变化对识别率有显著影响，过低的阶数可能导致信息丢失，过高则可能导致过拟合。因此，找到合适的模型阶数对于优化识别性能至关重要。通过本研究，作者不仅比较了不同技术在不同环境下的表现，还讨论了它们在实际应用中的优势和局限性，为后续的说话者独立语音识别技术优化提供了有价值的参考依据。 这项工作不仅深化了我们对语音特征提取和降噪方法的理解，也为提高孤立单词在复杂环境下的识别准确率提供了实用策略。未来的研究可以考虑结合深度学习或其他先进的信号处理技术，以进一步提升ASR系统的性能。