基于HMM语音关键词识别技术研究
语音关键词识别作为语音处理领域的一个重要研究方向，经过40多年来的不断发展，如今已在社会经济生活中获得了很多的应用，但在军事语音方面的研究及其应用则相对较少，一方面是缺乏专业的研究队伍，另一方面是军事语音的特殊性导致了研究的复杂性，从而决定了其发展和应用的低层次性。正是基于以上情况，本文从研究军事语音信息的特殊性出发，对军事语音的识别进行探讨与研究，主要从以下方面展开:
(1)在语音去噪方面，介绍了一些常见的语音去噪方法在语音去噪中的主要贡献和存在的不足，在此基础上，针对传统语音去噪算法对不同噪声的去噪效果不够理想的现实情况，以小波变换为基础，重点研究了基于小波变换的阈值去噪法，并对阈值函数进行改进，实验表明这种去噪方法相对于其它去噪方法明显提高了军事语音的性噪比，去噪效果更为理想，更符合实际需要。
(2)在去噪的基础上，为了更好地检测语音的起始端点，研究了能零法端点检测算法，并针对该检测算法的检测结果不够精准的问题，采取了语音短时能量正向和反向分别做差来确定端点，实验表明这种检测方法较为精确。
(3)在特征参数提取中，研究了LPCC、MFCC、线性MFCC特征参数以及离散小波变换特征参数提取方法，并以此为基础，探讨了基于离散小波变换的差分梅尔倒谱特征参数提取方法对改善识别系统的系统鲁棒性的贡献。
(4)在识别环节中，研究了隐马尔可夫模型评估、模型解码及模型训练三主要问题，并对模型评估及模型解码过程中容易出现的数据下溢问题采取了相应的防范措施。在关键词确认方面，研究了常见的基于声学模型、基于动态排名信息和基于后验概率三种置信度确认方法，并以实验检验了这三种方法的的优缺点，最终确立了本文系统的置信度确认方法。
(5)在识别系统实现中，依据实验结果，充分利用本文的相关算法，设计了军事语音关键词识别系统，包括软件操作界面结构、语音库等。
军事语音;关键词识别;小波变换;端点检测;特征参数;阈值去噪法
南京理工大学
硕士
控制理论与控制工程
何新
2013
中文
TN912.34
78
2013-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）