基于短时平均幅度和HMM的语音识别系统研究

摘要

为克服现行语音识别精度不高的缺点,充分利用资源,改进语音识别效率,研究了基于音频波段特征分析的声音检测与分辨方法.方法以不同人对同一字的发音样本中的音频段信号为主要检测组分,研究不同样本的语音特征区别,使用MNP21声音传感器采集音频信号并进行分析.针对不同人的发音样本体系,提出了使用音频波段检测的思路.基于短时平均幅度优化获得音频信号,进而用隐马尔可夫模型进行识别,设计了语音识别系统.实验结果表明:每人采集10组样本训练,针对五人的不同样 本进行多次语音区分,准确率达到100％.