并行编程实现孤立词语音识别系统

"这篇论文主要探讨了如何使用Matlab实现孤立词语音识别的并行编程。作者通过介绍当前语音识别系统的概况和发展趋势，深入解析了语音识别的基本原理以及并行化实现的策略。论文的核心内容包括语音信号的提取、端点检测、特征值提取、训练数据的处理以及语音识别过程，采用HMM隐马尔科夫模型，并在VC2005的多线程编程环境下进行实现，从而提高识别效率。经过实验室的模拟调试，证明了设计的程序能够满足基本的语音识别需求。" 在语音识别领域，该论文首先概述了国内外的研究现状，指出语音识别是让机器理解和处理人类语言的关键技术。接着，论文详细介绍了语音识别系统的基础，包括语音信号的采集和预处理，这对于获取高质量的原始数据至关重要。预处理通常涉及噪声消除、端点检测等步骤，目的是准确地识别出语音片段的起始和结束。 在特征提取部分，论文提到了PCA（主成分分析）作为一种常见的方法，用于减少数据维度，保留关键信息。特征值的提取通常是语音识别中的一大挑战，它涉及到MFCC（梅尔频率倒谱系数）等技术，这些技术能够将语音信号转换为更能反映发音特性的参数。 论文的焦点在于并行编程的实现，使用了HMM（隐马尔科夫模型）这一经典的统计建模工具来建模语音序列。HMM在语音识别中的应用广泛，因为它能够有效地处理序列数据的概率建模。同时，作者利用VC2005的多线程编程环境，实现了算法的并行化，这显著提高了识别速度，对于实时性和高负载的应用场景具有重要意义。 最后，作者进行了实验室的模拟调试，验证了所设计的系统能够有效地进行孤立词的识别，满足了基本的系统要求。这表明并行化处理策略对于优化语音识别性能是有效的。 这篇论文为基于Matlab的孤立词语音识别提供了一个并行计算的实现框架，对于理解并行编程在语音识别领域的应用具有参考价值。同时，它也展示了如何将理论知识与实际编程技术结合，解决实际问题。