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题名	改进的HMM与BP神经网络混合模型在语音识别中的应用研究; Application of Improved Hybrid Model Based on HMM and BP Neural Nework in Speech Recognition
作者	息晓静
答辩日期	2006 ; 2006
导师	林坤辉
关键词	CDHMM BP神经网络 转换函数 CDHMM BP neural network transform function
英文摘要	语音识别是一门内容丰富、应用广泛的技术。本文着眼于汉语语音识别的主要问题，研究汉语语音孤立词识别的关键技术，以提高语音的识别率和识别模型的收敛速度。本文论述了语音识别的基本原理，从语音信号的时域、频域、倒谱域出发，对语音信号进行分析，介绍了语音信号分析方法中的滤波器组分析方法和线性预测编码技术，并推导了线形预测倒谱系数(LPCC)和Mel倒谱系数(MFCC)。在特征提取中，选用了基于听觉模型的MFCC，并与基于发声模型的LPCC参数进行分析比较。隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络在语音信号处理中都有广泛的应用，本文剖析了两者在语音信号处理上各自的优缺点。为取HMM和人工神经网络这两种模型各...; Speech recognition is a technology which has rich content and has been widely used. This thesis focuses on the main issues of Chinese speech recognition. In order to improve the recognition ratio and speed up convergence, the key technologies of the Chinese speech recognition has been researched. This thesis analyzes the speech signal and describes the principle of speech recognition from the t...; 学位：工学硕士; 院系专业：软件学院_计算机应用技术; 学号：200340016
语种	zh_CN
出处	http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=11618
内容类型	学位论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/44685]
专题	软件学院－学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	息晓静. 改进的HMM与BP神经网络混合模型在语音识别中的应用研究, Application of Improved Hybrid Model Based on HMM and BP Neural Nework in Speech Recognition[D]. 2006, 2006.

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