非特定人短语识别方法研究：91.5%识别率的详细流程

本文是一篇关于非特定人的短语识别技术的研究论文，作者罗才旺、曹俊兴和杨婷婷来自成都理工大学信息工程学院。论文的核心内容围绕着一种针对非特定人群的简短词语语音识别方法展开。该方法分为几个关键步骤： 1. 预处理：这是语音识别的第一步，对模拟语音信号进行一系列处理，包括预滤波，目的是去除噪声，提高信号质量；接着进行采样和量化，将模拟信号转换为数字信号；加窗技术用于信号分割，如采用矩形窗函数进行分帧，以便后续处理；端点检测则有助于精确确定语音的起止点，减少冗余信息；预加权是为了抑制低频干扰，如工频噪声，通过一阶高通滤波器提升高频信号的能量。 2. MFCC参数提取：Mel-scale Cepstral Coefficients (MFCCs) 是常用的语音特征提取方法。由于语音是非平稳信号，通过分帧处理将其转化为局部平稳，然后计算每帧的线性功率谱，再转换到梅尔频率尺度下，得到MFCCs。这些系数能够捕获语音的频率特性，是识别过程中的重要特征。 3. 模板库构建：利用MFCC参数，构建模板库，存储不同短语的特征向量，作为后续识别的参考。 4. 识别过程：采用动态规划（Dynamic Programming, DP）中的DTW算法或者其优化版本进行识别。DTW算法比较输入待识别短语与模板库中的短语，计算它们之间的相似度，从而找出最匹配的模板。 论文指出，经过实验验证，这种方法在识别非特定人的简短词语方面表现出较高的性能，达到了91.5%的识别率，证明了其在实际应用中的有效性。 总结起来，这篇论文主要探讨了预处理技术在非特定人语音识别中的重要性，以及如何通过MFCC参数提取和动态规划算法来实现高效的短语识别。这在语音识别领域具有重要的理论价值和实践意义，对于语音识别系统的开发和优化具有指导作用。