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文档简介

笪庆1，方超2，单梦凡3，封孔飞4 DaQing1，FangChao2，ShanMengfan3，FengKongfei4 061221015 061221021 061221016 061221022,摘要： 语音作为一个交叉学科，具有深远的研究价值，近 50 年的研究发展，语音识别技术已经有了极大的发展，但大多数产品能存在与实验室，没有达到使用化的效果，所以语音识别的研究还要更加深入。本为主要阐述了小波变换在语音信号去噪的应用，语音端点的检测，语音特征的提取及一种简单的语音识别算法。,引言 语音识别系统构成 语音信号的小波去噪 语音信号的端点检测 语音特征的提取 基于DTW的语音识别算法 实验结果及分析,让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式。尤其是汉语，它的汉字输入一直是计算机应用普及的障碍，因此，利用汉语语音进行人机交互是一个极其重要的研究课题。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理，工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询，以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面了。,前端处理包括语音的录入、处理、特征值的提取 后端是个夸数据库的搜索过程， 分为训练和识别 训练是对所建的模型进行评估、匹配、优化， 获得模型参数 识别是一个专用的搜索数据库,获取前端数值后， 有声学模型、一个语言模型和一个字典， 声学模型表示一种语言的发音声音， 可以通过训练来识别特定用户的语音模型和发音环境的特征， 语言模型是对语料库单词规则化的概率模型。字典列出了大量的单词及发音规则。总体上说，语音识别是一个模式识别匹配的过程。在这个过程中，计算机首先要根据人的语音特点建立语音模型， 对输入的语音信号进行分析，并抽取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。然后，在识别过程中，计算机根据语音识别的整体模型，将计算机中已经存有的语音模板与输入语音信号的特征进行比较， 并根据一定的搜索和匹配策略找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。最后通过查表和判决算法给
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