蒙古语非特定人大词汇量连续语音识别系统的研究与实现

摘要

语音识别主要是指让机器听懂人说的话,即在各种情况下准确地识别出语音的内容,从而根据其信息,执行人的各种意图。它是一门涉及面很广的交叉学科,与计算机、通信、语音语言学、数里统计、信号处理、人工智能等学科都有密切的关系。蒙古语是世界范围内有影响的民族语言,在内蒙古自治区等少数民族地区广为使用。在英语、汉语等语言的语音识别已经进入实用化,而蒙古语语音识别尚处于空白的情况下,选择大词汇量连续蒙古语语音识别系统作为研究课题对繁荣发展少数民族文化、促进民族地区的社会进步具有重要的意义。语音识别系统主要分为孤立词、连接词和连续语音识别系统,以及中小词汇量和大词汇量的特定人和非特定人的语音识别系统,其中特定人的孤立词、连接词的中小词汇量的语音识别系统相对容易实现且识别率较高。但非特定人的大词汇量连续语音识别系统的实现难度较大,识别率不易达到很高。但这种语音识别系统的通用性好、适应面广,是近年来语音识别的主要研究方向。语音识别系统目前主流的研究途径是随机模型法,其中的突出代表就是基于隐马尔可夫(HMM)模型统一框架的大词汇量连续语音识别。

目录

图表目录

摘要

ABSTRACT

第一章 序言

第二章 语音特征的提取

第三章 语音识别原理和识别系统的组成

第四章 蒙古语语音识别系统语料库和语音库的建设

第五章 蒙古语语音识别系统语言模型的选择

第六章 蒙古语语音识别系统应用部分的实现

第七章 结束语

致谢

研究生期间发表的论文

参考文献