基于DTW和EMD的孤立词语音识别研究

基于DTW和EMD的孤立词语音识别研究基于DTW和EMD的孤立词语音识别研究摘要：语音识别是人机交互领域的重要研究方向之一，而孤立词语音识别作为其中的一个子问题，一直受到广泛关注。本论文以孤立词语音识别为研究对象，采用了基于动态时间规整（DTW）和经验模态分解（EMD）的方法，对语音信号进行特征提取和分类识别。通过实验结果的分析，验证了该方法在孤立词语音识别方面的有效性和可行性。关键词：孤立词语音识别；动态时间规整；经验模态分解；特征提取1.引言语音识别是指通过计算机将语音信号转换为可识别的文本或命令，直接影响着人机交互系统的性能和用户体验。孤立词语音识别是语音识别领域中的一个重要研究内容，主要解决的是在给定的语音库中，快速而准确地识别出待识别语音所表示的孤立词。目前，常用的孤立词语音识别方法主要包括了基于HMM（HiddenMarkovModel）和神经网络的方法。然而，这些方法在孤立词语音识别过程中存在着一些限制和问题，例如对训练数据的依赖性较高、鲁棒性不强等。本论文研究基于动态时间规整（DynamicTimeWarping，DTW）和经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）的孤立词语音识别方法。DTW是一种基于时间序列的相似性度量方法，它可以解决不同语速、语调和发音方式的语音信号匹配问题。EMD是一种信号处理方法，可以将非平稳信号分解成一组固有振动模态函数（IntrinsicModeFunctions，IMFs），并对其进行时频特征提取。本研究的目标是通过将DTW和EMD相结合，提高孤立词语音识别的准确度和鲁棒性。2.孤立词语音识别方法2.1DTW算法DTW算法是一种计算两个时间序列相似性的方法，它通过比较两个时间序列的动态规整路径来计算它们之间的相似度。该算法的核心思想是通过允许时间序列之间的局部延伸和缩短来进行对齐和匹配。在孤立词语音识别中，DTW算法可以用来比较待识别语音和训练集中的模板语音，从而找到最佳匹配。2.2EMD算法EMD算法是一种信号分解的方法，它可以将非平稳信号分解成一组固有振动模态函数（IMFs），并对其进行时频特征提取。EMD算法通过迭代的方式将原始信号分解为不同频率的分量，每个分量都是一个振动模态函数。这些IMFs可以提取出信号的局部时频特征，对于孤立词语音识别来说，提取特征变量的正确性和准确性具有重要的意义。3.研究方法首先，我们通过采集一组训练语音和一组测试语音来构建语音库。然后，我们对这些语音信号进行预处理，包括去除噪声、信号归一化等步骤。接下来，我们利用EMD算法将语音信号分解为一组IMFs，并根据每个IMF的时频特征提取一组特征向量。将训练集中的特征向量作为模板，并利用DTW算法对测试集中的特征向量进行匹配和比对。最后，根据匹配程度和相似度来判断测试语音所属的孤立词。4.实验结果与分析我们使用了一个公开的孤立词语音识别数据库进行了实验，并对比了本文研究方法和传统的HMM方法。实验结果表明，基于DTW和EMD的方法在孤立词语音识别方面具有较高的准确度和鲁棒性。相对于HMM方法，本文方法在不同语速和发音方式的情况下更具有稳定性和可靠性。5.结论本论文以孤立词语音识别为研究对象，采用了基于DTW和EMD的方法，对语音信号进行了特征提取和分类识别。通过实验结果的分析，验证了该方法在孤立词语音识别方面的有效性和可行性。然而，本研究方法仍然存在一些问题，例如对训练数据的依赖性较高、计算复杂度较高等。未来的研究可以进一步改进算法性能，并将其应用于更广泛的语音识别场景中。参考文献：[1]RabinerLR.AtutorialonhiddenMarkovmodelsandselectedapplicationsinspeechrecognition[J].ProceedingsoftheIEEE,1989,77(2):257-286.[2]JangWD,JooS-h.TrainingalgorithmforEMDbasedisolatedwordrecognition